Umělá inteligence pro zdravotnický technický obor

Tiskané phantom cév s vloženým řídícím drátem pro katétr. (Zdroj: Fraunhofer IPA; foto: Vanessa Stachel)

Struktura pro trénink a validaci AI pro autonomní navigaci vodicího drátu. (Zdroj: Fraunhofer IPA; foto: Vanessa Stachel)

Středně velké společnosti v oblasti zdravotnické techniky v Baden-Württembersku by brzy měly využívat metody umělé inteligence (AI) pro další nebo nové vývoje svých produktů. Know-how v této oblasti poskytují projektová skupina pro automatizaci v medicíně a biotechnologii PAMB Fraunhofer IPA a univerzitní medicína Mannheim v rámci aplikačního centra pro inteligentní stroje v medicínské technice (ANIMMED). V rámci fóra zdravotnického regionu Baden-Württemberg podporuje země ANIMMED a dalších sedm projektů s celkovým rozpočtem 13,9 milionu eur.

S metodami umělé inteligence (AI nebo AI – Artificial Intelligence) mohou stroje v složitých situacích automaticky analyzovat, rozhodovat nebo řídit. Tyto vlastnosti činí AI systémy obzvlášť relevantní pro použití v medicíně: inteligentní metody umožňují již dnes v praxi analýzu obrovského množství dat v diagnostice, kterou člověk již nezvládne.

Také lékařské přístroje mohou být díky použití inteligentních metod automatizovány. Tím mohou zařízení podstatně zpřesnit klinické aplikace a efektivněji podporovat lékaře. Bez využití AI se však dnes zdá téměř nemožná automatizace lékařských přístrojů v většině klinických aplikací. Důvodem je přirozená rozmanitost lidského organismu, jeho zranitelnost a složitá biologie lidského těla. Člověk ovládá tuto složitost a variabilitu. Rozhoduje o dílčích rozhodnutích a řídí prvky v medicínském procesu, ale jeho zdroje mohou být výrazně rozšířeny pomocí inteligentních strojů. Automatizace prostřednictvím AI systémů je proto dnes považována za klíčový technický prvek pro budoucí efektivní precizní medicínu.

Přes tato očekávání jsou mimo několik diagnostických oblastí, například radiologie a dermatologie, k dispozici pouze jednotlivé omezené aplikace AI před nasazením v klinické praxi. Možnosti AI při řízení zdravotnických zařízení a nástrojů dnes v klinické praxi zůstávají do značné míry nevyužity.

Přitom jsou podmínky pro implementaci řešení AI v oblasti zdravotnické techniky již vytvořeny. Knihovny softwaru AI a algoritmy, dostatečná kapacita úložišť a potřebný výpočetní výkon jsou již dnes k dispozici. Přidávají se k tomu výkonná měřicí technika a cenově dostupná počítačová technika spolu s novými materiály, pohonnými koncepty, ale i novými klinickými přístupy, takže inteligentní stroje ve formě zařízení nebo nástrojů pro medicínu by mohly být realizovány.

Výhody AI v medicínské technice

Různé projekty mannheimské projektové skupiny ukázaly, že AI je v klinice klíčovou technologií pro inteligentní řízení strojů, tj. nástrojů, zařízení nebo systémů, jako jsou roboti. S pomocí AI mohou stroje v budoucnu lékařům pomáhat i při kritických úkolech a řízení složitých procesů v klinice tím, že procesy dokonce automaticky převezmou a personál tak efektivně uvolní. Tím je možné optimalizovat procesy péče, diagnostiky a intervence tak, aby odpovídaly individuální situaci pacienta a zároveň byly efektivní. Přestože se tímto způsobem zvýší náklady na potřebnou digitální infrastrukturu, zůstává zdravotní péče i nadále dostupná a to i v budoucnu.

Rozhodující jsou tréninková data

Mezi klíčové body využití AI pro zdravotnické produkty patří přístup k tréninkovým datům. Protože se mají inteligentní systémy AI pro chytrá zařízení a nástroje trénovat na velkých množstvích dat, musí být tato data platná. To znamená, že data přesně odrážejí realitu a jsou ověřitelná z hlediska výsledku výpočtu. Zejména pro medicínské aplikace lze taková velká data získat pouze v klinické praxi nebo v extrémně realistických scénářích a simulacích. Tato požadavky jsou v většině případů překážkou pro vývoj AI systémů v medicíně. Náklady na firmy jsou příliš vysoké. Tím se uzavírá chybný kruh: protože chybí konkrétní aplikace, nelze aktuálně dostatečně prokázat proveditelnost a užitečnost řešení AI na základě praktických příkladů. Vývoj aplikací tak postupuje jen velmi pomalu.

Best-practice demonstrátory a klinicky orientované vývojové metody

ANIMMED prolomí tento začarovaný kruh pomocí demonstrátorů osvědčených postupů a nabídky klinicky orientovaných vývojových metod: na třech demonstračních příkladech pro medicínské AI systémy hodnotí ANIMMED vlastní metodiku vývoje AI a současně využívá výsledky jako referenční projekty. Těsné propojení partnerů a jejich umístění na kampusu univerzitní medicíny Mannheim (UMM) vytváří ideální ekosystém: lékaři a zařízení UMM, Heinrich-Lanz-Zentrum (HLZ) jako specialista na získávání dat z klinických zdrojů a Fraunhoferova projektová skupina pro automatizaci v medicíně a biotechnologii PAMB s jejími zkušenostmi jako vývojáře a provozovatele MANNHEIM Medical Transfer Center M2TC tvoří jako zavedená, propojená struktura základ pro rychlé a efektivní provádění projektů.

Aplikační centrum pro inteligentní stroje v medicínské technice (ANIMMED)

Vytvoření vývojového a aplikačního centra v existujících zařízeních skupiny Fraunhofer a HLZ podporuje využití AI v medicínské technice. Na pozemku univerzitní nemocnice Mannheim pomáhá ANIMMED firmám v oblasti zdravotnické techniky při vývoji, tréninku a přizpůsobování AI řešení pro inteligentní lékařské přístroje a nástroje.

13,9 milionů eur pro zdravotnický region Baden-Württemberg

Kromě aplikačního centra pro inteligentní stroje v medicínské technice podporuje Ministerstvo hospodářství dalších 7 projektů s celkovým rozpočtem 13,9 milionu eur. Poté, co Rada ministrů dne 21. dubna schválila podporu v rámci fóra zdravotnického regionu Baden-Württemberg, vysvětlila ministryně hospodářství Baden-Württemberska Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut rozhodnutí: „Inovativní nápady a projekty jsou klíčem k výkonné zdravotnické branži v zemi. Především v dobách krizí je třeba tyto kompetence neustále rozvíjet a zajistit jejich budoucí rozvoj. S prvními osmi projekty výrazně posuneme tyto klíčové technologie – ve prospěch pacientů i ekonomického regionu Baden-Württemberg.“