Dr Rares Buiga, REGINA MARIA: Inteligenta artificiala in anatomia patologica reduce spre zero eroarea umana
Dr. Rares Buiga nu este numai unul din cei mai titrati specialisti in anatomie patologica din Romania, cu o vasta activitate stiintifica si o experienta de peste 25 ani in medicina, dar s-a dovedit a fi si un vizionar. Pasionat de progresul stintific, de aplicatiile noilor tehnologii, ale digitalizarii si inteligentei artificiale in medicina, este fondatorul Santomar Oncodiagnostic, considerat unul dintre cele mai mari si mai profesioniste laboratoare de anatomopatologie din tara.
Prin asimilarea in Reteaua REGINA MARIA, avantajele competitive incontestabile ale laboratorului legate de profesionalismul echipei medicale, tehnologiile avansate de diagnostic si timpul scurt de eliberare a rezultatelor anatomopatologice, au fost nu doar apreciate si dezvoltate, dar laboratorul desfasoara in prezent noi programe de cercetare privind aplicatiile digitalizarii si inteligentei artificiale in medicina, pe care le implementeaza in cadrul Diviziei de Anatomopatologie din cadrul Retelei REGINA MARIA.
1.Sunteti un medic pasionat de inovatie, cercetare si de noile aplicatii digitale in specialitatea dvs. Care este statutul anatomopatologiei digitale? Cum ati descrie sau defini anatomo-patologia digitala bazata pe inteligenta artificiala?
In prezent, anatomia patologica furnizeaza cel mai exact si cel mai sigur diagnostic cunoscut in medicina, iar aceasta paradigma nu se va schimba in viitorul previzibil. Ceea ce se va schimba, insa, cu adevarat, este modul de lucru al medicilor din aceasta specialitate. La ce ma refer ? Tocmai la digitalizarea integrala a etapelor preanalitice din anatomia patologica, ceea ce va permite automatizarea treptata prin inteligenta artificiala a partilor repetitive, plictisitoare si obositoare ale muncii noastre. Degrevat de sarcinile banale, dar mari consumatoare de timp si energie nervoasa, medicul se poate concentra pe rezolvarea sarcinilor cognitive de nivel inalt, cele care necesita creativitate, intuitie si o judecata nuantata. Sprijinindu-se pe „superputerile” inteligentei artificiale, medicul anatomopatolog va lua decizii diagnostice mai bune, mai rapid si cu un efort mai mic. Astfel va fi in masura sa ajute un numar mai mare de pacienti. Iar aceasta crestere de productivitate va duce si la o scadere a cheltuielilor, atat pentru laborator cat si pentru pacientii nostri, bineinteles.
2.Ati putea sa-mi dati cateva exemple concrete? Ce anume din rutina dumneavoastra zilnica se va schimba in momentul digitalizarii complete? Ce anume ati face diferit daca ati avea acces la programe avansate de inteligenta artificiala? In ce ar consta diferenta?
Sunt unele lucruri care s-ar schimba imediat. De exemplu, nu ne vom mai uita la lamele histologice pe suport de sticla, ci ne vom uita doar la lame virtuale. Pentru aceasta nu vom mai folosi microscoape desigur, ci ecranele interactive ale calculatoarelor. Implicit vom putea sa ne examinam lamele si sa ne redactam rezultatele de la distanta. Tot de la distanta vom putea sa studiem in detaliu si in deplina siguranta dosarul pacientului, cu datele clinice, cu analizele si imagistica efectuate; vom putea si sa ne lansam comenzile noastre pentru coloratiile speciale sau imunohistochimice de care avem nevoie pentru rezolvarea cazului. Din moment ce toate lamele virtuale vor fi stocate in cloud, pe suport electronic, vom putea de asemenea sa accesam rapid si fara efort histoteca laboratorului, pentru a revedea biopsiile anterioare ale pacientului nostru. In situatia unor diagnostice dificile ne vom putea conecta instantaneu, prin modulul de telepatologie, cu colegii nostri sau cu specialisti aflati la distanta, solicitand un consult colegial sau o a doua opinie.
Toate acestea nu sunt “science fiction”. Noi le-am experimentat deja in laboratorul nostru. Ca ele sa poata intra insa in rutina este nevoie de digitalizarea completa a activitatii din laborator, adica este nevoie sa scanam absolut toate lamele noastre, transformandu-le in “lame virtuale”. Aceasta implica, desigur, o investitie in echipamente si in software, dar tehnologia lamelor virtuale exista de ceva timp si este deja matura si suficient de ieftina pentru a putea fi adoptata imediat, fara riscuri.
3.Nu ati pomenit de inteligenta artificiala. Care ar fi rolul ei in acest context?
Aveti dreptate, m-am referit doar la partea de lame virtuale si patologie digitala. Daca am insistat mai mult asupra acestor aspecte a fost doar pentru a sublinia ca introducerea inteligentei artificiale nu se poate face fara digitalizarea in prealabil a activitatii, exact asa cum nu poti sa prepari o mancare delicioasa daca nu faci rost mai intai de ingredientele necesare. Deci care ar fi “deliciile” promise de inteligenta artificiala in Anatomia Patologica? Ei bine, exista deja cateva rezultate remarcabile, unele chiar pe punctul de a fi exploatate comercial.
Exista deja programe de inteligenta artificiala capabile sa identifice automat focarele de cancer pe lamele histologice.
O astfel de capacitate este foarte utila, de exemplu in cazul cancerului de prostata. Stiti, o piesa obisnuita de prostatectomie poate furniza cu usurinta 40, 50 sau chiar mai multe lame, iar identificarea si gradarea tuturor focarelor maligne pe un numar atat de mare de lame este o sarcina foarte laborioasa. Este consumatoare de timp si necesita o atentie sustinuta. Deci, un robot capabil sa atraga atentia medicului asupra tuturor zonelor suspecte ii poate creste dramatic randamentul, reducand spre zero eroarea umana.
In mod similar, exista deja programe informatice -dintre care unele au primit aprobarea FDA- capabile sa identifice micro-metastazele din ganglionii limfatici cel putin la fel de bine ca un specialist uman.
Un astfel de ajutor poate fi extrem de util in cancerul de san, in melanomul malign sau in cancerul colorectal, mai ales pentru tehnica ganglionului santinela. S-ar putea identifica astfel cu precizie prezenta chiar si unei singure celule tumorale metastatice intr-un anumit ganglion, fara sa mai fie nevoie de coloratii imunohistochimice suplimentare. Tot asa, algoritmii pot fi antrenati sa identifice figurile mitotice si sa calculeze indexul mitotic -un pas important in gradarea mai multor tipuri de tumori, de exemplu in cancerul de san.
Dar, un program de inteligenta artificiala poate sa ajute anatomopatologul si in indeplinirea unor sarcini mai subtile, care necesita insa o evaluare cantitativa a unor parametri.
Stiti, ochiul uman nu este foarte performant cand vine vorba de probleme de cuantificare. In vocabularul obisnuit, o apreciere “ochiometrica” este implicit aproximativa, daca nu de-a dreptul inexacta, nu-i asa? Ei bine, pentru astfel de sarcini, robotii sunt mult mai bine dotati decat noi. Exista deja programe care pot sa gradeze adenocarcinoamele de prostata sau carcinoamele mamare; care pot sa cuantifice obiectiv expresia proteinelor PD-L1 sau HER2, sau numarul de limfocite intratumorale (TILs-urile).
Capacitatea algoritmilor de a descoperi diferente subtile poate sa fie de ajutor si in activitatea diagnostica propriu-zisa.
De exemplu, exista algoritmi care permit incadrarea mai usoara a displaziilor de col uterin sau diferentierea nevilor melanocitari – care sunt tumori benigne – de melanoame – care sunt tumori maligne. Aceasta din urma este o problema importanta si foarte des intalnita in practica dermato-patologiei. Va dati seama ce avantaj deosebit ar avea un medic anatomopatolog dotat cu o astfel de “plasa de siguranta” fata de colegii sai care nu au acces la un astfel de instrument.
Dar posibilitatile uimitoare ale inteligentei artificiale nu se rezuma doar la aceste tentative de imbunatatire ale unor aspecte punctuale din activitatea profesionala obisnuita a unui medic anatomopatolog.
Capacitatea algoritmilor de a descoperi trasaturi subtile in imaginile histologice face posibila realizarea unor predictii cu adevarat surprinzatoare.
Astfel, exista studii care arata ca algoritmii de invatare profunda pot fi antrenati sa identifice chiar prezenta anumitor mutatii doar pe baza analizei aspectului histologic al tumorilor. De exemplu, algoritmi care pot, pe baza unei simple coloratii hematoxilina-eozina, sa clasifice tumorile gastrointestinale in diferitele subtipuri moleculare, sau sa identifice tumorile cu instabilitate microsatelitara (un biomarker aprobat clinic pentru imunoterapia cancerului colorectal). Alti algoritmi au putut fi antrenati sa identifice melanoamele care prezinta mutatia BRAF, sau cazurile de carcinom prostatic cu mutatia SPOP. Ba mai mult, exista studii care arata ca este posibila identificarea mutatiilor actionabile clinic intr-o gama larga de tumori solide (pan-cancer). In mod evident, aceste abilitati ale inteligentei artificiale depasesc capacitatile obisnuite ale unui observator uman.
De asemenea, exista studii care au aratat ca algoritmii de inteligenta artificiala sunt capabili sa prezica corect prognosticul pacientilor cu cancer pulmonar sau cu cancer de san, doar pe baza aspectului histologic al tumorii in coloratia standard HE. Nu stim exact cum se petrece acest lucru, deoarece inteligenta artificiala functioneaza pe principiul unei cutii negre, dar este un lucru remarcabil.
4. Aplecarea Dvs pentru studiul stiintific v-a adus in postura de a desfasura si coordona proiecte medicale inovatoare in disciplina dvs. dar si in specialitati conexe. Unul dintre aceste proiecte se deruleaza in prezent in REGINA MARIA. Ne puteti da mai multe detalii?
Trebuie sa recunosc ca subiectul inteligentei artificiale ma captiveaza. Ma intriga aceasta paradoxala “lampa a lui Aladin” care, pe de o parte, este capabila sa rezolve intr-un mod stralucit cele mai dificile si extravagante sarcini – folosindu-se de indicii subtile extrase din munti intregi de date – dar care, pe de alta parte, ramane perplexa si complet paralizata in fata unor provocari mult mai usoare. Ma intreb ce lucruri fascinante ar mai putea face ? De cat de multe date as avea cu adevarat nevoie pentru a antrena “duhul din lampa” ?
Relatia mea cu inteligenta artificiala a inceput cu un proiect de succes de acum cativa ani, derulat impreuna cu colegi de la Universitatea Tehnica din Cluj. Atunci am reusit sa demonstram ca un algoritm relativ simplu de invatare automata era perfect capabil sa diferentieze celulele tumorale circulante fata de celulele normale obisnuite din sange.
Acum, folosindu-ne de progresele extraordinare inregistrate in ultimii 2-3 ani, ne-am propus sa mergem mai departe. Vrem sa vedem in ce conditii algoritmii de invatare profunda ar putea sa inlocuiasca anumite tehnici de imunohistochimie sau de hibridizare in situ, pe care le efectuam de rutina in cancerul mamar; sau daca astfel de algoritmi ar putea sa identifice noi biomarkeri pentru terapia individualizata a cancerelor mamare triplu negative (o forma greu de tratat a cancerului mamar).
Pentru aceasta am cooptat colegi din catedra de Anatomie Patologica a Facultatii de Medicina din Cluj-Napoca, alaturi de medici clinicieni din Institutul Oncologic I. Chiricuta, dar si cativa studenti medicinisti entuziasti care isi pregatesc lucrarea de licenta.
Lucram pe lame histologice digitalizate, imbogatite cu date clinice si adnotate cu cea mai mare atentie la nivel de pixeli, incercand in acest fel se antrenam algoritmi imaginati si pusi la punct in cadrul Departamentului de calculatoare al Facultatii de automatica si calculatoare din UTCN. Suntem implicati in coordonarea si desfasurarea acestui proiect de cercetare care are o semnificatie deosebita pentru cresterea preciziei si reducerii timpului de analizare si diagnosticare a cancerelor mamare.
5. Ce influenta are apartenenta dvs. la o retea de sanatate de o asemenea complexitate si marime, cum este REGINA MARIA, in desfasurarea activitatii si proiectelor dvs.?
A face parte dintr-o astfel de retea este o sansa pentru orice medic din Romania. REGINA MARIA este foarte atractiva pentru tinerele talente pentru ca ofera cazuistica bogata, dotari de varf, program flexibil si posibilitati de evolutie in cariera. Astfel, ca medic ai toate conditiile sa profesezi la inaltimi “stratosferice” in domeniul tau. Dar, as indrazni sa spun ca Regina Maria este foarte atractiva nu numai pentru ca ofera toate aceste posibilitati, ci si pentru ca este perceputa ca un lider in inovatia medicala din Romania.
REGINA MARIA este un pionier si in acest domeniu, al inteligentei artificiale. Pe langa recenta introducere a sistemului de inteligenta artificiala XVision, care “citeste” radiografii si CT-uri toracice pentru Divizia de imagistica, REGINA MARIA a fost printre primele centre private din Romania care si-a dotat laboratoarele cu scannere de lame histologice. Aceasta i-a permis derularea, in premiera in tara noastra, a unor proiecte reusite de telepatologie si de diagnostic intraoperator extemporaneu la distanta. In plus, procedand la digitalizarea completa a laboratoarelor sale, REGINA MARIA va avea un cuvant greu de spus inclusiv in domeniul aplicarii inteligentei artificiale in anatomia patologica.
6. Cum priviti viitorul anatomopatologiei in contextul dezvoltarii medicinei actuale, din punctul in care va gasiti acum? Ar putea pe viitor computerele sa preia rolul medicilor in interpretarea datelor de laborator, in elaborarea unui diagnostic de precizie si aplicarea unor scheme de tratament cu eficienta maxima?
Cred ca medicina moderna are nevoie de inteligenta artificiala. Mai cred ca inteligenta artificiala va avea un impact major asupra tuturor domeniilor medicale, dar in acelasi timp cred ca, pentru foarte multi ani de acum incolo, pacientii se vor baza, ca si pana acum, pe medicii umani bine pregatiti, experimentati si plini de empatie.
Parafrazand o vorba care circula mai nou in lumea business-ului, as spune ca in viitor inteligenta artificiala nu va inlocui medicii, in schimb medicii care utilizeaza inteligenta artificiala ii vor inlocui negresit pe medicii care nu o fac.
