Článek
S nápadem na využití umělé inteligence pro vizualizaci cév tlustého střeva přišel přednosta Chirurgické kliniky Lubomír Martínek. „Cévní variabilita v této oblasti je velmi vysoká. Díky vizualizaci si můžeme lépe představit, kolik cév tam vlastně je, jakým způsobem se větví a kudy vedou. Zjednodušuje a zlepšuje to operační výkon i prognózu pacientů,“ řekl.
Aby AI dokázala tyto vizualizace vytvářet, bylo nejprve nutné naučit ji číst data skutečných pacientů. „Každému pacientovi se před operací dělá CT vyšetření, včetně kontrastního vyšetření arteriálního a žilního řečiště. Výsledky CT vyšetření stovky pacientů pak byly ručně překresleny a tak vznikl dataset pro učení umělé inteligence. Prakticky to znamenalo šest až osm hodin práce u každého jednoho pacienta, řádově tedy stovky odpracovaných hodin na přípravě podkladů pro umělou inteligenci,“ uvedl Lukáš Knybel, inženýr onkologické kliniky.
Na projektu pracovali nejen výzkumníci fakultní nemocnice a Vysoké školy báňské – Technické univerzity Ostrava, ale i Německého onkologicko–výzkumného centra. Právě jeho model pro tubulární struktury použili výzkumníci k natrénování AI.
„Jde o to, že některé cévy jsou extrémně tenké, v průměru mají třeba jen pár milimetrů, a je téměř nemožné je zakreslit kontinuálně. Kvůli tomu vznikaly v modelu úseky, kde se kousek cévy ztratil. Německý nástroj má jedinečnou vlastnost, že když tubulární strukturu zachytí, dokáže ji následovat,“ objasnil Knybel přínos německých kolegů.
Vytvořit vizualizaci cév tlustého střeva trvá umělé inteligenci přibližně 60 až 90 vteřin. Lékař si ji následně může prohlédnout v 3D brýlích pro virtuální realitu, jako 3D model v počítači nebo si ji může vytisknout jako model pomocí 3D tisku.
„Díky tomu je možné vizualizaci různě otáčet. Jsme teď ve stádiu, kdy se snažíme porovnat, jestli se model, který jsme měli k dispozici, shoduje s nálezem při operaci. Zatím jsme to vyzkoušeli u několika pacientů a shoda tam byla vždy,“ uzavřel přednosta Martínek.
