Powstanie polska platforma do wspomagania diagnostyki raka prostaty

– Rak prostaty stanowi duży i ciągle rosnący problem medyczny i społeczny. W jego skutecznej diagnostyce coraz większą rolę odgrywa diagnostyka obrazowa, a w szczególności multiparametryczny rezonans magnetyczny (mpMRI). Ocena badania mpMRI jest zadaniem złożonym i wieloaspektowym, zaś jakość raportowania zmian i komunikacja radiolog – klinicysta odgrywa fundamentalną rolę dla wdrożenia właściwego leczenia pacjentów. Biorąc pod uwagę niedobory kadrowe radiologów oraz długi czas zdobywania doświadczenia w ocenie badań mpMRI, użycie sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie. Nasza platforma eRADS, która wykorzystuje uczenie maszynowe, może stać się bardzo cennym wsparciem dla lekarzy – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.

W pierwszej fazie realizacji projektu powstanie wstępna wersja systemu, posiadająca podstawowe funkcjonalności (integracja z bazą danych obrazowych, wykonanie raportu strukturalnego), bez integracji z algorytmami analizy obrazów. W drugiej fazie realizacji przewidziana jest integracja z modelami pozwalającymi dokonać analizy obrazów mpMRI. Na koniec tego etapu powstanie generyczna wersja systemu, która będzie w stanie przyjąć i analizować nowe przypadki dostarczane z zewnątrz. W trzeciej fazie system OPI PIB zostanie zoptymalizowany i usprawniany. Dodatkowo, właśnie na tym etapie powstanie nowoczesna platforma e-learningowa do nauki raportowania strukturalnego badań mpMRI prostaty według skali PI-RADS. Zasoby edukacyjne zapewni integracja z referencyjną bazą danych obrazowych.

– Projekt Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji realizowany będzie według innowacyjnej koncepcji integracji standaryzowanego raportu strukturalnego z wytrenowanymi metodami uczenia maszynowego – analizującymi obrazy mpMRI. Rezultaty analizy obrazów zostaną wykorzystane do różnych form wspomagania pracy radiologa. Obejmować będą m.in.: automatyzację wymiarowania prostaty i obliczania objętości, formowanie wizualnych podpowiedzi odnośnie lokalizacji zmian podejrzanych, estymację istotności klinicznej rozpoznanych zmian w skali PI-RADS, a także wyszukiwanie przypadków podobnych – podsumowuje dr inż. Rafał Jóźwiak, kierownik projektu z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.

Źródło: materiały prasowe