Medicinsk Access 2020 #1

Page 50

Forskargruppen, från vänster: Peter Ström, Martin Eklund, Kimmo Kartasalo, Henrik Olsson och Lars Egevad, forskare vid Karolinska In­ stitutet. Foto: Ste­ fan Zimmerman.

AI-system kan användas för att diagnostisera och gradera prostatacancer Forskare vid Karolinska Institutet och Tammer­ fors universitet i Finland har utvecklat en metod baserat på artificiell intelligens (AI) för att bättre diagnostisera och gradera prostatacancer vid patologisk bedömning av vävnadsprover. AI-systemet har potentialen att lösa flaskhalsar i dagens prostatacancerdiagnostik genom att ge säkrare diagnoser och bättre klinisk handläggning. Studien, som presen­ teras i den vetenskapliga tidskriften The Lancet Oncology, visar att AI-systemet var lika bra på att identifiera och gradera prostatacancer som ledande uropatologer.

– Våra resultat visar att det är möjligt att träna ett AIsystem att upptäcka och gradera prostatacancer lika bra som internationellt ledande experter inom prostata­ cancerpatologi. 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. 50

#1 2020

Ett problem i dagens prostata-patologi är att det finns ett mått av subjektivitet i bedömningarna av vävnads­ proverna. Olika patologer kan komma till olika slutsatser trots att de studerar samma vävnadsprover. Detta leder till ett kliniskt problem där läkarna måste välja behandling baserat på osäker information. Här ser forskarna stor potential för att använda AI-teknik för att förbättra reproducerbarheten, dvs. att bedömningen av vävnads­proverna i större utsträckning överensstämmer oavsett vilken patolog som utfört den. 8 000 vävnadsprover

För att träna och testa AI-systemet digitaliserade forskarna fler än 8 000 vävnadsprover tagna från drygt 1 200 svenska män i åldrarna 50–69 till högupplösta bilder med hjälp av digitala patologi-skannrar. Av dessa användes drygt 6 600 prover till att lära AI-systemet att se skillnad mellan biopsier med och utan cancer samt bedöma cancerns allvarlighetsgrad. Resterande prover användes sedan tillsammans med ytterligare uppsättningar prover för att testa AI-systemet. Dess resultat jämfördes även med bedömningar gjorda av 23 världsledande uropatologer. Resultatet visade att AI-systemet var i princip felfritt


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.