En retrospektiv analyse av magnetisk resonansavbildningsdata for brystkreftscreening i det åpne konsortiet for desentralisert medisinsk kunstig intelligens (ODELIA)

Kunstig intelligens (AI) er satt til å revolusjonere helsevesenet ettersom dens diagnostiske ytelse nærmer seg den til kliniske eksperter. Spesielt i kreftscreening kan AI hjelpe pasienter til å ta bedre informerte beslutninger og redusere medisinske feil. Dette krever imidlertid store datasett hvis samling møter alvorlige praktiske, etiske og juridiske hindringer. Disse hindringene kan potensielt overvinnes med swarm learning (SL) der partnere i fellesskap trener AI-modeller uten å dele noen data. Likevel er tilgangen til SL-teknologi for øyeblikket begrenset fordi ingen studier har implementert SL i et ekte multinasjonalt oppsett, ingen fritt brukbar implementering av SL er tilgjengelig, forskere og helsepersonell har ingen erfaring med å sette opp SL-nettverk og beslutningstakere er foreløpig uvitende om det bredere. implikasjoner av SL.

ODELIA vil ta sikte på å løse disse problemene: ODELIA vil bygge et programvarerammeverk med åpen kildekode for SL, som gir et samlebånd for strømlinjeformet utvikling av AI-løsninger i en preklinisk setting. For å tjene som en blåkopi for fremtidige SL-baserte AI-systemer, samarbeider ODELIA-partnere som et konsortium for å utvikle AI-modeller for påvisning av brystkreft i magnetisk resonansavbildning (MRI). Størrelsen på ODELIAs distribuerte database vil være betydelig, og ODELIAs AI-modeller kan nå ytelse på ekspertnivå for screening av brystkreft.

Dermed kunne ODELIA vil ikke bare levere en nyttig medisinsk applikasjon, men gi bevis for å oppsummere den kliniske fordelen med SL i form av akselerert utvikling, økt ytelse og robust generaliserbarhet.

For å oppnå dette, vil ODELIA-partnere samle inn retrospektive, anonymiserte bryst-MR-datasett med manuelle grunnsannhetsetiketter for tilstedeværelse av kreft, og vil trene AI-modeller konvensjonelt og via SL. Ytelsen til disse tekniske tilnærmingene vil bli sammenlignet. Målet med studien er å teste metodikken til Swarm Learning og ytelsen til AI-algoritmer utviklet innen ODELIA på retrospektive data. Det vil ikke være noen effekt på behandling av pasienter da alle evalueringer vil bli gjort retrospektivt. Ingen pasientbehandling eller intervensjon er knyttet til studien.