Większość pacjentów, u których występują guzy nerek, to osoby starsze, dla których operacja usunięcia guza może okazać się wysoce ryzykowna. Zdaniem lekarzy, jeśli guz nie jest złośliwy, bezpieczniej jest nie wykonywać operacji i pozostawić go do dalszej obserwacji.
Określenie złośliwości guza nie jest prostym zadaniem. Szacuje się, że obecnie w Polsce 15 do 20 proc. operacji usunięcia nerki po wykryciu w niej guza wykonywanych jest niepotrzebnie, bo guz, początkowo określony jako złośliwy, po operacji i zbadaniu histopatologicznym okazuje się łagodny.
Rocznie w Polsce wykonuje się około 900 takich operacji, które bez potrzeby narażają zdrowie pacjentów i znacząco pogarszają komfort ich życia, a problem ten będzie w przyszłości tylko narastać. Przyczynić do tego może się również pandemia wirusa SARS-CoV-2, który powodować może choroby nerek nawet u 15 proc. zakażonych nim pacjentów.
System opracowany przez naukowców, lekarzy i studentów
Naukowcy i studenci Politechniki Gdańskiej opracowali system TITAN (Technology In Tumor ANalysis), który przy użyciu technologii uczenia maszynowego i algorytmów sztucznej inteligencji określa prawdopodobieństwo złośliwości guza nerki na podstawie zdjęcia tomografii komputerowej jamy brzusznej.
- System informatyczny TITAN wykorzystuje sztuczną inteligencję do oceny złośliwości guzów nerek na podstawie zdjęcia tomografii komputerowej (TK), osiągając skuteczność na poziomie 87 proc. - informują twórcy projektu.
Do celów stworzenia autorskiego modelu przewidywalności (predykcyjnego), bazującego na metodach uczenia maszynowego, wykorzystano ponad 15 tys. zdjęć tomografii komputerowej z blisko 400 przypadków medycznych.
- Przy opracowywaniu naszego algorytmu przykładaliśmy szczególną uwagę do rozpoznawania guzów łagodnych, gdyż to właśnie poprawne ich wykrycie może potencjalnie uratować życie pacjenta – tłumaczy Aleksander Obuchowski, główny architekt AI projektu. – Nie było to łatwe zadanie, gdyż guzy łagodne stanowiły tylko 26 proc. naszej bazy danych. Po przeanalizowaniu dziesiątek architektur sieci neuronowych i metod przetwarzania obrazów, udało nam się jednak osiągnąć wynik 10/10 poprawnie rozpoznanych guzów łagodnych.
To pozwoliło z kolei na zbudowanie bazy wiedzy, na której wytrenowane zostały algorytmy wykorzystujące głębokie sieci neuronowe, osiągające tak wysoką skuteczność przy jednoczesnym wychwytywaniu 10 na 10 guzów łagodnych. W rezultacie może się to przełożyć na ocalenie błędnie usuwanych nerek i ograniczenie liczby niepotrzebnych operacji.
- Dzięki wykorzystaniu systemu TITAN lekarz uzyskuje dodatkową opinię w postaci sugestii algorytmu w ciągu zaledwie kilkunastu sekund – wyjaśnia dr inż. Patryk Jasik (lider zespołu). - System nie zastępuje jednak diagnozy lekarskiej, a jedynie zwraca uwagę na to, które przypadki mogły zostać błędnie zaklasyfikowane. Dzięki systemowi, lekarze są w stanie uważniej przyjrzeć się takim guzom, skonsultować diagnozę z innymi specjalistami, bądź skierować pacjenta na dalsze badania. Taka selekcja w rezultacie może znacząco ograniczyć liczbę błędnie zdiagnozowanych guzów.
Dodatkowo, jeżeli w badaniu histopatologicznym okaże się, że guz faktycznie był złośliwy, lekarz może dodać taki przypadek do bazy wiedzy, co usprawni działanie algorytmu w przyszłości.
Pierwsze testy w gdańskim szpitalu
System został stworzony w ramach programu e-Pionier, prowadzonego przez Excento, spółkę celową Politechniki Gdańskiej, łączącego zespoły młodych programistów z instytucjami publicznymi w przygotowywaniu innowacyjnych rozwiązań z branży ICT. Problem braku narzędzi diagnostycznych wykorzystujących technologie informatyczne zgłosiła spółka Copernicus Podmiot Leczniczy i zarządzany przez nią szpital św. Wojciecha w Gdańsku, a dokładnie - dr. n. med. Wojciech Narożański, pracujący w nim specjalista urolog.
System będzie w najbliższym czasie testowo wdrożony w szpitalu św. Wojciecha, gdzie lekarze wykorzystywać go będą w diagnozie bieżących przypadków guzów nerek. Jest to pierwszy tego typu system w Polsce, który będzie wykorzystywany w praktyce.
-
SOR w szpitalu św. Wojciecha w Gdańsku zamknięty do odwołania. Zakażenia wśród personelu i pacjentów
W zespole Radiato.ai, który stoi za projektem TITAN połączono kompetencje i możliwości pracowników badawczo-dydaktycznych Wydziału Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej PG w osobach dr inż. Patryka Jasika (lider zespołu) oraz dr inż. Pawła Sytego (właściciel produktu). W zespole działali także studenci wspomnianego wydziału oraz Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki: Aleksander Obuchowski (główny architekt AI), Roman Karski (data scientist), Barbara Klaudel (specjalistka od obrazów medycznych), Bartosz Rydziński (backend developer) i Mateusz Anikiej (devops). W rozwój projektu zaangażowany był również lekarz Mateusz Glembin z Oddziału Urologii szpitala św. Wojciecha w Gdańsku.
Tematyka projektu wpisuje się w dwa priorytetowe obszary badawcze gdańskiej uczelni – Centrum BioTechMed (zajmuje się m.in. badaniem i wdrażaniem nowoczesnych technologii z zakresu inżynierii biomedycznej) oraz Centrum Technologii Cyfrowych, które koncentruje się m.in. na poprawie szeroko rozumianego bezpieczeństwa i komfortu życia.
