„S tím, jak stárne populace, stává se Parkinsonova choroba v rozvinutých zemích závažným zdravotním problémem,“ říká profesor Gabriel Hodik z Maccabitech. Foto: TESCO SW

Neurologové společně s Tesco SW učí počítač, jak vyšetřit a včas odhalit riziko Parkinsonovy choroby

Mezi hlavní zdravotní strašáky moderní doby jednoznačně patří neurodegenerativní choroby jako například Parkinsonova nebo Alzheimerova nemoc. I když dokážeme zpomalit jejich postup, léčit je neumíme. To, že pacient chorobou trpí, se však obvykle zjistí až s prvními klinickými příznaky, kdy je již poškození mozku značné. Ostravští neurologové nedávno přišli s metodou, jak riziko Parkinsonovy choroby včas odhalit ultrazvukovým vyšetřením mozku. Ti nyní ve spolupráci s olomouckou IT společností TESCO SW začali učit počítač, jak snímky nejen vyhodnocovat, ale vyšetření, které vyžaduje značnou erudici a zkušenost, i provádět.

Muž ve středním věku vchází do vyšetřovací místnosti, ukládá se na lůžko. Tam jej čeká robot, který mu přiloží ultrazvukovou kameru ke spánku a provede vyšetření. Muž se zvedne, odchází a robot mezitím snímky vyhodnotí a odešle ošetřujícímu lékaři. Ten si je pečlivě prohlédne a přečte si zprávu zpracovanou počítačem. Pak začne přemýšlet, jak zatím svému nic netušícímu pacientovi oznámí, že ultrazvukové snímky jeho mozku signalizují, že se u něj v budoucnu může projevit Parkinsonova choroba.

Takhle nějak by jednou v budoucnu mohlo vypadat standardní preventivní vyšetření rizika onemocnění mozku a jeho následná diagnostika. Neurodegenerativní choroby jako Parkinsonova nebo Alzheimerova nemoc, které trápí hlavně ve stáří, se s demografickým vývojem naší společnosti stávají novodobým zdravotním strašákem. Zatím je však neumíme vyléčit, nicméně s možnostmi moderní farmakoterapie, chirurgické léčby a dalších postupů lze jejich průběh zpomalit.

Naprosto klíčová je přitom včasná diagnostika. Ta však v současné době přichází až s prvními klinickými příznaky, jako je například třas rukou v případě Parkinsonovy choroby, kdy už je poškození mozku značné. Zjistit přítomnost vyššího rizika rozvoje nemoci v době, kdy je procento mrtvých buněk v mozku ještě relativně nízké, může oddálit příchod prvních příznaků až o dvacet let, je převědčený profesor David Školoudík, přední český neurolog a proděkan pro vědu a výzkum Lékařské fakulty Ostravské univerzity.

Právě on před několika lety publikoval výsledky svého unikátního výzkumu o využití ultrazvukového vyšetření mozkových jader v prevenci rizika rozvoje Parkinsonovy nemoci, v němž navázal na předchozí zjištění německých lékařů. V této medicínské oblasti jde o poměrně neobvyklou diagnostickou metodu, s níž má zkušenosti jen málo odborníků. A proto se v této souvislosti Školoudík také intenzivně věnuje možnostem využití strojového vyhodnocování medicínských snímků s využitím prvků umělé inteligence.

Když neurologie a IT spojí síly

Spolu s digitalizací a telemedicínou tvoří umělá inteligence „svatou trojici“ budoucnosti zdravotnictví (psali jsme například zde, zde nebo zde). A právě v diagnostice nachází umělá inteligence stále větší uplatnění díky své schopnosti rychle vstřebat velké množství informací, analyzovat je, učit se z nich, vyhodnocovat a nakonec dokázat odlišit normální stav od toho patologického. Učí se podobně jako lékař, jenom mnohem rychleji.

A toho chtějí využít autoři nového projektu, který bude zkoumat možnost využití umělé inteligence při automatické detekci a vyhodnocení některých oblastí mozku na snímcích z magnetické rezonance, výpočetní tomografie (CT) a transkraniální sonografie a který nedávno získal i finanční podporu z evropských fondů.

Medicínským garantem projektu je právě Školoudík. Ten spojil síly s  odborníky z olomoucké IT společnosti TESCO SW a ostravského Centra zdravotnického výzkumu Lékařské fakulty Ostravské univerzity a Ústavu pro výzkum a aplikace fuzzy modelování a společnosti. „Navrhneme způsob použití neuronových sítí pro ohraničení vybraných mozkových struktur, následnou obrazovou analýzu a vyhodnocení míry intenzity, denzity anebo echogenity dané struktury,“ popisuje Školoudík.

Se společností TESCO SW, která jinak vyvíjí informační systémy pro veřejnou správu, energetický management, správu nemovitostí a řízení nemocnic, nespolupracuje Školoudík poprvé. Společně již v předchozích letech vymysleli unikátní softwarovou aplikaci Cereb B-Mode Assist. Ta pixel po pixelu analyzuje různé odstíny šedi na ultrazvukových snímcích mozkových jader a dokáže přesněji než lidské oko zachytit i ty nejmenší odchylky, které naznačují přítomnost začínající choroby. Software dokonce v roce 2020 získal ocenění Czech DIGI@MED Award, jež každoročně uděluje farmaceutická společnost Roche, za inovativní digitální řešení ve zdravotnictví.

Snímek z ultrazvukového vyšetření mozkových jader v aplikaci Cereb B-Mode Assist. Zdroj: TESCO SW

„Nový projekt tak navazuje na předchozí vývoj algoritmu, který umí vyhodnotit ohraničenou oblast mozku. Nyní chceme pomocí tzv. hlubokého učení automatizovat detekci vybraných oblastí mozku, na nichž by pak probíhalo i vyhodnocení dat,“ upřesňuje generální ředitel společnosti TESCO SW Svatopluk Beneš, podle něhož by se nový software mohl v širší praxi, po řádném odpilotování a otestování, objevit v řádu let.

Snížit potřebu přítomnosti člověka

Výhoda ultrazvukového vyšetření mozku spočívá podle Školoudíka v tom, že je dostupnější a levnější než obvyklejší CT nebo magnetická rezonance, a zároveň dokáže detekovat i některé patologie, které nejsou zobrazitelné na CT nebo magnetické rezonanci. „Takovým příkladem je například změna echogenity mozkového jádra substantia nigra u pacientů s Parkinsonovou nemocí. Výhodou ultrazvukového vyšetření je v tom, že tato patologie je zobrazitelná mnoho let před objevením se prvních příznaků nemoci,“ upřesňuje.

Samotné vyšetření musí nicméně provádět opravdu zkušený expert, kterých je podle Školoudíka velký nedostatek. „Musí umět vybrat vhodný řez mozku a umístit oblast měření do příslušné oblasti mozku, například jádra substantia nigra. Takových jsou ale po celém světě desítky, možná stovky,“ vysvětluje. Školoudík tak sám začal školit lékaře, jak správně snímkovat a na konci roku 2019 začal s tvorbou sítě odborníků, kteří by dokázali digitální analýzu sonografického snímku v diagnostice neurodegenerativních onemocnění využít. Původně se přihlásilo přes třicet pracovišť, ale koronavirová pandemie celý proces zatím zastavila.

Proto by Školoudík rád vymyslel, jak toto vyšetření ještě více automatizovat. „Vybrat optimální řez mozku a umístit oblast měření by měl být schopen sám počítač. Navíc v paralelně probíhajícím projektu financovaném z krajských zdrojů pracujeme na robotovi, který by samotné ultrazvukové vyšetření prováděl. Cílem je tedy snížit potřebu přítomnosti člověka a jeho speciálních dovedností na miminum. Optimálně, aby vše probíhalo automaticky, bez přítomnosti člověka,“ popisuje Školoudík.

Lékař zůstane tím, kdo nese odpovědnost

Vedle ultrazvukových snímků by Školoudík chtěl počítač naučit číst také snímky z vyšetření CT a magnetické rezonance. Každá z těchto metod totiž využívá k zobrazení mozkových struktur jiný fyzikální princip, takže patologické změny mozku zobrazí trochu jinak. „Obecně tedy platí, že kombinace výsledků všech těchto tří vyšetření je pro diagnostiku mnoha onemocnění mozku nejvýhodnější, protože přináší nejpřesnější a nejkomplexnější informaci,“ konstatuje neurolog.

Generální ředitel společnosti TESCO SW Svatopluk Beneš. Foto: Tesco SW

V současné době se sbírají anonymizovaná obrazová data z nemocnic v ČR, která zpracovávají informatici z Ústavu fuzzy modelování a Lékařské fakulty Ostravské univerzity. „Počítáme zhruba se zapojením stovky pacientů, kdy u každého vzniknou řádově stovky snímků primárně z modalit magnetické rezonance a CT. Tyto snímky budou použity pro trénování neuronové sítě,“ upřesňuje ředitel TESCO SW Beneš.

Výsledky čtení „nakrmené“ umělé inteligence se pak porovnají s vizuálním vyhodnocením od reálného člověka – odborníka, případně s histologickými nálezy. „V současné době je počítač minimálně stejně přesný v detekci změn mozku v ultrazvukovém obraze u vybraných neurodegenerativních onemocnění jako největší světoví experti. V některých případech jsme dokonce dosáhli větší přesnosti,“ popisuje Školoudík. A dodává, že hodnocení změn na černobílém snímku člověkem mohou ovlivnit, na rozdíl od stroje, vnější vlivy jako osvětlení obrazovky či únava.

„Neusilujeme však o to, aby robot či počítač prováděl samostatně diagnostiku anebo léčbu pacientů. Lékař musí zatím zůstat tím, kdo nese zodpovědnost za péči o pacienta,“ ujišťuje neurolog. Úkolem umělé inteligence tak bude především dodat lékařům co nejvíce objektivních informací a pomoci urychlit a zpřesnit diagnostiku. A to nejen u neurodegenerativních onemocnění, ale do budoucna i v dalších oblastech jako je kardiologie, onkologie nebo psychiatrická onemocnění.

Zájem má Izrael

Projekt, který nabízí velké možnosti v preventivních programech, má i mezinárodní ambice. Zájem o účast totiž projevilo Centrum výzkumu a vývoje izraelské zdravotní pojišťovny Maccabi, která by ráda software použila v rámci svých preventivních programů.

„V květnu 2021 bylo s podporou česko-izraelské obchodní komory založeno Centrum česko-izraelských inovací a partnerství, které je součástí Moravské vysoké školy Olomouc. Jeho partnery jsou právě i Maccabitech, výzkumná součást pojišťovny Maccabi, a společnost TESCO SW,“ vysvětluje Tomáš Jelínek, tiskový mluvčí TESCO SW, a zároveň člen výkonného výboru Centra, kde má na starosti spolupráci s Izraelem.

Zdravotní pojišťovna Maccabi (MHS), jež se v Izraeli stará o 2,5 milionu klientů, je podle něj připravena použít české řešení na datech izraelských pacientů. „Mají digitalizovaná data svých klientů za skoro třicet let let a současně jsou programově otevřeni inovacím, mnohem více než v Česku. Pro nás je to zase příležitost prezentovat v zahraničí, že i v ČR dokážeme přijít s unikátním světovým řešením,“ vypočítává Jelínek výhody partnerství.

„S tím, jak stárne populace, stává se Parkinsonova choroba v rozvinutých zemích závažným zdravotním problémem,“ dodává k tomu profesor Gabriel Hodik z Maccabitech. „Epidemiologové z MHS s využitím digitalizovaných dat zjistili, že podezření na tuto chorobu se týká více než deseti tisíce našich pacientů. Stále však máme nejistotu ohledně validity definice případu,“ vysvětluje úvodní motivaci pojišťovny pro zapojení do projektu.

Neurologové z České republiky podle Hodika ukázali, že dokáží zachytit Parkinsonovu chorobu jednoduchým ultrazvukovým vyšetřením mozkového jádra substantia nigra. „Toto vyšetření je ale v Izraeli méně obvyklé. Proto se nyní hledá způsob, jak změny detekovat i s využitím magnetické rezonance. To je v této oblasti medicíny mnohem častější způsob zobrazování,“ konstatuje Hodik. Pokud by se to povedlo a magnetická rezonance by se dala využít k diagnostice Parkinsonovy choroby, byl by to podle něj významný průlom a krok vpřed.

Počítač zatím zůstává jednou z dalších pomůcek

Počítač je tedy schopen dodat objektivní analýzu dat bez subjektivního zkreslení, nicméně stále to má svá „ale“, tvrdí Školoudík a případná příliš velká očekávání se snaží zatím držet „při zemi“: „Možnosti učení jsou zatím relativně omezené, resp. cena je zde velmi vysoká. Učení počítače probíhá jiným způsobem než učení člověka, stejně jako analýza dat.“

Zatím tedy nelze podle něj zcela stoprocentně konstatovat, zda jsou počítače schopny lepší diagnostiky a nastavení léčebného procesu u pacientů než lékaři – experti. „Do doby, než získáme důkaz nadřazenosti počítače nad lékařem, pokud vůbec někdy k tomu dojde, tak zůstává stále lékař tím, kdo bude zodpovědný za diagnostiku a léčbu pacienta. A počítač bude jen další z pomůcek, které budou urychlovat a usnadňovat jeho práci,“ myslí si neurolog.

Na druhou stranu mohou počítače výrazně pomoci s rozšířením dostupnosti lékařských vyšetření. „Největším omezením v současné době, které bude pravděpodobně stále významnější, je totiž nedostatek lékařů a dalších zdravotnických odborníků. Roboti a počítače zde můžou být v budoucnu velmi nápomocni,“ uzavírá David Školoudík.

S tím souhlasí i Beneš z Tesco SW: „Tak jako digitalizace proměnila k lepšímu sektor služeb a průmysl, tak může zlepšit efektivnost zdravotní péče. A aby se to podařilo, je důležitá mezioborová spolupráce.“

Helena Sedláčková