Säkrare diagnostik av äggstockscancer med AI

Varje år drabbas runt 700 kvinnor av äggstockscancer i Sverige. Samtidigt är äggstockscystor vanliga – uppskattningsvis var tionde kvinna får en cysta någon gång i livet. Därför är det avgörande med träffsäkra bedömningar tidigt, så att rätt patienter snabbt kan lotsas vidare, medan övriga kan följas upp på rätt vårdnivå utan att skapa onödig oro eller belasta specialistvården.

Forskningsprojektet är ett av de samarbeten där Region Stockholm och KTH kopplar ihop klinik och teknik för att lösa konkreta vårdutmaningar. Projektet har fått förnyade medel inom den gemensamma utlysningen Hälsa, medicin och teknik (HMT) – och resultaten hittills visar att AI kan bli ett värdefullt verktyg vid ultraljudsdiagnostik av äggstockstumörer.

Tillsammans med universitetslektor Pawel Herman och professor Kevin Smith vid KTH, vill Elisabeth Epstein, professor vid Karolinska Institutet och överläkare vid Södersjukhuset, pröva om AI kan stärka diagnostiken genom att koppla ihop ultraljud med avancerade blodprov.
– Det kan ge ett säkrare underlag. Vi vill också se om AI kan användas för att hitta äggstockscancer i ett tidigare stadium, säger Elisabeth Epstein.

Stort dataset ska vässa modellerna

Forskarna samlar nu in ett stort material ultraljudsbilder från de senaste 15 åren, kopplade till journaldata, uppföljning i kvalitetsregister och andra undersökningar. Materialet används för att träna och finslipa AI-modellerna så att de blir mer träffsäkra i klinisk vardag.

Enligt Pawel Herman är det första delmålet en AI-modell som kan göra en tidig sortering – till exempel avgöra om en bild är för dålig för analys och om en förändring bör skickas vidare för expertbedömning.
– Genom djupinlärning vill vi få AI-modellen att känna igen cancer, och samtidigt kunna visa hur säker bedömningen är. AI kan stödja vårdpersonal i olika faser av diagnostikprocessen. För närvarande ligger fokus på tidig upptäckt, där AI-modellen är inställd att noggrant utvärdera bilder och inte missa misstänkta fall, säger han.

Vikten av tillit i besluten

Samtidigt vill forskarna undersöka hur AI-modeller kan användas i den kliniska miljön och, viktigast av allt, hur de kan integreras i beslutsprocessen. En fungerande AI-plattform testas redan i kliniska studier vid Södersjukhuset. Genom användarstudier vill man identifiera vilket stöd läkare behöver för att kunna lita på AI-analyserna.
– Maskinen kommer inte att fatta besluten – den ska stödja läkarens beslut som en andragranskare. Då måste det vara tydligt vad AI-svaret bygger på, och när man ska gå vidare, säger Pawel Herman.

Elisabeth Epstein instämmer i att läkarna måste känna sig trygga i hur de ska tolka AI-svaren och veta hur de ska göra när AI och läkare inte är överens. Dessutom måste tekniken integreras i vården på ett sådant sätt att det inte innebär merarbete.
– Därför tittar vi också på mjuka värden: hur läkarna upplever att arbeta med AI-modeller och hur tekniken påverkar deras vardag, säger hon.

En jämlik ultraljudsvård

Utöver tidig diagnos av äggstockscancer är målsättningen att introducera AI som en andragranskare på bred front inom ultraljudsdiagnostik, för att på så sätt ge alla kvinnor tillgång till en bedömning där det finns ett kompetent stöd, enligt Elisabeth Epstein.
– Genom att höja kvaliteten på den gynekologiska ultraljudsdiagnostiken får vi en mer jämlik vård, som i slutänden också blir mer kostnadseffektiv. Vi räknar med att tekniken i sin första version kommer patienterna till godo någon gång kring årsskiftet 26/27. Men det finns mycket kvar att lära om hur vi kan optimera och intregrera AI i vården. På sikt vill vi även inkludera andra gynekologiska sjukdomar där AI kan vara ett bra stöd.

Båda ser samarbetet mellan forskning och klinik som en laginsats som har stor betydelse för framstegen hittills:
– Jag har samarbetat med kliniker i andra projekt, men det engagemang och det arbete som läggs ner från hela teamet är unikt, säger Pawel Herman.
Elisabeth Epstein tillägger:
– Det är roligt att få möjlighet att forska med begåvade människor från så många olika fält för att kunna lösa ett angeläget problem. Och att vi kan ta forskningen vidare till en klinisk produkt.

Om utlysningen Hälsa, medicin och teknik, HMT

Forskningsutlysningen Hälsa, medicin och teknik, HMT, är en del i KTH och Region Stockholms gemensamma målsättning att stärka regionens hälso- och sjukvårdsverksamhet. Minst en av forskarna ska vara anställd vid KTH och en av Region Stockholm. Medel kan beviljas i högst tre år med upp till en miljon kronor per projekt och år.

Läs mer på www.researchweb.org

Text: Anna-Lena Ahlberg
Bild: Karolinska Institutet, Södersjukhuset och KTH