Koblížek: AI patologa nenahradí, jeho práci zefektivní

Tuesday, 15 October 2024 07:13

Miroslav Koblížek je mladý motolský patolog a lektor patologie na 2. lékařské fakultě Univerzity Karlovy. Nezabývá se ovšem jen medicínou, ale má i řadu dalších zájmů. To využívá ve svém výzkumu, kde se snaží ve svém oboru využít vymožeností umělé inteligence.

VS1 1331

Kdy jste se nadchnul pro patologii?

V prvním ročníku mě jako mnoho dalších pohltila anatomie. Ten obor mě fascinoval a dokonce jsem uvažoval o tom, jaké by bylo se mu věnovat i po promoci, i když mi trochu hlodalo v hlavě to, že bych se věnoval spíše akademickému oboru a nebyl jsem si jistý, zda by mě to naplňovalo. Během letního zkouškového jsem si navíc našel cestu k histologii a přišlo mi, že umožňuje lépe vidět lidské tělo v souvislostech. Od druhého ročníku jsem tam proto začal docházet jako demonstrátor a podílel se tak na výuce, trochu jsem i pomáhal s elektronovým mikroskopem.

Ve třetím ročníku na patologii to najednou všechno zaklaplo. Pan profesor Zámečník a další vyučující nám ji představili jako rozmanitý obor, jenž má blízko k výzkumu i výuce a zároveň stanovuje diagnózy živým pacientům a zásadně tak ovlivňuje léčbu. Navíc to byl na škole první reálný kontakt s chorobami. Na druhou stranu jsem se snažil i v následujících letech mít oči otevřené a vnímat, co nabízí jiné obory. Na patologii mě ale velmi lákala právě její univerzálnost, kdy patolog k atestaci musí znát v podstatě všechna onemocnění lidského těla. Samozřejmě člověk nikdy neví, jestli ho ten obor bude bavit i v běžné denní praxi, ale chtěl jsem to zkusit. Jako zálohu jsem si trochu ponechával internu, která je taky do značné míry univerzální, a navíc vždy s nabídkou spousty pracovních příležitostí.

Jak tedy vypadá běžný den moderního patologa?

Docela velký rozdíl tady panuje mezi atestovaným a neatestovaným patologem. K atestaci musíš mít kromě požadovaného počtu vyšetřených biopsií i určitý počet provedených pitev. Mladý patolog tedy někdy ráno dostane zprávu o zemřelém indikovaném k pitvě, kterou musí během dopoledne provést. Patologických pitev ovšem ubývá, takže to v dnešní době už není každodenní záležitost, průměrně bývají tak dvě až tři týdně. Odebíráme si při nich i vzorky na mikroskopické vyšetření, jež se v dalších dnech a týdnech musí fixovat a poté zpracovat, abychom se na ně mohli podívat mikroskopem.

VS1 1507Nicméně už i mladí neatestovaní patologové jsou zapojeni do vyšetřování biopsií, tedy odebraných vzorků od živých pacientů, což je tou hlavní pracovní náplní moderního patologa. Já jsem krátce po atestaci a když přijdu do práce, čeká tam na mě hromada skel, tedy preparátů od pacientů z předchozích dní. Zasednu k mikroskopu a počítači a procházím sklo po sklu, pacienta po pacientovi a zapisuji nálezy. Do zprávy píšu nejenom základní diagnózu, ale i mnoho dalších specifických podrobností. U nádorů třeba určujeme stupeň jeho diferenciace, jeho rozsah a další vlastnosti. Všechny tyto informace jsou pak klíčové pro kliniky k výběru té nejvhodnější terapie.

Takhle to vyznívá poněkud fádně, že celý den sedíte u mikroskopu…

To jenom tak vyznívá. U spousty případů si musím zadat další vyšetření. Komplikovanější pacienty chodím konzultovat se zkušenějšími kolegy. To je ohromná výhoda našeho oboru, že se většinou nemusíte rozhodovat z minuty na minutu a tváří v tvář pacientovi, a na velkém fakultním pracovišti jako v Motole mám kolem sebe plno zkušených odborníků. Mezitím musím občas taky do laboratoře odebrat vzorky ze zaslaného materiálu k dalšímu zpracování. Speciální adrenalinovou disciplínou jsou tzv. peroperační biopsie, kdy se během operace odebere menší vzorek a my za několik minut zodpovíme chirurgovi rychlou otázku, jako jestli odebral nádor celý nebo o jaký typ nádoru se asi jedná. Pak se samozřejmě dělá ještě podrobné vyšetření, ale tato rychlá biopsie dokáže významně ovlivnit průběh operace. Do toho mám ještě výuku s mediky… Práce to skutečně není fádní, a i proto mě moc baví.

Je pravda, že patolog po škole začíná s apendixy? (laicky nesprávně slepé střevo)

Minimálně na našem pracovišti tomu tak skutečně je, i když nejsou to jenom apendixy, takových případů vhodných pro „začátečníky“ je více, samozřejmě s finální kontrolou atestovaným patologem. Histopatologicky se totiž musí vyšetřit každý odebraný lidský orgán. V zaníceném apendixu primárně nic maligního neočekáváme a postup jeho přikrojení je jednoduchý, takže je to ideální vzorek pro získávání zkušeností. Na druhou stranu někdy i tam skutečně na nádor náhodně narazíme. Je to případ asi 1 % odebraných apendixů, kde najdeme nejčastěji tzv. neuroendokrinní tumor, což samozřejmě výrazně změní další péči o pacienta, který původně do nemocnice přišel s rutinním onemocněním. Každý nevšední nález mě v mých začátcích nadchnul, protože to pro mě bylo něco nového a zároveň mi to ukazovalo smysl našeho počínání.

VS1 1702

Zajímají vás i výsledky dalších vyšetření – z krve či zobrazovacích vyšetření?

To je samozřejmě individuální. U obyčejného vyříznutého znaménka mi většinou stačí to, co vidím v mikroskopu (smích). Jakmile ale řeším něco komplexnějšího nebo se případ jeví nestandardně, tak si raději projdu dokumentaci a všechny dosavadní výsledky. U mozkových nádorů nás třeba vždy zajímají i konkrétní obtíže a příznaky pacienta, rychlost rozvoje onemocnění a jeho vzhled na zobrazovacích vyšetřeních. Máme i speciální vizity, kde pacienty konzultujeme s radiology, neurochirurgy a onkology.

Na druhou stranu někdy při takovém podrobném studiu dokumentace narazíš omylem i na osobnější poznámky, např. že dotyčný se zhoubným nádorem má malé děti. V takovou chvíli to se mnou trochu otřese, ale pořád na mě jako na patologa osobní příběh našeho pacienta tolik nedoléhá, jako na moje kolegy klinické lékaře, které obdivuji, že musí dokonale zvládat nejen odborný, ale i lidský rozměr své profese. Já si tyhle informace naopak ani připustit nesmím, aby moji výslednou diagnózu neovlivnilo nic subjektivního. Patologie má sice pověst morbidního oboru, ale já to tak nevnímám, protože stanovením správné diagnózy pomáháme hrozně moc lidem ke správné léčbě. A ani pitva mi nepřijde tak morbidní. Říkám si, že to už je vlastně uzavřený příběh, a to mě uklidňuje.

A jak v dnešní době probíhá pitva? Má už spíše výukový význam?

Větší část pitev už v dnešní době provádíme kvůli výuce mediků či mladých kolegů, ale měla by vždy probíhat standardně – ať už mám za sebou mediky, nebo ne. Máme svůj postup: nejdříve se vyjmou orgány, tak aby se co nejméně poškodil vzhled pacienta pro případný výstav těla při pohřbu. Vyjímání orgánů běžně dělají pitevní asistenti. Já pak jednotlivé orgány prohlédnu a prokrájím, abych odhalil i případná drobná ložiska patologických změn uvnitř orgánů. Potřebuji znát otázky, které zajímají lékaře, jenž si pitvu vyžádal, a výsledky dosavadních vyšetření, protože podle toho se můžu na některé orgány zaměřit podrobněji než při rutinním postupu. V dnešní době zobrazovacích metod a podrobných vyšetření už většinou nebýváme zásadně překvapeni základní diagnózou a spíše hledáme vedlejší motivy celého příběhu.

Nejčastěji vyšetřujeme zemřelé s různými infekcemi, které se třeba kvůli rychlému průběhu nestihly za života vyšetřit, nebo s nádorovým onemocněním, kde není jasný jeho typ. Indikaci pitvy určuje patolog na základě požadavku klinického lékaře, ale v dnešní době je to hodně i o domluvě s rodinou.

VS1 1475Vy se ovšem zabýváte i bioinformatikou. Jak byste laikovi vysvětlil tento pojem?

To je náročné, protože někdy se tenhle termín nadužívá a označuje se jím prakticky každé využití počítače v medicíně. Bioinformatika jako taková se ale zabývá zpracováním komplexních medicínských dat, převážně z molekulárně biologických vyšetření, a vytěžením užitečných informací. Je to zhruba na pomezí programování a statistiky. Dnes dovede jedno takové vyšetření přinést gigabajty dat a je třeba z nich udělat závěry uchopitelné pro člověka, se kterými může lékař nebo biolog dále pracovat. Já jsem k tomu dostal právě díky docentu Fišerovi, s nímž jsem stále v kontaktu a snad budeme i nadále spolupracovat. V rámci svého postgraduálního studia se ale zabývám využitím umělé inteligence v neuropatologii. Hojně přitom využívám spíše své staré kontakty s informatiky a matematiky.

Naším cílem je analyzovat skeny histopatologických preparátů prostřednictvím neurálních sítí a dalších algoritmů a s jejich pomocí nejen stanovit diagnózu, ale třeba také predikovat molekulárně biologické změny v daných nádorech. Dnes už se totiž u mnoha nádorů ví, že i při stejném mikroskopickém vzhledu je podstatné, jaké změny se nachází v jeho DNA, protože ty pak ovlivňují jeho chování a tím osud pacienta. Vzorky můžeme samozřejmě vyšetřit molekulárně biologicky, ale zároveň se objevují důkazy, že odlišnosti jsou i v mikroskopickém vzhledu, byť to lidské oko nedovede postřehnout.

V rámci své práce tedy učíte umělou inteligenci hledat korelaci mezi histologickým vzorkem a výsledkem genetického vyšetření?

Ano, sbírám skeny vzorků jednotlivých mozkových nádorů a k nim mám informace o zjištěných mutacích a genových amplifikacích. Na to naši AI (artificial intelligence) trénujeme. Tohle téma jsem si vymyslel už v roce 2020, kdy to ještě nebylo zcela „profláklé“. Musel jsem o tom se svým školitelem, profesorem Zámečníkem, dlouze diskutovat a starší kolegové mě upozorňovali, že podobné pokusy viděli už před 25 lety a dopadly tehdy zcela marně. Jen obtížně jsem se snažil vysvětlit, že dnešní technologie jsou už někde jinde. Jako důkaz jsem si tehdy naprogramoval jednoduchou neurální síť, jež dovedla v naší pitevní fotodokumentaci rozeznat jednotlivé orgány. Na hodnocení skenů celých skel ale naše tehdejší technické zázemí nebylo ideální a až dnes se to pořádně rozjíždí, když už máme odpovídající velkokapacitní skenery a mnohem více děláme genetická vyšetření.

Před pár měsíci se nám s profesorem Zámečníkem podařilo získat na patologii do Motola unikátní přístroj InveNIO. Ten umí na principu ramanovské spektroskopie vytvořit digitální obraz malého vzorku tkáně připomínající běžně barvený histologický preparát, ale zvládne to během pár minut po jeho odběru bez nutnosti jakéhokoliv laboratorního zpracování a bez ztráty původních vlastností tkáně. Zatím na prvních desítkách vzorků zjišťujeme možnosti a limity této nové metody, ale velmi brzy by mohla začít měnit desítky let zažité postupy v našem oboru. A samozřejmě už se rýsují i možnosti spojení ramanovské histologie a umělé inteligence.

Jak tedy vnímáte budoucí spojení medicíny a umělé inteligence?

Budu-li se držet svého oboru, tak se mi moc líbil citát, který zazněl nedávno na jednom kongresu: „Umělá inteligence nenahradí patology, ale patologové používající umělou inteligenci nahradí patology bez ní.“ Myslím si, že minimálně v morfologických diagnostických oborech, jako je právě patologie nebo radiologie, to bude skutečně budoucí směr vývoje. Umělá inteligence jako asistenční program, který předvybere nejdůležitější oblasti preparátu a zefektivní tak práci patologa. Stav, kdy by umělá inteligence o diagnóze rozhodovala sama, si i z právních důvodů stále představit nedokážu. Ostatně AI také není ideální pro odhalování vzácných diagnóz.

Profesor Zámečník vás na stránkách nové učebnice patologie popisuje jako renesanční osobnost. Na rozhovor jste přišel v triatlonovém tričku a s hudebním nástrojem…

Je vlastně mým životním cílem se o něco takového snažit – o renesanční univerzálnost nebo řeckou kalokagathii a mít vhled do co nejvíce oborů. Uvědomuji si, že to je poněkud v rozporu se současným světem, kdy se často cení spíše úzce zaměřená excelence. Musím se krotit, abych směřoval dopředu a neutopil se v tom. Systematicky se rozvíjet a ne, že budu dělat vše a zároveň nic pořádně. Ale i tak si myslím, že mít přesahy do různých oborů je velká výhoda.

VS1 1629

Miroslav Koblížek 
Absolvent 2. lékařské fakulty UK, po promoci nastoupil na Ústav patologie a molekulární medicíny 2. LF UK a FN Motol, kde se nyní podílí i na výuce mediků. Ve svém postgraduálním studiu se zabývá využitím umělé inteligence v diagnostické neuropatologii. Je i vášnivým hudebníkem a v aktuálně působí v trombonovém kvartetu a pěveckém sboru svého domácího gymnázia v Žamberku. 
Author: Ondřej Lukáč
Photo: Vladimír Šigut