Behold.Ai, ett brittiskt företag, har utvecklat ett tekniskt verktyg vid namn Red Dot egentligen Red Dot: Lung cancer detection platform) som använder AI-algoritmer för att bekämpa cancer. Red Dot använder deep learning för att analysera röntgenbilder av patienter för att identifiera tecken på sjukdom (särskilt i bröstkorgen) och påstås vara mycket pricksäker i diagnotisering av bröstkorgsrelaterade sjukdomar, särskilt lungcancer.. Red Dot är en kontribution till den eftertraktade innovationen inom medicinsk diagnostisering vilket berör mål 9.
Genom Red Dot kan radiologer och läkare betydligt minska kostnaden och tiden som det tar att undersöka patienter med traditionella metoder. läkare kan lägga resurser på mer akuta fall och använda sig av Red Dot för att “minska väntetid från veckor till minuter” och “minska kostnaden för resurser med 70%”. Dessa påståenden är backade av flera case-studies som finns refererade till och även tillgängliga på deras hemsida. Red Dot ska även kunna vävas in mycket enkelt i redan existerande procedurer och har potential att spara NHS (den brittiska myndigheten för hälsa och sjukvård) drygt 100 miljoner pund. En sak tvivlar jag dock på och det är påståendet att Red Dot är 40 gånger så pricksäker som en fullt utbildad radiolog. Detta kan inte vara sant och är sannolikt baserat på överblåst statistik för att sälja produkten.
Som jag har förstått det så funkar Red Dot genom att låta den artificiella intelligensen överblicka datortomografi-bilder, sedan passera dem genom en avancerad algoritm för att slutligen betona misstänksamma områden med hjälp av värmekarta (heatmap). Red Dot kan pricksäkert identifiera tidiga tecken på lungcancer genom bröstkorgsröntgen (CXR) 15% av tiden med en felmarginal på 0.33 %. Detta ska enligt företaget vara en mycket förmånlig statistik som kan hjälpa läkare bekämpa cancer. Programvaran har testats i USA, Storbritannien och Indien med goda resultat.
Det finns lite negativt att säga om Behold.Ai:s (och Red Dot) prestationer de senaste åren. Red Dot verkar vara en succé som har gynnat företaget “most prestigious life science innovation award” under Prix Galien-belöningsceremonin 2022. Inte bara Red Dot, utan även den bakomliggande teknologin är ett stort steg mot att förstärka sjukvårdens tekniska tillgångar, minska väntetid och identifiera sjukdomar i tid. Med tiden lär AI-algoritmer kunna integreras fullt ut i sjukvårdsindustrin och rädda hundratusentals liv varje år.
Som du säger så hade detta innebarit en revolution inom medicin och att ställa diagnoser. Det är mycket möjligt att vissa siffror som att Red Dot är 40 gånger så pricksäker som en fullt utbildad radiolog inte stämmer, men samtidigt tror jag inte det är helt omöjligt. Oavsett tror jag inte heller att teknologin kommer ersätta riktiga människor med utbildning, utan att det istället bör användas som ett verktyg. Det är som du säger att teknologin kommer bara bli bättre och mer avancerad och förhoppningsvis ser vi en ökad användning av den inom hälsovården.
Jag blir väldigt glad och imponerad av att läsa kring denna lösning! Precis som du säger så finns det nog inte så mycket negativt att säga, då verktyget kan hjälpa till att rädda liv. Tänker att det också bör bli en mindre kostnad för de patienter som annars behöver betala stora summor för dessa “traditionella” behandlingar. Det är otroligt vad teknik kan göra idag!
Jag håller med om att påståendet att verktyget skulle vare 40 gånger så pricksäkert som en radiolåg antagligen är uppblåst. Men jag anser att så länge den åtminstone kan vara på samma nivå som en radiolog, dvs 1x så pricksäkert, så är det ett otroligt effektivt verktyg. Att ha möjligheten att låta ett verktyg analysera röntgenbilderna ger både patienterna en snabbare ingång till vården samt ger doktorerna snabbare möjlighet att bestämma om en patient behöver vård eller inte. Det ger också radiologerna mer tid att spendera på andra fall de ännu inte har möjligheten att outsourca till en AI. Så det känns verkligen som en bra win-win för de inblandade oavsett om pricksäkerheten är 40ggr bättre eller lika bra som en radiolog.
Verkligen ett område där AI kan hjälpa! Cancer är tyvärr en vanlig sjukdom och lungcancer är bland de vanligaste varianterna. Att kunna minska väntetiden för att identifiera tecken på cancer med Red Dot innebär att patienter kan påbörja behandlingar snabbare och att läkare får mer tid att spendera på annat. Därför håller jag med dig om att AI inom sjukvården kommer kunna bidra till att rädda många liv.