Biogipuzkoa Osasun Ikerketa Institutuko eOsasuna taldeak eta Vicomtecheko profesionalek adimen artifizialeko tresna bat garatu dute patologoek bularreko minbiziaren diagnostikoan egiten duten lanean laguntzeko. María Jesús García González, Jhon Comba Miranda, Laura Valeria Pérez Herrera, Iván Macía Oliver eta Karen López-Linares Román ikertzaileek egin dute lan hau, eta emaitzak Scientific Reports nazioarteko aldizkari zientifikoan argitaratu dira.
Bularreko minbizia da tumore ohikoena emakumeen artean, eta diagnostikoak eskatzen du biopsiak xehetasunez aztertzea anatomia patologikoko espezialistek. Praktika klinikoan, kasu bakoitza bi unetan berrikusi behar da: lehenik, behin betiko diagnostikoa egiteko immunohistokimika (IHK) bezalako proba gehigarriak beharrezkoak diren erabakitzeko, eta, ondoren, diagnostikoa bere horretan emateko, informazio guztia eskuragarri dagoenean. Prozesu horrek, ezinbestekoa bada ere, asistentzia-karga areagotzen du, eta erantzun-denborak luza ditzake.
Azken urteotan, irudi histologikoen digitalizazioak eta adimen artifizialaren (AA) garapenak osasun-profesionalei laguntzeko aukera berriak zabaldu dituzte. Hala ere, gaur egungo tresna gehienak zeregin diagnostiko espezifikoetan oinarritzen dira, eta ez lan klinikoaren fluxuaren eraginkortasuna hobetzean. Lan honek, hain zuzen ere, premia horri heldu zion, eta diagnostiko-prozesuaren aldez aurreko fase batean jardun zuen.
Testuinguru horretan, ikerketa berri honen helburua izan zen bularreko biopsien irudi digitalak aztertzeko eta IHK proba osagarriak eskatu behar diren automatikoki iragartzeko gai den AA tresna bat garatzea. Horrela, patologoak behin bakarrik berrikusi beharko luke kasua, eskuragarri dauden informazio eta proba osagarri guztiekin. Horrela, diagnostiko-prozesua lehen etapetatik optimizatuko litzateke, berrikuspen bikoiztuen beharra murriztuz eta espezialistek beren lana balio handiagoko erabaki klinikoak hartzen zentratzea ahalbidetuz.
1. Irudia: ezkerrean, lan-flluxu estandarra; eskuinean, lan-fluxu digitala
Irudian, aipatutako bi lan-fluxuak ageri dira. Ezkerrean lan-flluxu estandarra agertzen da, egungoa, patologoak egindako bi berrikuspenekin (lehenengoa immunohistokimikako tindaketak eskatzeko eta bigarrena azken diagnostikoa egiteko). Eskuinean, lan-fluxu digitala agertzen da, AAren eredua integratuta (ereduak automatikoki eskatuko lituzke immunohistokimikaren tindaketak, eta patologoak behin bakarrik berrikusiko luke kasua, azken diagnostikoa zuzenean emateko).
Lan honen ondorioz, AUPA garatu da, bularreko biopsien irudi digital osoak aztertzeko eta kasuak automatikoki hiru kategoriatan sailkatzeko diseinatutako AA sistema: lesio onberak, in situ kartzinomak eta kartzinoma inbaditzaileak. Sailkapen histologiko horrek IHK tindaketa espezifikoen eskaera automatizatzea ahalbidetuko luke, mota bakoitzak panel espezifiko bat baitu lotuta.
Garatzeko eta baliozkotzeko, 2.000 biopsia erreal erabili ziren Galiziako osasun-sistema publikoko hainbat ospitaletatik, eta, horri esker, errendimendua ebaluatu ahal izan zen ingurune kliniko adierazgarri eta askotariko batean. Gainera, sistemari hainbat baliozkotze-prozesu egin zitzaizkion, kanpoko datuekin egindako probak eta ingurune errealetan egindako azterketa pilotuak barne. Azkenik, espezifikoki ebaluatu zen alborapen algoritmikoak egon zitezkeela, funtsezko alderdia dena hainbat ingurune klinikotan erabilera bermatzeko.
Emaitzek erakutsi zuten AUPAk doitasun-maila handia eta errendimendu konparagarria lortzen duela espezialistenarekin IHK azterketak noiz eskatu behar diren erabakitzeko zeregin espezifikoan. Baliozkotze-azterlanetan, sistemak % 96tik gorako zehaztasun-maila lortu zuen IHK noiz eskatu erabakitzeko, eta espezialisten 43 lan-ordu ere aurreztu zitzakeena. Era berean, ikerketak erakusten du bideragarria dela tresna mota horiek benetako lan-fluxu digitaletan txertatzea, eta hainbat ospitaletara egokitzeko gaitasuna duela.
Beraz, lan honek erakusten du AAk modu eraginkorrean lagun dezakeela Anatomia Patologikoko prozesu diagnostikoaren funtsezko etapak optimizatzen, ez bakarrik irudiak aztertuz, baita gaur egun berrikuspen gehigarriak behar dituzten erabaki klinikoak lagunduz ere. Zehazki, AUPA bezalako tresnek aukera ematen dute analisiaren fase goiztiarretatik IHKren azterketen beharra aurreikusteko, eta horrek zeregin errepikakorrak murriztu ditzake, erantzun-denborak laburtu eta laborategiaren eraginkortasuna hobetu. Oro har, emaitza horiek AAren potentziala indartzen dute espezialistari laguntzeko tresna gisa, benetako praktika klinikoan integratzeko gai dena, irizpide profesionala ordezkatu gabe, baizik eta hura osatuz eta baliabideen erabilera eraginkorragoa ahalbidetuz. Gainera, sistema profesional sanitarioentzako laguntza-tresna gisa diseinatuta badago ere, haren aplikazioak eragin zuzena izan dezake pazienteengan. Zer proba osagarri behar diren aurreratzen denez, biopsiaren eta behin betiko diagnostikoaren arteko denbora murriztu daiteke. Hori bereziki garrantzitsua da bularreko minbizian, erantzun azkarrago batek pazienteen ziurgabetasuna eta antsietatea murrizten laguntzen baitu.
Ikertzaileen hitzetan, “lan hau bereziki ilusionagarria izan da, profesional klinikoen eta profil teknologikoen arteko zuzeneko lankidetzatik sortu delako, osasun-ikerketaren esparruan. Adimen artifizialeko garapenak praktika errealetik hurbil dagoen testuinguru batera eraman ahal izatea izan da proiektuaren eragile nagusietako bat, eta erakusten du lankidetza mota horiek potentziala dutela benetako inpaktua sortzeko praktika klinikoan“. Gaineratu dutenez, “espero dugu emaitzek ospitaleetan adimen artifiziala modu arduratsuan integratzen lagunduko dutela, betiere osasun-arretaren kalitatea eta eraginkortasuna hobetzen lagunduko duen laguntza-tresna gisa“.
Lan honetan erabilitako algoritmoa, hasiera batean, Galiziako osasun-zerbitzuak lizitatutako berrikuntzaren erosketa publiko bati esker garatu zen, FEDER funtsek partzialki finantzatuta. Gainera, egileek eskerrak eman dizkiete algoritmoaren garapenean eta baliozkotzean parte hartzen duten patologoei, bereziki Jhon Combari eta Jose Luis Rey Sanjurjori, zerbitzuan baliozkotzean parte hartzeagatik.
