Laaja kansainvälinen tutkimus osoittaa tekoälyjärjestelmien tunnistavan ja gradeeraavan eturauhassyövät eri maista peräisin olevista näyteaineistoista patologien tarkkuudella.

Tutkijoiden mukaan tulokset viittaavat siihen, että tekoälyjärjestelmät soveltuvat eturauhassyövän diagnostiikan tukityökaluksi vastuullisesti käytettynä.

Laajassa kansainvälisessä validointitutkimukseessa oli mukana tutkijoita myös Suomesta, Turun ja Tampereen yliopistoista.

Tutkimus toteutettiin avoimena PANDA -data-analyysikilpailuna. Kilpailu kesti kolmen kuukauden ajan ja siihen osallistui yli 1000 tekoälyasiantuntijaa ympäri maailmaa tavoitteenaan kehittää tekoälyyn perustuvia laskennallisia järjestelmiä eturauhassyövän tarkkaan gradeeraukseen, eli syövän erilaistumisasteen arviointiin.

”Vain kymmenen päivän sisällä kilpailun aloittamisesta, osallistujien kehittämät algoritmit saavuttivat patologien tarkkuuden. PANDA-kilpailun järjestäminen osoitti, miten avoin data-analyysikilpailu ja tekoälyn hyödyntäminen voivat vauhdittaa terveydenhuollon haasteiden ratkaisua, sanoo kilpailua järjestäneen Karoliinisen instituutin tutkija Kimmo Kartasalo tiedotteessa.

Eturauhassyövän hoitopäätökset joudutaan toisinaan tekemään epävarman tiedon perusteella, sillä patologit saattavat haastavissa diagnostisissa tapauksissa päätyä eri johtopäätöksiin kudosnäytteen perusteella.

Tutkijat uskovat, että tekoälyn käytöllä on suuri potentiaali diagnostisen määrityksen toistettavuuden parantamisessa eri patologien välillä. Sitä kautta tekoälyn avulla voidaan parantaa patologien tekemän määrityksen luotettavuutta.

Tarkkaa diagnostiikkaa

Turun ja Tampereen yliopistoissa toimiva tutkimusryhmä on aiemmissa kansainvälisissä tutkimuksissa osoittanut, että tekoälyjärjestelmät kykenevät tunnistamaan kudosnäytteissä olevan syövän, arvioimaan biopsialeikkeellä olevan syöpäkudoksen määrän ja gradeeraamaan eturauhassyövän haitallisuusasteen kansainvälisen asiantuntijapaneelin tarkkuudella.

Terveydenhuollon käyttöön tarkoitetun tekoälyjärjestelmän hyödyntämiseen liittyy kuitenkin riski heikosta yleistyvyydestä otettaessa järjestelmä käyttöön eri sairaalasta peräisin olevilla näytteillä.

”Tutkimuksessa ja PANDA-kilpailussa saadut tulokset osoittavat ensimmäistä kertaa tekoälyn pystyvän diagnosoimaan ja gradeeraamaan eturauhassyöpiä asiantuntijapatologien tasoisella tarkkuudella kansainvälisessä tutkimusasetelmassa”, sanoo tiedotteessa tutkimuksen seniorikirjoittajiin kuulunut Pekka Ruusuvuori, Turun yliopiston apulaisprofessori ja Tampereen yliopiston dosentti.

”Tutkimuksemme osoittaa avoimen kansainvälisen yhteistyön voiman: tuomalla yhteen mittavat näyteaineistot ja maailmanlaajuinen kehittäjäjoukko, saavutettiin nopeasti merkittävä kehitys menetelmien tarkkuudessa. Seuraava askel on saada tekoälyjärjestelmät rutiinikäyttöön potilaiden hoidossa”, Ruusuvuori kertoo.

Tekoäly ei korvaa ihmisasiantuntijaa

Tekoälyyn perustuva eturauhassyövän biopsianäytteiden analysointi tarjoaa mahdollisuuden diagnostiikan laadun parantamiseen ja potilaiden hoidon yhdenmukaistamiseen alhaisemmilla kustannuksilla.

”Tekoälyn ei ole tarkoitus korvata ihmistä päätöksenteossa, vaan toimia varmistavana apuvälineenä, jotta syöpätapauksia ei jäisi havaitsematta ja jotta määritys yhdenmukaistuu. Tekoäly mahdollistaisi diagnostiikan myös alueilla, joilta patologian osaaminen puuttuu kokonaan”, sanoo Ruusuvuori.

Tutkimuksessa esitellyt tekoälyjärjestelmät tunnistivat vain yleisimmän eturauhassyöpätyypin ja määritys perustui vain yksittäisiin biopsianäytteisiin, kun taas kliinisessä työssä käytetään useita biopsianäytteitä jokaisesta potilaasta. Jatkotutkimuksiin tulee sisällyttää laajempi kirjo syövän määrityksen kannalta haastavia biopsioita ja näytejoukkoja useammasta maasta ja laajemmalta demografiselta taustalta.

Tutkimuksen osarahoittajiin kuuluivat muun muassa Suomen Akatemia ja Syöpäsäätiö, ja osa tutkimuksesta suoritettiin hyödyntäen CSC – Tieteen tietotekniikan keskuksen järjestelmiä.

Useilla tutkimukseen osallistuneilla tutkijoilla on kaupallisia yhteyksiä ja patentteja eturauhassyövän diagnostiikkaan tai tekoälyyn perustuvaan lääketieteelliseen kuva-analyysiin liittyen.

Tiedot mahdollisiin intressiristiriitoihin liittyen löytyvät tutkimuksen esittelevästä tieteellisestä artikkelista.

Tutkimusartikkeli Artificial Intelligence for Diagnosis and Gleason Grading of Prostate Cancer: the PANDA challenge on julkaistu Nature Medicine -lehdessä