Älykäs tuki keuhkokasvainten radiologiseen raportointiin (SPOILERS)

Keuhkosyöpä on yksi yleisimmistä syövistä ja sillä on yksi huonoimmista ennusteista, pääasiassa varhaisen diagnoosin vaikeuden vuoksi. Italiassa arvioidaan olevan noin 41 000 uutta tapausta vuosittain, ja vuonna 2021 tauti aiheutti noin 34 000 kuolemaa. Sosiaalinen vaikutus on merkittävä, sillä tauti usein diagnosoidaan edenneessä vaiheessa, jolloin selviytymismahdollisuudet ovat pienentyneet: 5-vuotinen selviytymisaste on noin 18 % edenneissä vaiheissa, kun taas se voi olla jopa 90 %, jos diagnosoidaan varhaisessa vaiheessa.

Varhaisvaiheen keuhkosyöpä ilmenee pääasiassa keuhkosolujen muodossa, jotka voidaan havaita tietokonetomografialla (CT). Näiden solujen diagnosointi vaatii kuitenkin usein invasiivisia toimenpiteitä, kuten bronkoskopiaa, CT-ohjattua neulanäytteenottoa tai kirurgisia näytteenottoja, jotka vaikuttavat potilaiden elämänlaatuun ja terveydenhuollon kustannuksiin. Tästä syystä kyky erottaa tarkasti hyvänlaatuiset ja pahanlaatuiset solut on keskeinen teema kliinisessä tutkimuksessa.

Viime vuosina tekoäly, erityisesti syväoppimistekniikat, on osoittanut huomattavan potentiaalin CT-seulonnassa. Tulokset osoittavat, että tekoäly voi saavuttaa suorituskyvyn, joka on parempi kuin yksittäisen radiologin ja verrattavissa monitieteiseen tiimiin, käyttäen histologisia raportteja diagnostisena viitteenä. Tämä vahvistaa tekoälyn arvoa työkaluna kliinisen päätöksenteon tukena.

Kliinisen datan monimuotoisuuden (kuvat, tekstiraportit, diagnostiset testit) huomioon ottaen kiinnostus malleihin, jotka kykenevät integroimaan useita tietolähteitä, on kasvussa. Tässä yhteydessä tutkimusprojektin tavoitteena on kehittää järjestelmä, joka kykenee tunnistamaan keuhkosolut automaattisesti ja luomaan luonnollisen kielen tekstikuvauksia löydöksistä.