Sztuczna inteligencja w onkologii
15.05.2023
Potencjał Artificial Inteligence w rutynowej opiece nad pacjentami wciąż jeszcze nie jest do końca wykorzystany, choć cyfrowe rozwiązania korzystnie wpłynęłyby np. na dostępność systemów ochrony zdrowia. Rozwój cyfrowych narzędzi w obszarze zdrowia to nowe możliwości dla lekarzy i pacjentów. Aby ułatwić studentom, doktorantom i pracownikom Uczelni Fahrenheita wdrażanie innowacyjnych rozwiązań, powstał kurs, podczas którego dowiedzą się, jak zaprojektować produkt lub usługę i wprowadzić ją na rynek. Szkolenie zostało zorganizowane w ramach projektu InnovAId.
Celem konsorcjum, w skład którego wchodzi również Gdański Uniwersytet Medyczny, jest stworzenie europejskiej platformy naukowej integrującej badania radiologiczne z danymi klinicznymi w oparciu o sztuczną inteligencję kolejnej generacji dla medycyny celowanej w onkologii. Efektem współpracy naukowców i klinicystów w ramach projektu EuCanImage będą zalecenia i wytyczne dla budowy i weryfikacji sztucznej inteligencji mogącej stać się podstawą dla stworzenia systemu wspierania decyzji diagnostyczno-leczniczych w wybranych chorobach nowotworowych zgodnie z ideą medycyny precyzyjnej i spersonalizowanej.
dr Maciej Bobowicz
Jak wygląda praca w ramach takiego przedsięwzięcia? Na czym polegają poszczególne etapy projektowania i wdrażania innowacyjnych rozwiązań w obszarze zdrowia cyfrowego? O tym uczestnikom majowego spotkania w ramach projektu InnovAId: From clinical need to product opowie dr Maciej Bobowicz z Katedry i Kliniki Chirurgii Onkologicznej GUMed, entuzjasta odpowiedzialnego wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w medycynie, ze szczególnym uwzględnieniem obrazowania nowotworów. Dr Bobowicz pełni rolę kierownika części klinicznej projektu badawczego EuCanImage, który jest finansowany przez Komisję Europejską w inicjatywie Horyzont 2020.
Najbliższe spotkanie pt. From clinical need to product odbędzie się 23 maja 2023 r. o godz. 17:00 w formule hybrydowej w sali wykładowej im. prof. Michała Reichera (Collegium Biomedicum, ul. Dębinki 1, Gdańsk) oraz na platformie Teams.
Formularz rejestracyjny dostępny jest w formie cyfrowej.
Na czym polega projekt?
Punktem wyjścia będzie umieszczenie na platformie EuCanImage danych ponad 25000 chorych. To umożliwi prowadzenie badań w zakresie „niezaspokojonych potrzeb klinicznych”, m.in. wykrywania małych pierwotnych zmian nowotworowych wątroby czy wtórnych zmian przerzutowych raka jelita grubego. Naukowców interesuje również definiowanie podtypów molekularnych raka piersi oraz przewidywanie ich odpowiedzi na leczenie.
Kolejnym krokiem będzie powiązanie platformy z repozytoriami biologicznymi oraz systemami opieki zdrowotnej, co pozwoli na opracowanie wielowymiarowych narzędzi sztucznej inteligencji integrujących dane na poziomie klinicznym, radiologicznym, tkankowym i molekularnym z innymi dostępnymi czynnikami predykcyjnymi. To umożliwi stworzenie indywidualnego modelu nowotworu dla każdego pacjenta (analogicznego do odcisku palca). Twórcy platformy będą posiłkować się doświadczeniami wcześniejszych inicjatyw związanych z dostępnością i otwartością danych w celach badań nad spersonalizowaną medycyną.