Sztuczna inteligencja pomaga w precyzyjnej diagnostyce raka prostaty
Rak gruczołu krokowego jest drugim najczęściej diagnozowanym nowotworem u mężczyzn. Konwencjonalne badania przesiewowe bazują na oznaczaniu antygenu swoistego dla prostaty (PSA) we krwi, który może wskazywać na nieprawidłowości prostaty, ale nie jest odpowiednio dokładny. Badanie kliniczne i ultrasonograficzne także mają ograniczoną czułość i często nie pozwalają na wykrycie guzów we wczesnym stadium lub odróżnienie choroby agresywnej od łagodnej. W ostatnim czasie do bardziej precyzyjnego wykrywania i oceny raka prostaty wykorzystywany jest wieloparametryczny rezonans magnetyczny (mpMRI). Łączy on w sobie kilka technik obrazowania w celu dostarczenia szczegółowych informacji na temat lokalizacji guza, jego wielkości i prawdopodobieństwa złośliwości. Interpretacja skomplikowanych skanów musi być jednak wykonywana przez specjalnie przeszkolonego radiologa, odznacza się zmiennością między klinicystami i pozostaje procesem czasochłonnym.
Wykorzystanie potencjału SI
Aby sprostać tym wyzwaniom, w ramach finansowanego przez UE projektu ProCAncer-I(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opracowano platformę opartą na sztucznej inteligencji, która łączy wysokiej jakości dane obrazowania z informacjami klinicznymi w celu poprawy diagnostyki, stratyfikacji pacjentów i monitorowania choroby. „Postanowiliśmy opracować modele SI, które mogłyby wykrywać i charakteryzować raka prostaty na podstawie skanów mpMRI, ze skutecznością przewyższającą obecne standardy”, mówi koordynator projektu Manolis Tsiknakis z Foundation for Research and Technology-Hellas(odnośnik otworzy się w nowym oknie).
Nowe standardy w diagnostyce opartej na SI
Platforma ProCAncer-I wykorzystuje obszerny zbiór danych z obrazowania raka prostaty. Retrospektywne i prospektywne dane od ponad 14 000 pacjentów i z ponad 9 milionów obrazów MRI zostały wykorzystane jako źródło do opracowania algorytmów SI dostosowanych do rzeczywistych potrzeb klinicznych. Narzędzia SI opracowane w ramach projektu obejmują modele wykrywania raka zarówno w obwodowych, jak i przejściowych obszarach prostaty, a także charakteryzowanie agresywności guza i wspomaganie segmentacji zmian. Narzędzia te zostały przetestowane w badaniach wieloośrodkowych i wykazały się dokładnością na poziomie klinicznym.
Godna zaufania sztuczna inteligencja
Od samego początku zespół kładł silny nacisk na budowanie godnej zaufania sztucznej inteligencji. Ponieważ projekt jest jednym z założycieli inicjatywy FUTURE-AI(odnośnik otworzy się w nowym oknie), znaczny wysiłek włożono w zaprojektowanie i opracowanie narzędzi i podejść, które mogą zapewnić zgodność z wytycznymi FUTURE-AI. „Opracowaliśmy nowatorski system paszportów dla modeli SI, który dokumentuje, w jaki sposób każdy model został przeszkolony, zweryfikowany i przetestowany, dzięki czemu cały proces jest przejrzysty i powtarzalny”, wyjaśnia Tsiknakis. Elementem tego procesu jest śledzenie pozyskiwania i wstępnego przetwarzania danych, a także szkolenia i oceny modeli. Ponadto w ramach projektu opracowano narzędzia monitorujące, pozwalające wykryć, kiedy modele mogą zacząć osiągać gorsze wyniki, co umożliwia szybką interwencję i zapewnienie jakości w środowiskach klinicznych.
Wdrożenie do praktyki klinicznej
Modele ProCAncer-I uwzględniają szeroki zakres zmiennych obrazowych i nieobrazowych, w tym onaczenia PSA, lokalizacja zmian i punktacja PIRADS(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Umożliwia to lekarzom bardziej obiektywną ocenę ryzyka, wcześniejsze wykrywanie agresywnych nowotworów, a także dobór najlepszej metody leczenia w przypadku każdego pacjenta. Kilka wygenerowanych zbiorów danych, z których każdy odpowiada konkretnemu klinicznemu przypadkowi użycia, zostało zintegrowanych za pośrednictwem węzła federacyjnego z European Cancer Imaging Initiative(odnośnik otworzy się w nowym oknie), dzięki czemu przyczyniają się one do budowy ogólnoeuropejskiego ekosystemu obrazowania nowotworów. Efektem jest trwały rozwój i koordynacja z szerszymi europejskimi inicjatywami w zakresie zdrowia. Poza osiągnięciami technicznymi rezultatem projektu ProCAncer-I ma być także wniesienie wkładu w tworzenie instrumentów politycznych. W dalszej perspektywie zespół zamierza udoskonalić modele predykcyjne platformy i pogłębić współpracę z dostawcami usług medycznych w całej Europie. „Projekt ProCAncer-I pokazał, że sztuczna inteligencja może pomaga klinicystom w skutecznym, jak i odpowiedzialnym diagnozowaniu raka prostaty”, podsumowuje Tsiknakis.
