Použití AI k detekci rakoviny prsu bezpečným a neinvazivním způsobem

co děláš?

Jsem Siva Teja Kakileti, hlavní vědecký pracovník společnosti Niramai Health Analytix. Jedná se o start-up vytvářející neinvazivní zdravotnická řešení řízená umělou inteligencí pro včasnou detekci onemocnění. Kombinujeme cenově dostupné termokamery s pokročilou AI, abychom analyzovali teplotní mapy lidského těla bez záření, jehel nebo nepohodlí. Například Thermalytix umožňuje screening rakoviny prsu identifikací jemných tepelných vzorů spojených s abnormální aktivitou tkání. Moje práce se zaměřuje na vývoj algoritmů umělé inteligence, které pomáhají lékařům i zobrazovacím technikům a zajišťují spolehlivý výkon v reálných klinických podmínkách.

Proč je vaše práce globálně důležitá?

Včasné diagnostické nástroje jsou často invazivní, drahé a závislé na těžké infrastruktuře, což omezuje jejich dosah. Vzhledem k tomu, že více než polovina světové populace nemá plný přístup i k základním zdravotnickým službám, je přístup k organizovanému screeningu a specializovaným diagnostickým službám omezený. V důsledku toho je většina rakovin, včetně rakoviny prsu, detekována v pokročilých stádiích, kdy je léčba složitější a výsledky jsou horší. Neinvazivní systémy umělé inteligence umožňují včasnou detekci prostřednictvím přenosné, škálovatelné a nízkonákladové infrastruktury, což pomáhá posunout zdravotní péči od pozdního stádia léčby k preventivní nebo rané fázi, což zlepšuje výsledky na úrovni populace.

Co je na vaší práci vzrušující?

Nejvíce mě vzrušuje odhalování smysluplných zdravotních signálů z tepelných dat, která byla kdysi považována za klinicky irelevantní a pouhý „šum“. Pokroky v AI nám nyní umožňují vizualizovat lidskou fyziologii novými způsoby. Například tepelné vzory, které odrážejí základní metabolismus tkání a vaskulární aktivitu. Kromě výzkumu je inspirativní klinický dopad.

Máte nějaké zkušenosti na vysoké škole, které vás přivedly k tomu, abyste se stal technologem?

Během druhého ročníku stáže v IIT-Hyderabad jsem pracoval na detekci věkem podmíněné makulární degenerace pomocí 2D OCT snímků. To mi poskytlo přímý kontakt se skutečnými klinickými problémy a příležitost úzce spolupracovat s lékaři. Viděl jsem, jak výzkum ve strojírenství, když je v souladu s potřebami zdravotní péče, může přímo ovlivnit miliony životů. To podnítilo můj zájem o lékařskou zobrazovací umělou inteligenci a inspirovalo mě k práci na vývoji škálovatelných, neinvazivních řešení zdravotní péče.

Co by studenti konkrétně měli vědět o AI ve zdravotnictví?

Umělá inteligence ve zdravotnictví daleko přesahuje vytváření přesných modelů. Nezbytné jsou silné základy matematiky, zpracování signálů a obrazu a strojového učení, spolu s pochopením biologie, klinických pracovních postupů, etiky a regulačních požadavků. Zdravotní data jsou často zašuměná a neobjektivní, takže robustnost a interpretovatelnost jsou kritické. Ještě důležitější je, že modely musí být ověřovány nezávisle na více pracovištích a získávat důvěru lékařů prostřednictvím bezpečnosti, transparentnosti a výkonu v reálném světě. Nejpůsobivějšími profesionály jsou ti, kteří dokážou překlenout inženýrství, medicínu a design zaměřený na člověka, založený na vědecké přísnosti a bezpečnosti pacientů.

Spisovatel je vášnivým následovníkem nových technologií a jejich aplikací.