Marami ang nakakaalam ng Cancer Moonshot—isang ambisyosong inisyatibo ng pamahalaan ng U.S. upang mabawasan ng 50% ang bilang ng mga kamatayan dulot ng kanser sa taong 2047. Kailangan ang isang hukbo upang makamit ito, binubuo ng pinakamatalino at may pinakamalaking puso sa pangangalagang pangkalusugan, agham, at teknolohiya. Maraming partido ang kasali—ang pamahalaang pederal, mga tagapagkalinga sa kalusugan, mananaliksik, mga pasyente, mga tagapag-alaga, at mga tagapagtaguyod, kasama na rin ang iba pang sektor sa publiko at pribado. Isa sa pinakamahalagang kasangkapan na makakatulong upang maabot natin ang napakataas na layunin ay ang artificial intelligence (AI), na nakatakdang baguhin ang paggamot sa kanser.

Tinukoy ng plano sa moonshot limang pangunahing larangan, kung saan maaaring mapahusay ng AI ang lahat. Dalawang larangan ang partikular na nakatutulong sa AI: ang tawag na “ipamahagi ang pinakabagong mga pag-unlad sa kanser sa mga pasyente at komunidad” at ang layuning mapalakas ang “modelo sa onkolojiya upang ilagay ang mga pasyente sa kanser sa sentro ng pagdedesisyon.”

Isang tuloy-tuloy na proseso ang kasaysayan ng pangangalaga sa kanser ng pagpapahusay ng mga paggamot sa pamamagitan ng mga maunlad na proseso at solusyon. Isipin, halimbawa, ang ebolusyon ng mga paggamot sa kanser sa prostata. Unang pangunahing paggamot ang siruhiya para sa mga kaso sa huling yugto. Noong dekada 1940, lumitaw ang terapiyang hormonal bilang isang opsyon sa paggamot. Pagkatapos, noong dekada 1960 at ’70, nakita natin ang pagbuo ng pag-score sa Gleason para sa mas mahusay na paglalarawan sa kanser, at nagdala ng karagdagang pagpapahusay sa dekada 1990 sa pagkaklasipika ng panganib. Sa wakas, naging mahalaga ang pagsubok sa henetika na nakakilala ng malamang na mapanganib na mga bariante ng pangunahing tumor sa pagtatapos ng dekada 1990 at nakakuha ng katanyagan sa dekada 2010.

Isang patuloy na umuunlad na teknolohiya

Habang ito ang mga pag-unlad na nagrepresenta ng malaking hakbang patungo sa pagpersonalisa ng pangangalaga sa kanser, isa itong mabagal at historikal na hindi pantay na proseso, na ang mga populasyong minorya ay hindi gaanong nakakakuha ng mas maunlad na mga kasangkapan sa pagdiagnosis o paggamot. May maraming natatanging mga kahalagahan ang AI kumpara sa nakaraang mga teknolohiya. Patuloy itong umuunlad kapag tinuruan sa napakalaking mga dataset, na ginagawa itong mas tumpak kaysa sa nakaraang paraan at nagpapahintulot na makilala ang mga maliliit na pagkakaiba sa pagitan ng demograpiya, edad, lahi, at iba pa. Mababa ang halaga sa pagpapatupad nito, agad na tumatakbo, at maaaring magamit sa pamamagitan ng cloud computing, na ngayon ay magagamit sa lahat ng napupunong mga kontinente. Ang mga kahalagahang ito ang nagbibigay sa AI ng isang maaaring gamiting solusyon na maaaring pag-optimize ng mga plano sa paggamot ng mga pasyente sa buong mundo, na naghahatid ng mahusay at napersonalizadong pangangalaga sa kanser sa mas malaking populasyon kaysa sa nakaraang teknolohiya.

Isa sa pinakamabubuting pag-unlad ay ang paglitaw ng mga pagsubok na AI-enabled na maaaring magbigay ng hula sa parehong pag-unlad ng mga tumor at maghula sa mga benepisyo ng paggamot. Gumagamit ang mga pagsubok na ito ng natatanging mga algoritmong deep learning na nagsusuri ng digital na mga imahe mula sa mga biyopsiya ng pasyente at pinagsasama ito sa klinikal na datos ng pasyente. Maaaring magamit ng mga doktor ang impormasyong ito upang bumuo ng isang napersonalizadong plano sa paggamot; sa ilang kaso, ito kahit pa makaiwas sa hindi kinakailangang mga paggamot kung ang mga epekto nito ay mas malaki kaysa sa benepisyo para sa pasyente.

Layunin ng Moonshot na “ipamahagi ang pag-unlad sa mga pasyente at komunidad” ay para sa lahat ng mga pasyente, hindi lamang sa ilang. Nababatay sa dami at uri ng datos na ginagamit upang itayo ito ang kakayahan ng AI na maipamahagi sa lahat. Kapag tinuruan ang AI sa mga dataset na tama na kinakatawan ang mga iba’t ibang populasyon ng pasyente, may kakayahan itong magbigay ng mas malalim na kaalaman para sa lahat, kasama na ang mga nakaraang hindi kinakatawan.

Bukod sa makatulong na masugpo ang pagkakaiba-iba sa kalusugan, maaari ring maging daan ang AI para sa mas malaking komunikasyon sa pagitan ng mga pasyente at mga doktor sa pamamagitan ng paglalagay ng mga pasyente sa sentro ng pagdedesisyon tungkol sa kanilang paggamot. Paano? Sa pamamagitan ng pagbibigay sa mga pasyente ng karagdagang impormasyon tungkol sa kanilang sakit, at sa gayon ay pagtaas ng tiwala sa kanilang plano sa paggamot. Ang tiwala ang pundasyon ng epektibong paggamot sa kanser.

Paglalagay sa sentro ng mga pasyente

Kailangan mabuhay ng mga pasyente ang mga desisyon sa paggamot, pareho pisikal at mental. Nakikita sa mga pag-aaral na isa sa susi sa paggamot sa kanser ay ang pagbuo ng mga kliniko ng planong nakatuon sa pasyente na kumokonsidera sa maramihang aspeto ng buhay ng tao. Sa tulong ng mga pagsubok na AI-enabled, maaaring pag-usapan ng pasyente at kliniko ang datos upang magkasundo kung ang terapiyang napili ay katanggap-tanggap ang mga epektong hindi maganda na maaaring makaapekto sa estilo ng buhay ng pasyente. Sa kabilang banda, ang kakulangan ng pag-unawa sa mga opsyon at benepisyo ng terapiya ay maaaring magpabigat at pababa ng kompiyansa sa paggamot. Ito ay maaaring bawasan ang pagsunod sa mga paggamot at magkaroon ng masama sa mga rate ng survival.

Maaaring mapabuti ng AI ang ating pag-unlad sa mga layunin ng Cancer Moonshot initiative sa pamamagitan ng paghahatid ng napakahusay at komprehensibong impormasyon tungkol sa pag-unlad ng sakit at mga benepisyo ng terapiya sa hindi pa nakikitaang paglaganap. Bagamat napakalayong mga layunin ng inisyatibo, araw-araw natin nakikita ang mga tanaw na pag-unlad—at tanging nagsimula pa lamang tayo sa papel ng AI sa pangangalaga sa kanser.

Kabilang sa mga namumuhunan sa Artera, kompanyang AI kung saan si Esteva ang CEO, sina Marc at Lynne Benioff, may-ari at co-chair ng TIME.