Η ιατρική ζει μια σιωπηλή επανάσταση. Κι αυτό δεν αφορά μόνο τα νέα φάρμακα ή τις θεραπείες, αλλά κυρίως την συλλογή και επεξεργασία δεδομένων (data) από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ).
Εκατομμύρια πληροφορίες από το DNA, τις εξετάσεις αίματος, τις μαγνητικές, τις βιοψίες, ακόμα και από φορητές συσκευές υγείας, μπορούν να τροφοδοτήσουν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που «βλέπουν» τον καρκίνο με τρόπους που το ανθρώπινο μάτι δεν μπορεί να δει.
Αποτέλεσμα, η δυνατότητα που δίνεται στους επιστήμονες -για πρώτη φορά στην ιστορία της ιατρικής επιστήμης- να μπορούν να προβλέψουν την πορεία του όγκου, πριν αυτή εκδηλωθεί και αποτυπωθεί στις εξετάσεις.
Όταν τα δεδομένα «μιλούν»
Η νέα προσέγγιση που αναπτύσσεται διεθνώς λέγεται precision oncology – εξατομικευμένη ογκολογία. Η ιδέα είναι απλή: κάθε καρκίνος είναι διαφορετικός, όπως και κάθε άνθρωπος. Αντί να εφαρμόζεται η ίδια θεραπεία σε όλους τους όγκους, οι γιατροί προσπαθούν να «χαρτογραφήσουν» τον όγκο του κάθε ασθενούς ξεχωριστά, ώστε να εφαρμόζουν εξατομικευμένες και πιο σωστές θεραπείες.
Πλέον η επιστήμη πάει και ένα βήμα παραπέρα: Πρόσφατες μελέτες απέδειξαν πώς αν συνδυαστούν δεδομένα από πολλές πηγές (γενετικές αναλύσεις, επιγενετικά μοτίβα, απεικονιστικές εξετάσεις, υγρά βιοψίας), η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βρει «μοτίβα» που το ανθρώπινο «μάτι» με όλη την επιστημονική εμπειρία που μπορεί να διαθέτει ο γιατρός, δεν μπορεί να εντοπίσει.
Συγκεκριμένα αποδείχθηκε πώς, όταν τα δεδομένα αυτά παρακολουθούνται σε βάθος χρόνου –μήνα με τον μήνα, χρόνο με τον χρόνο– μπορεί να υπάρξει αποτελεσματική πρόβλεψη, στα εξής πεδία:
- πώς θα εξελιχθεί ο όγκος,
- πώς θα αντιδράσει στη χημειοθεραπεία ή την ανοσοθεραπεία,
- ποια θεραπεία έχει τις περισσότερες πιθανότητες επιτυχίας.
Με απλά λόγια: η τεχνητή νοημοσύνη δεν λέει μόνο τι συμβαίνει σήμερα, αλλά και τι έρχεται αύριο.
AI: Η ελπίδα της έγκαιρης διάγνωσης και παρέμβασης
Αν αυτά τα εργαλεία επιβεβαιωθούν σε μεγάλες κλινικές δοκιμές, οι γιατροί θα μπορούν να εντοπίζουν έναν καρκίνο σε αρχικό στάδιο, προτού κάνει αισθητή την παρουσία του. Ή να αλλάζουν έγκαιρα φάρμακα, πριν ένας όγκος αρχίσει να γίνεται ανθεκτικός.
Για τον ασθενή αυτό σημαίνει λιγότερες άσκοπες θεραπείες, λιγότερες παρενέργειες και περισσότερες πιθανότητες να μείνει η νόσος υπό έλεγχο.
Τα προβλήματα
Όμως, κάθε μεγάλη υπόσχεση κρύβει και κινδύνους. Η δρόμος ακόμη είναι μακρύς και οι ερευνητές έχουν να αντιμετωπίσουν τις εξής προκλήσεις:
- Προστασία προσωπικών δεδομένων: Τα δεδομένα που χρειάζονται αυτά τα συστήματα είναι τεράστια σε όγκο και εξαιρετικά ευαίσθητα. Ποιος τα συλλέγει, ποιος τα αποθηκεύει και ποιος έχει πρόσβαση;
- Ανισότητες πρόσβασης: Δεν έχουν όλα τα νοσοκομεία την ίδια τεχνογνωσία ή τις ίδιες υποδομές. Υπάρχει κίνδυνος να δημιουργηθεί μια νέα «ψηφιακή ανισότητα» ανάμεσα σε χώρες ή ακόμα και σε ασθενείς μέσα στην ίδια χώρα.
- Η παγίδα της υπεραισιοδοξίας: Τα μοντέλα δουλεύουν καλά σε εργαστηριακές συνθήκες, αλλά συχνά «σκοντάφτουν» όταν μεταφέρονται στην πραγματική κλινική πράξη. Για να αποδειχθεί η αξία τους χρειάζονται μεγάλες, πολυεθνικές μελέτες με χιλιάδες ασθενείς.
Έτσι η εικόνα είναι διπλή: από τη μία, η τεχνητή νοημοσύνη ανοίγει ένα παράθυρο σε έναν κόσμο όπου η μάχη με τον καρκίνο γίνεται πιο προσωπική, πιο ακριβής και πιο ελπιδοφόρα. Από την άλλη, όμως, η διαδικασία φαίνεται ότι φέρνει νέες προκλήσεις που η κοινωνία, οι γιατροί και οι ασθενείς πρέπει να διαχειριστούν με διαφάνεια και προσοχή.
Φωτογραφία: iStock