23948sdkhjf

AI lika bra som patologer

”När det gäller gradering av prostatacancerns allvarlighet ligger AI:n i samma spann som de internationella experterna”

Prostatacancer är den ledande orsaken till att män dör i cancer i Sverige och det är överhuvudtaget den näst vanligaste cancerformen hos män, efter hudcancer. En flaskhals i diagnosticeringen av prostatacancer är patologerna. Det finns en brist på patologer, bland annat i Sverige, och i vissa länder finns det färre än en patolog per 1 miljon invånare. Det anger Karolinska Institutet i ett pressmeddelande. Ett annat problem vid diagnosticeringen och graderingen av prostatacancer är den mänskliga faktorn – att olika patologer kan dra olika slutsatser av de vävnadssnitt som de får att analysera.

Som i flera andra delar av vården ställs hoppet nu till artificiell intelligens, AI. Forskare vid Karolinska Institutet har nämligen utvecklat en AI-baserad metod för att diagnosticera och gradera prostatacancer genom analys av vävnadsprover. I en studie som genomfördes i samarbete med finska Tammerfors universitet och som publicerats i tidskriften Lancet visar forskarna hur de har tränat AI:n och vilka resultat de uppnått.

– Våra resultat visar att det är möjligt att träna ett AI-system att upptäcka och gradera prostatacancer lika bra som internationellt ledande experter inom prostatacancerpatologi. Detta har potentialen att markant minska arbetsbördan hos uropatologer och frigöra tid för att fokusera på de svårdiagnostiserade fallen, säger Martin Eklund, lektor vid institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik på Karolinska Institutet som har lett studien, i ett pressmeddelande.

I studien användes digitaliserade, högupplösta bilder av drygt 6 600 prover insamlade från fler än 1 200 svenska män i 50-69-årsåldern för att träna AI-systemet i att diagnosticera prostatacancer och även avgöra allverlighetsgraden vid en eventuell tumör. Sedan användes ytterligare 1 400 bilder för att testa systemets säkerhet och slutsatserna jämfördes med svar från 23 enligt universitetet världsledande uropatologer.

Resultaten visar att systemet på ett nästan felfritt sätt kunde identifiera prover med cancer samt uppskatta cancertumörens utbredning i biopsin. När det gällde bedömningen av allvarlighetsgraden var AI-verktyget dock lika bra som de internationella experterna.

– När det gäller gradering av prostatacancerns allvarlighet ligger AI:n i samma spann som de internationella experterna, vilket är oerhört imponerande, och när det gäller diagnostiken, att avgöra om det är cancer eller inte, är AI:n alldeles sanslöst bra, säger Lars Egevad, professor i patologi vid Karolinska Institutet och medförfattare till artikeln.

För att ytterligare validera AI-verktyget genomförs nu en multicenterstudie i nio europeiska länder. Studien finansieras av EIT Health och kommer att sträcka sig fram till slutet av året. I den kommer systemet att tränas på att känna igen cancer i vävnadsprover från olika laboratorier, som hanterats med olika typer av digitala skannrar och som uppvisar mycket ovanliga växtsätt. Under 2020 ska forskarna dessutom starta en randomiserad studie för att bedöma hur AI-systemet på bästa sätt kan införas i den svenska vården.

Även om AI kan bli ett viktigt verktyg i framtidens vård så kommer det inte att ersätta mänsklig personal, påpekar forskarna.

– Tanken är inte att AI ska ersätta den mänskliga bedömningen, utan snarare agera som ett säkerhetsnät för att patologer inte ska missa cancerfall, samt hjälpa till med att standardisera bedömningarna. Därutöver kan det vara ett alternativ i delar av världen där det helt saknas patologisk expertis idag, säger Martin Eklund.

– AI-baserad utvärdering av prostatacancerbiopsier kan komma att revolutionera den framtida vården. Den har potentialen att förbättra den diagnostiska kvalitén, och därigenom säkerställa en mer jämlik vård till en lägre kostnad, tillägger medförfattaren Henrik Grönberg, professor i cancerepidemiologi vid Karolinska Institutet och ansvarig för Capio S:t Göran Prostatacancercenter.

Det nya AI-systemet har utvecklats av teamet bakom det diagnostiska testet Stockholm 3 och AI-verktyget Oncowatch.

Kommentera en artikel
Meddela redaktionen
Utvalda artiklar

Sänd till en kollega

0.086