Kad liječnik pregleda stotine tisuća madeža, s vremenom nauči prepoznati onaj koji bi mogao postati opasan. Umjetna inteligencija to znanje može prikupiti od svih liječnika odjednom i naučiti iz bilijuna primjera. Upravo na tom spoju ljudskog iskustva i računalne obrade podataka gradi se nova istraživačka grana, a Hrvatska u njoj ima zapaženu ulogu. O tome kako medicina i tehnologija zajedno mijenjaju dijagnostiku, u emisiji Zona 360 govorile su znanstvenica Ana Babić Perhoč i doktorandica Eda Jovičić.

Što je neuropodatkovna znanost

Neuropodatkovna znanost spaja znanja iz neurologije s vještinama obrade podataka. Obje sugovornice sudjeluju u nastavi u sklopu Erasmus Mundus diplomskog studija mozga i podatkovnih znanosti, programa koji povezuje niz europskih sveučilišta i studente iz cijeloga svijeta.

Kako je objasnila dr. sc. Ana Babić Perhoč s Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, studij se odvija kroz dvije godine i nekoliko zemalja:

 Ana Babić Perhoč i doktorandica Eda Jovičić.                                         Foto:HRT/Screenshot

„NeuroData je program studija koji obuhvaća dvije različite studijske godine. Prva se odvija na Barilari Sveučilištu, zatim studenti dolaze k nama u Zagreb, na ljetnu školu, koju zajedno izvodimo Fakultet elektrotehnike i računarstva i mi na Medicinskom fakultetu. I onda idu na jedno od sveučilišta u Europi, biraju između Italije, Portugala, Finske, Nizozemske, i na tim sveučilištima zapravo dobivaju svoju diplomu iz podatkovne i te Neuro strane, pa zato zajednički naziv NeuroData.“

Osamsto prijava, petnaestak mjesta

Zanimanje za studij je golemo. Kako ističe Eda Jovičić, mag. ing. el. techn. inf. s Fakulteta elektrotehnike i računarstva, svake se godine prijavi i po 800 studenata iz cijeloga svijeta, a odabere se tek petnaestak najboljih.

Umjetna inteligencija otkriva rak gušterače godinama prije dijagnoze

„Oni doista dolaze iz cijelog svijeta. Dakle, osim iz Europe, imali smo studenata iz Amerike, Azije, Afrike. Često nam je najteži problem za početak samo sve prehrambene navike usuglasiti sa svim tim studentima, ali zatim tijekom te ljetne škole dođemo i do veoma interesantnih tema i razgovora, jer svi dolaze s različitim backgroundom iz prijašnjeg studija i znanjem koje onda pokušavaju spojiti s ovim što sada proučavaju“, kaže Jovičić.

Na ljetnoj školi u Zagrebu studenti prolaze praktični dio. Na FER-u obrađuju skupove signala i podataka te vide kako rezultati u stvarnosti variraju, dok na Medicinskom fakultetu rade eksperimente u laboratoriju.

Zašto medicina i tehnologija moraju surađivati

Napredak medicine usko je povezan s napretkom tehnologije, a količina podataka koja se prikuplja od pacijenata sve je veća. Bez znanja kako te podatke obraditi, teško je izvući ono najvažnije za zdravlje pacijenata.

Studijski programi dosad su ipak uglavnom bili odvojeni. Jovičić, koja dolazi iz inženjerskog svijeta, opisuje koliko je toga morala naučiti od liječnika:

„U pravilu u koju god domenu da uđemo, uvijek moramo naučiti nešto o samim tim podacima. Nije dovoljno samo primijeniti metode koje postoje, nego moramo znati zašto ćemo primijeniti neku specifičnu metodu i kakav rezultat možemo očekivati, ovisno o domeni. (...) Dakle, bez tog ekspertnog znanja i te kombinacije jednog i drugog, teško da ćemo dobiti nekakve dobre rezultate kad pričamo o ovakvim kompleksnim temama kao što je mozak.“

Babić Perhoč naglašava da je upravo multidisciplinarnost cilj ovog studija: „Da imamo stručnjake iz različitih područja koji zajedno mogu integrirati znanje tako da dobijemo više informacija. (...) Mi kao Medicinski fakultet i FER jako dobro surađujemo, jako dobro se nadopunjujemo i stvaramo bolje stručnjake zajedno.“

Madeži, melanomi i milijuni podataka

Korištenje umjetne inteligencije, kaže Babić Perhoč, danas je „apsolutni hit“ i za to postoji dobar razlog:

„Jedan liječnik će tijekom svog perioda rada vidjeti, ne znam, banaliziram sad, 10.000, 100.000 madeža, i znat će prepoznati koji ima potencijal za neki razvitak tumora, da postane melanom. A umjetna inteligencija će od svakog od tih liječnika koji je vidio 100.000 madeža dobiti input i imat će bilijune podataka preko kojih će moći onda odrediti svaku promjenu koja zaista upućuje na malignitet. Dakle, razvitak te umjetne inteligencije nama pomaže da bismo imali bolju sliku, bolju dijagnostiku, potpunije znanje, potpunije razumijevanje onog što se događa s pacijentima.“

Istraživanja se, međutim, ne odnose samo na mozak. Na FER-u nekoliko skupina proučava dijagnostiku, protokole liječenja, ali i bolničke informacijske sustave — pitanje koje se, kako podsjeća Jovičić, na kraju uvijek dotiče listi čekanja i cijelog procesa i za liječnike i za pacijente.

Hrvatska i najveći svjetski skup podataka o depresiji

U hrvatskim istraživanjima Jovičić se bavi afektivnim poremećajima, prije svega depresijom, a Babić Perhoč Alzheimerovom bolešću.

Kad je riječ o depresiji, Hrvatska se može pohvaliti jednim od najvećih skupova podataka na svijetu. U suradnji s Klinikom za psihijatriju Vrapče gradi se skup podataka signala EEG-a (elektroencefalografije, metode koja bilježi električnu aktivnost mozga) koji se već koristi u otkrivanju depresije uz pomoć umjetne inteligencije.

„Trenutačno je to najveći javno dostupni skup podataka u svijetu“, ističe Jovičić, čija je tema doktorata upravo depresija i primjena umjetne inteligencije.

„Ideja mog doktorata je pokušati izmjeriti depresiju, a nekakav krajnji cilj mojeg istraživanja je izgraditi sustav za potporu odlučivanju koji bi pomagao doktorima prilikom donošenja odluka o dijagnozi, specifično za afektivne poremećaje, to jest za depresiju“, zaključila je.

*Tekst nije zamjena za medicinski savjet. Ako osjećate bilo kakve tegobe, potražite pomoć liječnika.