Tekoälyalusta, joka integroi kuvantamistietoja ja -malleja ja tukee tarkkaa hoitoa eturauhassyövän jatkumon kautta

Euroopassa eturauhassyöpä (PCa) on miesten toiseksi yleisin syöpätyyppi ja kolmanneksi tappavin. Nykyiset kliiniset käytännöt, jotka johtavat usein laittomien kasvainten ylidiagnosointiin ja ylihoitoon, kärsivät tarkkuuden puutteesta, mikä vaatii kehittyneitä tekoälymalleja ylittämään SoA:n tulkitsemalla epäintuitiivisia korkean tason lääketieteellisiä kuvakuvioita ja parantamalla suorituskykyä laittomien ja aggressiivisten sairauksien erottamisessa. toistumisen varhainen ennustaminen ja etäpesäkkeiden havaitseminen tai hoitojen tehokkuuden ennustaminen. Toistaiseksi ponnistelut ovat hajanaisia, ja ne perustuvat yksittäisiin instituutioihin, kokorajoitettuihin ja toimittajakohtaisiin tietokokonaisuuksiin, kun taas saatavilla on julkisia PCa-tietosarjoja (esim. US TCIA) ovat vain muutama sata tapausta, mikä tekee mallin yleistettävyyden mahdottomaksi.

ProCAncer-I -projekti kokoaa yhteen 20 kumppania, mukaan lukien PCa-viitekeskukset, maailman johtavia tekoälyn johtajia ja innovatiivisia pk-yrityksiä, joilla on tunnustettua asiantuntemusta omilla aloillaan. Tavoitteena on suunnitella, kehittää ja ylläpitää pilvipohjaista, turvallista eurooppalaista kuvainfrastruktuuria. työkaluja ja palveluita tietojen käsittelyyn. Alusta isännöi EU:n lainsäädännön (GDPR) mukaisesti suurinta PCa-moniparametrista (mp)MRI-kokoelmaa, anonymisoitua kuvadataa maailmanlaajuisesti (>17 000 tapausta), joka perustuu tietojen luovuttamiseen. Kehitetään vankkoja tekoälymalleja, jotka perustuvat uusiin kokonaisoppimismenetelmiin, mikä johtaa toimittajakohtaisiin ja neutraaleihin tekoälymalleihin kahdeksaan PCa:n kliiniseen skenaarioon.

PCa AI -mallien kliinisen kääntämisen nopeuttamiseksi keskitymme parantamaan ratkaisujen luottamusta oikeudenmukaisuuden, turvallisuuden, selitettävyyden ja toistettavuuden osalta. Mallin suorituskyvyn ja syy-selitettävyystoimintojen mittareita kehitetään lisäämään kliinistä luottamusta ja tiedottamaan mahdollisista epäonnistumisista ja virheistä. Tekoälymallien sertifioinnille määritellään etenemissuunnitelma, joka on vuorovaikutuksessa sääntelyviranomaisten kanssa, mikä myötävaikuttaa eurooppalaisen sääntelyn etenemissuunnitelmaan, jolla validoidaan tekoälypohjaisten mallien tehokkuus kliinisen päätöksenteon kannalta.