Medulinac Ivan Lorencin spaja umjetnu inteligenciju i medicinu kako bi pomogao u dijagnosticiranju i liječenju karcinoma

Ivan Lorencin mladi je medulinski znanstvenik koji je nedavno doktorirao na Tehničkom fakultetu u Rijeci na području primjene umjetne inteligencije u medicini, točnije dijagnostici karcinoma mjehura. Naime, svoju doktorsku disertaciju pod naslovom "An Intelligent System for Urinary Bladder Cancer Diagnostics", pod mentorstvom Zlatana Cara, uvaženog profesora s Tehničkog fakulteta, napisao je na engleskom jeziku, a ona je, kako veli, “plod dugogodišnjeg istraživanja u suradnji s klinikom za urologiju KBC-a Rijeka”.

Lorencin je trenutno zaposlen na Tehničkom fakultetu Sveučilišta u Rijeci na Zavodu za automatiku i elektroniku, gdje se bavi istraživanjima na području primjene umjetne inteligencije u medicini, energetskim sustavima i robotici. Kao istraživač sudjeluje na više europskih i nacionalnih znanstvenih projekata.

Uz znanstveni rad, bavi se i popularizacijom znanosti u vidu organizacije popularnih znanstvenih događanja te filozofijom znanosti.

Spojio umjetnu inteligenciju i medicinu

Lorencin nam je pobliže objasnio projekt na kojemu radi dugi niz godina, a koji je odlučio pokrenuti upravo zato da bi se karcinome detektiralo u njihovom početnom stadiju, što bi znatno olakšalo daljnje liječenje, ali i povećavalo mogućnost ozdravljenja.

- Postoje algoritmi koji se zovu neuronske mreže i oni služe za prepoznavanje objekata na slici. To su algoritmi koje je potrebno naučiti nekom znanju i onda oni na osnovu tog znanja donose zaključke na nekim drugim pojavama. Primjerice, nauče kako raditi na određenim slikama karcinoma da bi ga mogli prepoznati na nekim drugim slikama, koje nisu bile uključene u skup slika na kojima su trenirali. Zbog toga je omogućeno da sustav sam prepozna ako i gdje se nalazi karcinom, govori nam Ivan te dodaje kako se kod urološke pretrage određeni gradusi karcinoma ne mogu otkriti pravovremeno, a u 25 posto slučajeva on ostane neotkriven.

- Zbog toga smo odlučili primijeniti algoritme umjetne inteligencije i tako je postotak neotkrivenih karcinoma pao ispod jedan posto, govori.

Algoritmi korišteni i u analizi oboljenja od Covida

- U suradnji sa Sveučilištem u Kragujevcu primijenili smo algoritme za predviđanje oboljenja od Covida-19, krajem 2020. godine, kada je bio najveći val koronavirusa, a korelacija predviđanja algoritama bila je bliska zaključcima liječnika, kazao nam je Lorencin.

Veliki znanstveni pothvat

Ovakav pristup modernom istraživanju i ranoj dijagnostici bolesti mogao bi spasiti brojne živote, a Lorencin je optimističan te planira dijagnostiku karcinoma mokraćnog mjehura proširiti i na druge dijelove ljudskog tijela.

- Ovo je veliki pothvat, ali potrebno je prikupiti još slika i napraviti svojevrsnu bazu podataka te dodatno trenirati algoritme. Na koncu, ovaj bi se princip rada mogao koristiti i za dijagnosticiranje karcinoma u drugim dijelovima tijela. Sljedeća faza je unificiranje sustava i njegovo pakiranje u sučelje koje će se moći koristiti u klinikama. Planiramo razviti i druge, dodatne algoritme koji će koristiti ostale dijagnostičke pretrage na osnovu kojih bi se povećala točnost dijagnostike, dakle usavršavanje kompletnog sustava, kazao nam je.

Također, Lorencin nam je rekao kako mu je u planu i predviđanje širenja bolesti, odnosno metastaza, kako bi se mogla planirati sama operacija karcinoma, koja nerijetko zna biti riskantna za pacijenta.

Regresijski sustavi rade na principu numeričkih podataka (broj godina, kilaža...) i na temelju njihovih podataka dobiva se određena predodžba o potencijalnom ponovnom oboljenju ili širenju bolesti.

- S nekim podacima o pacijentima primjerice brojem godina, težini, visini i prijašnjem zdravstvenom stanju, moglo bi se izračunati postoji li mogućnost izlječenja jer ako je čovjek stariji pustiti ga da mu životni vijek prođe u manje boli, nego da se rade radikalni zahvati. Ovim bi se principom zapravo ustanovilo postoji li mogućnost za pozitivnim ishodom i na temelju toga bi se planiralo liječenje, govori.