Radomskie Centrum Onkologii wykorzystuje sztuczną inteligencję do diagnozy nowotworów

2023-09-08

lekarz w nowoczesnym centrum medycznym

Obraz wygenerowany przez Bing AI


Sztuczna inteligencja to termin, który coraz częściej pojawia się w kontekście medycyny i zdrowia. Może pomagać lekarzom w diagnozowaniu chorób, planowaniu leczenia, monitorowaniu pacjentów, analizowaniu danych medycznych i optymalizowaniu procesów szpitalnych. Jednym z obszarów medycyny, w którym AI ma duży potencjał, jest onkologia. Onkologia to dziedzina zajmująca się zapobieganiem, diagnozowaniem i leczeniem nowotworów.


Statystyki zachorowań i zgonów na nowotwory

Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO), nowotwory są drugą najczęstszą przyczyną zgonów na świecie. W 2020 roku odnotowano ponad 19 milionów nowych przypadków zachorowań na nowotwory i ponad 10 milionów zgonów z ich powodu. W Polsce sytuacja jest podobna. Według Krajowego Rejestru Nowotworów (KRN), w 2019 roku zdiagnozowano ponad 200 tysięcy nowych przypadków zachorowań na nowotwory i ponad 100 tysięcy zgonów z ich powodu. Najczęstszymi rodzajami nowotworów w Polsce są rak płuca, rak piersi, rak jelita grubego, rak prostaty i rak trzustki.

Rola diagnostyki obrazowej w onkologii

W leczeniu nowotworów ważną rolę odgrywa diagnostyka obrazowa. To metoda badania ciała za pomocą różnych technik, takich jak rentgen, ultradźwięki, tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MR), pozytonowa tomografia emisyjna (PET) czy scyntygrafia. Diagnostyka obrazowa pozwala na ocenę wielkości, kształtu, położenia i funkcji narządów i tkanek oraz wykrywanie zmian patologicznych.

Jedną z najnowocześniejszych metod diagnostyki obrazowej jest PET. Technika ta wykorzystuje radioaktywne izotopy (tzw. znaczniki), które są podawane pacjentowi dożylnie lub doustnie. Znaczniki gromadzą się w tkankach o podwyższonej aktywności metabolicznej, takich jak komórki nowotworowe. Następnie specjalny aparat rejestruje promieniowanie emitowane przez znaczniki i tworzy trójwymiarowy obraz ciała pacjenta. PET pozwala na ocenę rozległości i aktywności nowotworu, a także monitorowanie skuteczności leczenia.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do pozytonowej tomografii emisyjnej

PET jest jednak metodą kosztowną i czasochłonną. Badanie PET wymaga specjalistycznego sprzętu i personelu, a także dostępu do znaczników, które mają krótki okres połowicznego rozpadu. Badanie PET trwa około godziny, a jego interpretacja może być trudna i zależna od doświadczenia lekarza. Dlatego PET nie jest dostępne we wszystkich ośrodkach onkologicznych i nie jest rutynowo stosowane u wszystkich pacjentów.

Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. SI może pomóc w optymalizacji i ulepszeniu procesu badania PET. Jednym z przykładów jest SubtlePET, czyli algorytm AI opracowany przez firmę Subtle Medical. SubtlePET to system, który wykorzystuje głębokie uczenie się (deep learning), czyli rodzaj uczenia maszynowego oparty na sieciach neuronowych, do poprawy jakości obrazów PET. SubtlePET analizuje obrazy PET i redukuje szumy, poprawia kontrast i ostrość, a także koryguje artefakty. Dzięki temu obrazy PET są bardziej czytelne i dokładne.

SubtlePET ma też inną zaletę: pozwala na skrócenie czasu badania PET. Zwykle badanie PET wymaga podania pacjentowi dużej dawki znacznika, aby uzyskać wystarczającą jakość obrazu. Jednak większa dawka znacznika oznacza większe obciążenie dla organizmu pacjenta i większe ryzyko działań niepożądanych. SubtlePET natomiast umożliwia uzyskanie dobrej jakości obrazu przy mniejszej dawce znacznika. To oznacza, że badanie PET może być wykonane szybciej i bezpieczniej.

Radomskie Centrum Onkologii pionierem w stosowaniu sztucznej inteligencji w pozytonowej tomografii emisyjnej

Radomskie Centrum Onkologii (RCO) jest pierwszym ośrodkiem w Polsce, który sięga po sztuczną inteligencję w pozytonowej tomografii emisyjnej. RCO to nowoczesny szpital onkologiczny, który oferuje kompleksową diagnostykę i leczenie nowotworów. RCO dysponuje najnowszym sprzętem i technologiami, takimi jak radioterapia stereotaktyczna Gamma Knife, endosonografia czy Breast Cancer Unit. RCO współpracuje też z renomowanymi instytucjami naukowymi i klinicznymi w kraju i za granicą.

RCO realizuje badania z użyciem SubtlePET od sierpnia 2023 roku. Badania są prowadzone w ramach projektu badawczego współfinansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBR). Celem projektu jest ocena skuteczności i bezpieczeństwa SubtlePET w porównaniu z tradycyjnym badaniem PET. Projekt obejmuje 100 pacjentów z różnymi rodzajami nowotworów, którzy są poddawani badaniu PET przed i po leczeniu onkologicznym.

Pierwsze wyniki badań są obiecujące. SubtlePET pozwala na uzyskanie wysokiej jakości obrazów PET przy czterokrotnie mniejszej dawce znacznika i czterokrotnie krótszym czasie badania. To oznacza większy komfort dla pacjentów i mniejsze obciążenie dla personelu medycznego. SubtlePET także ułatwia interpretację obrazów PET i poprawia precyzję diagnozy i oceny odpowiedzi na leczenie.

Perspektywy

Radomskie Centrum Onkologii pokazuje, jak wykorzystać nowoczesne technologie do diagnozy i leczenia nowotworów. SubtlePET to tylko jeden z przykładów, jak sztuczna inteligencja może wspierać lekarzy i pacjentów w walce z rakiem. W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze więcej innowacji i rozwiązań opartych na AI, które będą poprawiać jakość i dostępność opieki onkologicznej.

Źródła:
who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer
onkologiaradom.pl/aktualnosci/radomskie-centrum-onkologii-jako-pierwszy-osrodek-w-polsce-siega-po-sztuczna-inteligencje-w-pozytonowej-tomografii-emisyjnej/


Powrót na stronę główną