Retrospektivní analýza dat magnetické rezonance pro screening rakoviny prsu v otevřeném konsorciu pro decentralizovanou lékařskou umělou inteligenci (ODELIA)

Umělá inteligence (AI) je připravena způsobit revoluci ve zdravotnictví, protože její diagnostická výkonnost se blíží klinickým expertům. Zejména při screeningu rakoviny by umělá inteligence mohla pomoci pacientům činit informovanější rozhodnutí a omezit lékařské chyby. To však vyžaduje velké soubory dat, jejichž sběr naráží na vážné praktické, etické a právní překážky. Tyto překážky by mohly být potenciálně překonány pomocí swarm learning (SL), kde partneři společně trénují modely umělé inteligence, aniž by sdíleli jakákoli data. Přístup k technologii SL je však v současné době omezen, protože žádné studie nezavedly SL ve skutečném nadnárodním uspořádání, není k dispozici žádná volně použitelná implementace SL, výzkumní pracovníci a poskytovatelé zdravotní péče nemají žádné zkušenosti s nastavením sítí SL a tvůrci politik v současné době neznají širší důsledky SL.

ODELIA se zaměří na řešení těchto problémů: ODELIA vybuduje open-source softwarový rámec pro SL, který poskytne montážní linku pro efektivní vývoj řešení AI v preklinickém prostředí. Aby sloužili jako plán pro budoucí systémy umělé inteligence založené na SL, spolupracují partneři společnosti ODELIA jako konsorcium na vývoji modelů umělé inteligence pro detekci rakoviny prsu při zobrazování magnetickou rezonancí (MRI). Velikost distribuované databáze ODELIA bude značná a modely umělé inteligence ODELIA by mohly dosáhnout výkonu na expertní úrovni pro screening rakoviny prsu.

ODELIA tak může nejen poskytnout užitečnou lékařskou aplikaci, ale také poskytnout důkazy pro shrnutí klinického přínosu SL ve smyslu zrychleného vývoje, zvýšeného výkonu a robustní generalizace.

K dosažení tohoto cíle budou partneři ODELIA shromažďovat retrospektivní, anonymizované datové soubory MRI prsu s manuálními základními pravdivostními štítky pro přítomnost rakoviny a budou trénovat modely umělé inteligence konvenčně a prostřednictvím SL. Bude porovnána výkonnost těchto technických přístupů. Cílem studie je otestovat metodologii Swarm Learning a výkon AI algoritmů vyvinutých v rámci ODELIA na retrospektivních datech. Nebude to mít žádný vliv na léčbu pacientů, protože všechna hodnocení budou prováděna retrospektivně. Se studií není spojena žádná léčba pacienta ani žádný zásah.