I forskningsgruppa AICAN har teknologer og klinikere slått seg sammen for å utvikle kunstig intelligens-modeller som kan forutsi kreftpasienters kliniske forløp og prognose.
– Bakteppet er en økende kreftforekomst. Min bakgrunn er fra patologi, hvor vi ser et stadig høyere antall vevsprøver fra kreftutredningen. Samtidig gjøres det mer med hver enkelt prøve. Og så har vi Helsepersonellkommisjonens rapport, som forteller om trykket vi står i både nå og fremover. I helsevesenet trenger vi mer ressurseffektive måter å jobbe på, sier Marit Valla, førsteamanuensis og overlege ved Avdeling for patologi, St. Olavs hospital – og prosjektleder for «AICAN – Artificial Intelligence and digital pathology in CANcer».
Denne saken inngår i den årlige rapporten om forsknings- og innovasjonsaktivitetene i helseforetakene. Hvert år diagnostiseres rundt 38 000 nordmenn med kreft. Moderne kreftutredning genererer store mengder data om pasienten og kreftsvulsten. Informasjonsmengden fra kreftdiagnostikken er blitt så stor at helsetjenesten har behov for beslutningsstøtteverktøy.
Det er nettopp det prosjektet tar sikte på – å utvikle kunstig intelligens-modeller (KI) som på bakgrunn av disse dataene kan forutsi kreftpasienters kliniske forløp og prognose. Det vil kunne gi en mer bærekraftig utnyttelse av ressursene og en mer persontilpasset kreftbehandling.
– De digitale vevsprøve-bildene gir nye muligheter for automatisk fortolkning. Da kan vi bruke KI til å tolke bildet av kreftsvulsten og samtidig legge til annen informasjon fra diagnostikken, både om pasienten og svulsten. Ved å koble alt dette sammen håper vi at vi på en mer presis måte kan si noe om forløpet, sier Valla.