A mesterséges intelligencia az onkológia tudományt is átalakítja: gyorsabb diagnózis, személyre szabott terápia, precízebb klinikai vizsgálatok. Az orvosok egy része még szkeptikus, de a fejlődés megállíthatatlan.
Az MI megosztja az orvostársadalmat
Az MI egyre mélyebben beépül az orvosi gyakorlatba, különösen az onkológiába. Segíti a diagnózist, a kezelések kiválasztását és a klinikai vizsgálatok szervezését. A Medscape felmérése szerint az onkológusok harmada már javulást tapasztal a diagnózisban, harmaduk nem, a többiek bizonytalanok.
A betegek is megosztottak: több mint 2100 páciens közül a többség csak akkor támogatja az MI-t, ha orvosi felügyelet mellett működik. Legfőbb aggodalmaik: az emberi kapcsolat hiánya, az adatvédelem és az algoritmusok torzítása.
A befektetők nem várnak
Miközben a biotechnológiai ágazat finanszírozása 20 éves mélyponton van, az MI-alapú gyógyszerkutatás és digitális egészségügy rekordösszegeket vonz. A diagnosztikai cégekbe áramló befektetések fele ma már MI-t használó vállalatokhoz kerül. A probléma nem az eszközök hiánya, hanem a bőség: túl sok a rendszer, és kevés az idő megtanulni, melyik működik valóban.
A legújabb kutatások nyomon követése
Az új kutatások tempója elképesztő: az Amerikai Klinikai Onkológiai Társaság szerint 26 másodpercenként jelenik meg egy új tanulmány.
Két új segédeszköz segíti az orvosokat:
- ASCO Guidelines Assistant: az ASCO és a Google közös fejlesztése, amely mesterséges intelligenciával válaszol a klinikai irányelveket érintő kérdésekre, hivatkozásokkal. Csak tagok számára elérhető.
- OpenEvidence: több mint 10 000 kórházban használt kutatási platform, amely a NEJM és a JAMA teljes szövegei alapján dolgozik. Az amerikai orvosok 40%-a napi szinten használja.
Képek, sejtek, diagnózisok
A radiológia és a patológia az MI egyik leggyorsabban fejlődő területe.
- Egy tanulmány szerint az MI-t használó mammográfiás olvasás 17%-kal több rákot talált.
- Egy másik, multimodális rendszer 32%-kal kevesebb téves visszahívást és 44%-os munkaidő-csökkenést eredményezett.
- Vastagbéltükrözésnél az MI 55%-kal csökkentette a kihagyott polipokat.
Kiemelt cégek:
- iCAD: az FDA által jóváhagyott mellképalkotó algoritmus 22%-kal több daganatot ismer fel a sűrű szövetekben. A RadNet 103 millió dollárért megvásárolja a céget.
- PathAI: 2025-ben engedélyt kapott a digitális képek elsődleges diagnózisra való használatára, gyorsítva az értékelést és kiküszöbölve a minták szállítását.
Döntéstámogatás és személyre szabott onkológia
Az MI már nemcsak adatokat elemez, hanem a kezelési döntésekbe is beleszól. A Weill Cornell kutatói például MI-modellel személyre szabják a hólyagrák kemoterápiáját, jobb eredménnyel, mint a hagyományos módszerek. Egy másik, a Nature Cancer-ben megjelent tanulmány olyan rendszert mutatott be, amely képalkotó, genetikai és szövettani adatokat integrálva képes volt megegyezni az onkológusok döntéseivel.
Vezető fejlesztők:
- Lunit: az amerikai Nemzeti Rákkutató Intézet biomarker-elemző eszközként használja klinikai vizsgálatokban.
- Tempus AI: adatalapú döntéstámogatást kínál. A JCO Precision Oncology szerint MI-modell segíti a legjobb kemoterápia kiválasztását hasnyálmirigyrák esetén. A vállalat az amerikai kormány új biomarker programjának partnere.
Gyorsabb betegbevonás a klinikai vizsgálatokba
Az MI már a klinikai toborzást is automatizálja. Elemzi a patológiai leleteket és az orvosi jegyzeteket, és kiszűri a potenciális jelentkezőket.
Példák:
- OncoLens: több mint 225 rákközpontban használják. Egy Kentucky-i kórházban 350%-kal nőtt a genetikai vizsgálatok száma, miután a rendszer automatikusan jelezte a jogosult betegeket.
- Deep 6 AI: 30 millió betegadatot kezel, 25%-kal több alkalmas pácienst talál, és háromszor gyorsabb toborzást tesz lehetővé. 2025-ben a Tempus felvásárolta.
Betegoldali megoldások
Egyre több beteg nem az orvostól kér tanácsot, hanem az MI-től. Egy felmérés szerint az amerikaiak harmada már használ egészségügyi chatbotokat, a 16–34 évesek fele rendszeresen. Ugyanakkor egy kutatás kimutatta: a chatbotok az esetek harmadában pontatlan vagy veszélyes választ adnak.
Két említésre méltó alkalmazás:
- Outcomes4Me: több mint 280 000 felhasználó, valós idejű irányelvek alapján ajánl terápiákat, tünetkezelést és klinikai vizsgálatokat. A Labcorp közös kutatása szerint jelentősen javítja a HER2-teszt megértését.
- CureWise: betegbarát platform, amely segít a pácienseknek kérdéseket megfogalmazni és kezelési opciókat megérteni. Alapítója saját, félrediagnosztizált betegsége miatt hozta létre.
A rákkezelés jövője
2025 első felében az egészségügyi MI-fejlesztések 4 milliárd dollárt vonzottak, ami a teljes digitális egészségügyi befektetések kétharmada. A szabályozó hatóságok már hivatalosan is elismerik az MI szerepét a gyógyszerfejlesztésben, az orvosi eszközökben és a klinikai vizsgálatokban. Hamarosan szokatlannak számít majd, ha egy onkológiai folyamatban nincs valamilyen mesterséges intelligencia alapú megoldás.
