Magyar fejlesztés forradalmasíthatja a mellrákszűrést

Egy magyar egészségügyi techcég nyerte az NHS első alkalommal átadott Artificial Intelligence in Health and Care (Mesterséges Intelligencia az Egészségügyi Gondozásban) díját. A közeljövőben tizenöt brit kórházban és szűrőközpontban vezetik be a Kheiron Medical mélytanuláson alapuló mammográfiai szoftverét, a Miát. Az alapító–vezérigazgató Kecskeméthy Péter radiológiai osztályokon nőtt fel, az ottani „kőkorszaki” állapotok láttán pedig nem tudta hová tenni, hogy miért csak olyan dolgokra használjuk a csúcstechnológiát, mint a legjobb éttermek kiválasztása. Miért van válságban az emlőszűrés világszerte? Miért a mélytanulás a legjobb eszköz megoldani ezt a problémát? Milyen etikai kihívásoknak kell közben megfelelni? Mikor lesz ebből üzlet? Kecskeméthy Péter a honi sajtóban először a Válasz Online-nak beszél díjnyertes fejlesztésükről. 

– Rovatunk címe Magyarok a világpiacon, székhelyük azonban Londonban van. Magyar vállalkozás végül is a Kheiron Medical?

– Az alapításkor jelen lévő négy szakemberből három magyar, engem is beleértve, tehát igen. Én vagyok az ügyvezető, 2016 tavaszán én jelentkeztem egy londoni inkubátorprogramba az ötlettel, hogy mesterséges intelligenciát vigyünk a radiológiába. Ott találkoztam holland üzlettársammal, akinek szintén megvolt ehhez a tudása és az érdeklődése. Bevettünk egy magyar srácot az inkubátorból, ő felelt a szoftverfejlesztésért, míg az orvosi hátteret édesanyám, Kárpáti Edit radiológus biztosította. Ma négy városban van irodánk: Londonban, Budapesten, Amszterdamban és San Franciscóban, bár a COVID és a távmunka miatt a földrajzi elhelyezkedésnek most minimális a jelentősége. A négy iroda közül a londoni és a budapesti a legnagyobb, Magyarországon nyolc munkatársunk dolgozik, emellett közel húsz hazai radiológussal működünk együtt.

– Ön nem akart édesanyjához hasonlóan orvosi pályára menni?

– Radiológiai osztályokon töltöttem a gyerekkoromat, de soha nem akartam orvos lenni. Ennek csak az egyik oka volt, hogy az érdeklődésem, a képességeim a műszaki pálya felé vonzottak. Azt is láttam, milyen nehéz az orvosi pálya. Óriási elhivatottság kell hozzá, és nem mindenki alkalmas rá, hogy úgy legyen sikeres az egészségügyben, hogy közben még boldog is. Azt láttam, hogy gyakran nemcsak a betegek szenvednek benne, hanem az orvosok is.

– Különösen igaz ez a radiológiára.

– A radiológia gyakran az alagsorban van, ahol a legkevesebb a fény, és elhanyagolt körülmények vannak. Előfordult velem, hogy egy főorvossal tartottunk egy meetingre, amikor útközben helyre kellett tennie egy páciens vállát, mert elcsúszott egy tócsában. Ami az igazán zavaró, hogy miután innen kilépünk az utcára, elővesszük az okostelefonunkat, és az abszolút csúcstechnológia segít abban, hogy megtaláljuk a legjobb éttermet. Elképesztő a kontraszt.

– Ez csak a magyarországi helyzet, vagy máshol is mostohagyerek a radiológia?

– Olyannyira, hogy az elcsúszós példa egy amerikai kórházban esett meg. Ez általános kép, nyilván van, ahol jobb, van, ahol rosszabb a helyzet.

– A mesterséges intelligenciával kapcsolatban gyakori narratíva, hogy elveszi az emberek munkáját – itt azonban épp az a kihívás, hogy lasszóval kell fogni a szakorvosokat.

– Hatalmas hiány van radiológusból. Egy-két kivétellel még a leggazdagabb, legfejlettebb országokban is 20-30 százalékos szakember-hiány a jellemző, de most, hogy a COVID miatt feltorlódtak a vizsgálatok, ez arányaiban már inkább 50 százalék. Az emlőszűrés területén, ahol mi dolgozunk, pedig még nagyobb. Itt ugyanis akkora a tét, és olyan nehéz felismerni az elváltozást, hogy kötelező a kettős leolvasás, vagyis minden felvételt egymástól függetlenül két orvosnak kell megnéznie, ha pedig ők nem értenek egyet, egy harmadiknak is. És mivel az emlőszűrésben ideális esetben az adott korcsoportban szinte minden nő részt vesz, a szűrési volumen is hatalmas. Egy orvosnak szűrési műszak esetén óránként 100-300 képet kell megnéznie, aminek körülbelül 1 százaléka pozitív. Ez nemcsak repetitív munka, de stresszes is, hiszen ott a kisördög, hogy mi van, ha akár egy pozitív fölött is átsiklott.

– Itt jönnek a képbe önök?

– A mi rendszerünk, a Mia abban tud segíteni, hogy a képeket csak egy radiológusnak kell megnéznie, a másik leolvasó pedig a Mia. Így is két „szempár” lát minden felvételt, de abból csak az egyik emberi, a másik mesterséges intelligencia, amely olyan dolgokat, elváltozásokat is meglát, amit az emberi agy és szem nem képes észrevenni. Ám a folyamat során mindvégig az orvos kezében van a döntés. Az MI olyan neki, mint a könyvelőnek a számítógép. Nem váltja ki, de automatizálja a munka egy részét. Az orvosnak több ideje jut a betegre, bár ez inkább csak távlati cél, a realitás egyelőre az, hogy nagyon leterhelt helyett csak kicsit leterhelt lesz. Mert bár elvben szép a kettős leolvasás, sok helyen egyszerűen nincs hozzá elég orvos. Máshol pedig csak úgy van, hogy kettőről mondjuk három évre nő a szűrési ciklus hossza.

További részletek a cikkben.