Sztuczna inteligencja pomoże w lepszym diagnozowaniu raka prostaty

05.11.2022

Wrocławski startup CancerCenterAI wspierający diagnostykę nowotworową, wprowadza nowe algorytmy sztucznej inteligencji, które dzięki zaawansowanej technologii rozpoznawania obrazu pomogą w ocenie złośliwości raka prostaty. Rozwiązanie ma wspierać ocenę stopnia zagrożenia dla pacjentów i dobór odpowiedniej terapii. Z technologii korzystają już lekarze z Warszawy, Krakowa i Zakopanego. Cancer Center współpracuje także ze szpitalem urologicznym w Szwajcarii, jest obecny również na rynku amerykańskim oraz w Niemczech.
Rozwój sztucznej inteligencji, czyli technologii pozwalającej algorytmom na uczenie się przy realizacji określonych czynności, znacznie przyspieszył w ostatnich latach. Dlatego AI coraz częściej wykorzystywana jest również w medycynie. Wspomaga pracę lekarzy i ułatwia konsultowanie pacjentów. Co jest szczególnie istotne w kontekście niedoboru lekarzy specjalistów.

Sztuczną inteligencję wykorzystuje w swojej technologii CancerCenterAI, stworzony przez specjalistów z firmy Stermedia.ai, będącej częścią Grupy Euvic. Eksperci, którzy od lat specjalizują się w rozwijaniu zaawansowanej technologii rozpoznawania obrazu zbudowali narzędzie, które ucząc się, wspomaga lekarzy w diagnozowaniu nowotworów. Algorytmy uczą się dzięki analizie coraz większej liczby zdjęć.

– Od wielu lat doskonalimy narzędzia pozwalające na zaawansowaną analizę obrazu. Ta technologia może mieć naprawdę niesamowite zastosowanie w medycynie i wspierać w diagnozowaniu różnego rodzaju chorób, w tym nowotworów. Wykorzystując narzędzia, które na co dzień rozwijamy w naszej pracy, postanowiliśmy dać im zupełnie nowe zastosowanie. Wierzymy, że to ogromne wsparcie dla lekarzy oraz pacjentów – mówi Piotr Krajewski ze Stermedia.ai, jeden z pomysłodawców powstania CancerCenterAI.

Obecnie CancerCenterAI wprowadza nowe algorytmy, które pozwalają na ocenę złośliwości raka prostaty z wykorzystaniem skali Gleasona. Nazwa pochodzi od nazwiska amerykańskiego histopatologa Donalda Gleasona, który w celu ujednolicenia opisów oglądanych pod mikroskopem obrazów opracował skalę pozwalającą na łatwe opisywanie stopnia złośliwości raka prostaty.

Liczby 1-5 w skali Gleasona to obraz tkanki nowotworowej w powiększeniu. Komórki nowotworowe oznaczone numerem 1 to komórki wysokozróżnicowane, a swoją budową przypominają zwyczajne komórki prostaty. Niższy stopień w skali Gleasona oznacza również wolniejszy rozwój i mniejszą tendencję do przerzutów. Wynik 5 na skali to niskozróżnicowane, agresywne komórki rakowe z dużą tendencją do rozprzestrzeniania się. Suma Gleasona określa też prawdopodobieństwo wystąpienia przerzutów.

Impulsem do realizacji projektu CancerCenterAI była historia rodzinna jednego z pomysłodawców. U jego chrześniaka wykryto nowotwór mózgu. Pierwsza diagnoza była bardzo niekorzystna - 3 stopień złośliwości na 4 możliwe. Podano chemię i zasugerowano zasięgnięcie drugiej opinii w ośrodku referencyjnym. Ta przyszła dopiero po czterech tygodniach i wskazywała na pierwszy stopień złośliwości, a więc chemioterapia nie była potrzebna - wystarczyłaby regularna obserwacja po operacji.

– Ten przypadek pokazał, że jest potrzeba wsparcia lekarzy w diagnostyce, szczególnie w przypadkach rzadkich lub spoza obszaru specjalizacji danego lekarza czy ośrodka– zaznacza Piotr Krajewski.

Mając już wcześniejsze doświadczenie w realizacji analizy obrazu, zespół przystąpił do międzynarodowego konkursu MICCAI, aby zweryfikować kompetencje. Po dwukrotnym zwycięstwie zdecydowano o powołaniu w 2017 roku spółki celowej. Od tego czasu zespół pracuje nad narzędziami i algorytmami wspierającymi diagnostykę onkologiczną, szczególnie w obszarze patologii i radiologii.