I když se to na první pohled nemusí zdát, pod pojmem rakovina se dnes ukrývá více než sto různých onemocnění, která mají ale jedno společné – chorobné buňky, které se množí a s vytvořeným nádorem dále pronikají do tkání a orgánů, jež postupně ničí. Jedním z dlouhodobě největších problémů je rakovina, která postihuje zpravidla ženská poprsí. Ročně na její metastázi podlehne přibližně půl milionu pacientek a na vině je často nedostatečná prevence, ale i nepřesná analýza ze strany doktorů.

Průměrná přesnost a úspěšnost v analýze karcinomu prsu se pohybuje na hranici 62 procent, a proto se Google ve spolupráci s Naval Medical Center v San Diegu rozhodl vytvořit nástroj LYNA na bázi pokročilé umělé inteligence pro biopsii lymfatických uzlin. Počítačové algoritmy jsou tak schopny hloubkovou analýzou zachytit potenciální problém ještě před metastází.

Největší výhodou nástroje je nejen jeho přesnost, která se při testování pohybovala na hranici 99,3 procenta, ale i podrobnější vizualizace problémových oblastí, která umožňuje lékařům přesnější stanovení dalších kroků léčby. Některé části jsou totiž tak malé, že je lze velmi snadno přehlédnout. V dalších fázích se pak rozšíří a projeví se nechtěná metastáze, která často vede až do stavu, kdy už nelze pacientkám pomoci.

Analýzu je navíc nutné provádět pravidelně, aby bylo možné určit, zda se problém nerozšiřuje. Opakované snímky tak mohou být s tímto nástrojem mnohem jednodušší a po čase je bude možné z velké části analyzovat zcela automaticky. Největší využití má tak LYNA především u analýzy takzvaných mikrometastází.

Jak ale uvádí sám Google, diagnóza těchto problémů je pouze jedním z malých střípků v celém oboru. Pro opravdu přesnou analýzu bude třeba mnohem větší vzorek dat a zapojení do reálných a komplikovaných případů. Je ale téměř jisté, že v budoucnu předčí pokročilá umělá inteligence ve zdravotnictví schopnosti člověka a zvýší celkovou přesnost.

Google se ostatně zdravotnictví věnuje dlouhodobě. Například v minulém roce byl ještě nástroj LYNA schopný „pouze“ zachytit snímky v gigapixelovém rozlišení, o rok později se již testuje výše zmíněné vizuální značení problémů a v následujícím roce se bude nástroj aplikovat při reálném využití, kde se ukáže, zda opravdu dokáže diagnostikům relevantně pomoci.

Práce s diagnostickými odděleními například odhalila, že má LYNA prozatím problémy s diagnózou velkých tkání, rakoviny v jejím úplném zárodku či bílých krvinek, konkrétně histiocytů. Na druhou stranu první výsledky tvrdí, že se u některých testovaných týmů snížila doba potřebná pro diagnózu téměř na polovinu.

Divize DeepMind pro umělou inteligenci, která sídlí ve Velké Británii a spadá pod Google, navíc aktuálně testuje množství dalších pokročilých metod na vylepšení zdravotnictví. Jednou z nich je technologie, která hlídá pacienty na nemocničním lůžku a předpovídá, s jakou pravděpodobností se jejich stav může zhoršit. Další zase umí najít na základě strojového učení zárodky až 50 různých onemocnění zraku, které mohou vést až ke slepotě.