Umělá inteligence efektivně pomáhá při odhalování rakoviny prostatyProf. MUDr. Jiří Ferda, Ph.D., přednosta Kliniky zobrazovacích metod FN Plzeň, představil na letošním Českém radiologickém kongresu studii, z níž vyplývá, jak lze současnou umělou inteligenci aplikovat do medicínské radiologické praxe.

Rakovina patří k nejvýznamnějším zdravotním problémům populace dneška a rakovina prostaty je jedním z nejčastějších nádorových onemocnění (nejen) v České republice. Ač může být karcinom smrtelný, včasná a správná diagnostika může významně snížit riziko pro pacienta a zdravotnickým zařízením ušetřit nemalé finanční prostředky.

Zárodky karcinomu prostaty má v těle až třetina českých mužů do 40 let, v případě věku nad 70 pak jde už o celé dvě třetiny mužů. Ačkoli je promořenost karcinomem v Česku vysoká, ne všechny nádory se vyvinou v klinické onemocnění, které člověka aktivně ohrožuje. I přesto jde o vysoká čísla, která reflektují potřebu plošně a levně diagnostikovat co největší část populace.

Problémem je náročnost detekce tohoto typu karcinomu. Žádná rychlá a jednoduchá laboratorní metoda neexistuje. „Běžně se pro screening karcinomu prostaty používá orgánově specifický marker PSA (prostatický specifický antigen), ten však není sám o sobě spolehlivý a má velké množství falešně pozitivních výsledků, proto samostatně jen na odběru PSA nemá být postaven screening Ca prostaty,“ popsal profesor Ferda.

Používá se proto kombinace parametrů, mimo jiné pro PSA nebo PSA denzita, z hodnot pro PSA lze vypočítat také PHI – index zdraví prostaty. Ani takto laboratorní nález však není perfektní, při mírném zvýšení PHI je specificita vyšetření dost nízká a je vhodné ji doplnit dalším vyšetřením, zpravidla biopsií. Nejčastěji se dříve používala systematická či sextantová, pak systematická, jenže i tak docházelo k velkému množství falešně negativních výsledků (až polovina všech karcinomů při provádění systematické biopsie a současné elevaci PSA).

To v roce 2010 vedlo k vyvinutí multiparametrického protokolu magnetické rezonance a došlo k vývoji nových systémů hodnocení karcinomu. Karcinom prostaty je hypointenzivní struktura, která je na T2 vážených obrazech dobře vidět; při zobrazování ložiska je však důležité všímat si i jiných lézí, například uzlin, které by na první pohled neměly být ve spádové oblasti prostaty, a také kostních ložisek.

Následná terapie karcinomu je složitá, protože se nelze odchýlit od daných schémat. „Základním je radikální léčba, kterou lze zahájit v případě, že je ložisko lokalizované a provede se radikální prostatektomie, případně radikální radioterapie, a současné provádění kompletní antiadrogenní léčby, která zamezí produkci testosteronu a tím stimulaci na hormony reagujících tumorů,“ vysvětluje profesor Ferda.

U pacientů s diseminovaným onemocněním se volí komplexní terapie, která již často nemůže u karcinomu prostaty pacienta vyléčit. Poté následuje terapie používána při kastrační rezistenci a terapie při chemorezistenci nádorů. U jednotlivých typů terapie nelze přeskakovat do vyšších etáží, protože nikdy není krok zpět; i pacient, který má tumor s recidivou a bude ve všech krocích léčen, má před sebou 10 nebo někdy i 15 let kvalitního života. Etapy zkrátka nelze přeskakovat.

Postupů léčby je tedy dnes už relativně hodně, o to důležitější je ale fázi screeningu nepodceňovat a rozhodně nepřeskakovat. Chceme předcházet tomu, aby pacient přišel ve stádiu, kdy už má diseminované onemocnění. A protože neexistuje jednoduchá laboratorní metoda, která by byla schopna karcinom prostaty jednoduše odhalit, saháme k co nejefektivnější kombinaci několika metod. Studie a analýzy reflektují, že nejvíce finančně efektivní a s velmi malým množstvím falešně pozitivních výsledků (dle jedné studie 0,066) je vyšetření pomocí magnetické rezonance a cíleného bioptického vyšetření.

A právě u výsledného screeningu se může uplatnit umělá inteligence. V současné době už začíná dosahovat takových úrovní spolehlivosti, kdy její nasazení dává smysl jakožto pomyslný „druhý názor“ pro radiologa. Na umělé inteligenci založená počítačová diagnostika (AI-CAD) slibuje jak nižší míru falešně pozitivních či negativních diagnostik, tak rychlejší zaškolení mladých lékařů. Lze ji použít pro pomoc s detekcí patologických ložisek, segmentaci dle sektorů, volumetrii či při hodnocení nálezů pomocí systému PIRADS.

Pomoci však umělá inteligence (AI) může přímo při procesu ověřování výsledků screeningu. Relativní a zvyšující se spolehlivost AI dokazuje následující tabulka 50 MRI prostaty. Zde se „proti sobě“ – ale reálně ve spolupráci – postavil zkušený radiolog s více než 12 lety praxe a více než 10 tisíci vyšetřeními a AI-CAD založené na strojovém učení s prvky hlubokého učení a klasifikací zdravotnických zařízení FDA Cleared Class II.

AI tedy dnes můžeme v rámci screeningu karcinomu prostaty použít např. pro zvýšení rovnoměrnosti výkonu mezi radiology, výrazné urychlení křivky učení pro začínající radiology a použít k užitečnému druhému čtení u zkušených radiologů. V budoucnu by se mohla pokročilá AI uplatit třeba u určování a porovnání vlastností tkání, ve farmakokinetice či ve virtuální histologii.