Bruker kunstig intelligens for å oppdage brystkreft
En ny modell bruker kunstig intelligens (KI) for å finne brystkreft på mammografibilder. Modellen kan være svært viktig for å oppdage sykdommen tidlig.
– Målet vårt er å finne flere tilfeller av kreft tidligere, sier Fredrik Andreas Dahl, seniorforsker ved NR.
KI-modellen har blitt trent på millioner av bilder gjennom nevrale nettverk, for å lære å identifisere mistenkelige områder som kan være tegn på brystkreft.
Den kunstige intelligensen jobber i to trinn: først finner den deler av brystet som virker unormale, så ser den nærmere på de unormale områdene. Til slutt gir den en vurdering som forteller om brystet ser friskt eller sykt ut, og markerer mistenkelige områder med fargekoder. Resultatene fra prosjektet er lovende, og viser at modellen kan oppdage flere tilfeller av kreft enn en røntgenlege.
– Vi er svært fornøyde med at denne forskningsmodellen er like god eller bedre enn internasjonale, CE-merkede metoder som er på vei ut i markedet. NR var tidlig ute med å satse på maskinlæring på bilder, og har samarbeidet med Kreftregisteret på dette feltet siden 2018. Når vi har lyktes så godt med dette arbeidet, skyldes det NRs sterke kompetanse kombinert med det unike datamaterialet fra Mammografiprogrammet, sier forskeren.
Ønsker å bruke KI-modellen i mammografiprogrammet
Prosjektet er et samarbeid mellom Norsk Regnesentral, Kreftregisteret og flere sentre for brystdiagnostikk.
– Jeg er mektig imponert over hva forskerne i NR har fått til i løpet av relativt kort tid. Algoritmen de har utviklet er absolutt på nivå med CE-merkede produkter som er jobbet frem gjennom tiår, sier Solveig Hofvind, leder for Mammografiprogrammet. Hun ønsker å se modellen i bruk:
– Vi ønsker jo å teste ut algoritmen i “real life” og bruke den i det norske screeningprogrammet. Vi vil kartlegge hvilken dokumentasjon og søknadsprosesser vi må gjennom for å få dette til. Det er en omfattende prosess, men vi ønsker å få oversikt slik at vi vet hva vi har foran oss.
Nå jobber forskerne for å få tilgang til flere mammografibilder, sånn at modellen kan brukes uavhengig av for eksempel kvinnenes etnisitet. I tillegg vil forskerne finne ut hvordan informasjonen fra tidligere undersøkelser av samme kvinne, kan brukes for å gjøre modellen enda mer nøyaktig og effektiv i kampen mot brystkreft.
Prosjektet:
Fakta
Mammografi
- Mammografi er en type røntgenundersøkelse som brukes til å avbilde brystene. Det er en viktig diagnostisk metode for å oppdage brystkreft tidlig, spesielt hos kvinner.
- I 1998 vedtok Stortinget å tilby offentlig mammografiscreening til alle kvinner i alderen 50–69 år. Målet er at minst 80 prosent av kvinnene som får innkalling via mammografiprogrammet skal møte opp.
- Selve screeningundersøkelsene foregår ute på sykehus og i mobile screeningenheter, busser, og er drevet av helseforetakene.
- Under en mammografisk undersøkelse blir brystet plassert mellom to plater på et røntgenapparat, og en røntgenbilde blir tatt. Bildene kan avsløre unormale klumper eller kalsiumavleiringer i brystvevet, som kan være tegn på kreft eller andre brystproblemer.
Nevrale nettverk
- Nevrale nettverk er en type datamodell som blir brukt i maskinlæring og dyp læring for å løse oppgaver som bildeklassifisering, talegjenkjenning og naturlig språkbehandling. Gjennom trening, der nettverket blir matet med store mengder data og justert basert på feil og suksesser, kan nevrale nettverk lære å generalisere mønstre og gjøre nøyaktige prediksjoner eller klassifiseringer på nye, ukjente data.
CE-merke
- CE-merket betyr at produsenten garanterer at grunnleggende sikkerhetskrav for produktet er oppfylt og kan dokumenteres.
Kilder: Kreftregisteret, ChatGPT, Wikipedia, Forbrukerrådet