A mesterséges intelligencia segíti a legkisebb eltérések felismerését
A jelenlegi kutatási projekt a mellkas komputertomográfiás felvételeinek mesterséges intelligenciával támogatott elemzésével foglalkozik. A cél olyan modellek kifejlesztése és értékelése, amelyek automatizáltan készítenek radiológiai jelentéseket, és különösen az úgynevezett tüdőcsomókat képesek megbízhatóan azonosítani, valamint több vizsgálat során nyomon követni.
Ez orvosi szempontból különösen fontos: az ilyen változások pontos megfigyelése fontos szerepet játszik a tüdőrák korai felismerésében. A mesterséges intelligencia nem hivatott helyettesíteni a radiológusokat, hanem támogatni őket a nagy mennyiségű orvosi képadatok kiértékelésében. A nemzetközi projektben jelenleg tizenkét európai ország vesz részt.
400 000 fájl Linzből a nemzetközi kutatás számára
Különösen fontos szerepet játszik ebben az adatok minősége. A kutatási projekt számára a Kepler Egyetemi Kórház 300 beteg adatait bocsátotta rendelkezésre, klinikai információkkal és orvosi képanyaggal együtt. Összesen mintegy 400 000 anonimizált és pszeudonimizált fájlt dolgoztak fel a kutatás céljára. A részvételt a Johannes Kepler Egyetem Orvostudományi Karának etikai bizottsága vizsgálta meg és hagyta jóvá.
Éppen az ilyen valós klinikai adatoknak van nagy jelentősége a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia-rendszerek fejlesztése szempontjából. A nyilvánosan elérhető adatkészletek gyakran nem tükrözik megfelelően a különböző klinikai helyzeteket és vizsgálatokat az időbeli alakulásuk során.
Már másodszor Linzből Harvardba
A KUK számára ez az együttműködés nem újdonság. A kórház már 2023-ban is részt vett a „MAIDA – Medical AI Data for All” projektben. Akkor többek között az intenzív osztályokról és az újszülöttosztályokról származó adatokat használták fel a mellkasröntgen-felvételek értelmezésére szolgáló mesterséges intelligencia-modellek teszteléséhez. Az eredményeket időközben a neves New England Journal of Medicine folyóiratban tették közzé. A sikeres együttműködés és a rendelkezésre bocsátott adatok magas minősége végül a következő projektfázisba való meghíváshoz vezetett.
#schongenial, amikor a felső-ausztriai orvosi adatokból a holnap orvostudományának egyik építőeleme lesz.
