Sztuczna inteligencja w obrazowaniu radiologicznym – więcej niż widać gołym okiem
W ramach finansowanego przez UE projektu QUIBIM Precision opracowano innowacyjną technikę przetwarzania obrazów radiologicznych na potrzeby oceny zmian w organizmie. Zespół projektu wykorzystał sztuczną inteligencję i zaawansowane modele obliczeniowe, aby skojarzyć zmiany fenotypowe z określonymi jednostkami chorobowymi, uszkodzeniami lub terapiami farmakologicznymi, dostarczając dzięki temu ilościowych informacji o jakościowym charakterze obrazu radiologicznego.
Połączenie algorytmów i uczenia maszynowego w jednej platformie analitycznej
„QUIBIM Precision® umożliwia lekarzowi postawienie dokładniejszej diagnozy, dostarczając mu dodatkowych informacji pozyskanych z tego samego obrazu”, wyjaśnia koordynator projektu oraz założyciel i prezes spółki QUIBIM, dr Angel Alberich-Bayarri. Aby pomóc radiologom skuteczniej wykrywać zmiany chorobowe i śledzić ich postęp, technologia ta może być wykorzystana w skojarzeniu z różnymi technikami (rezonansem magnetycznym, tomografią komputerową, obrazowaniem rentgenowskim, pozytonową tomografią emisyjną połączoną z tomografią komputerową). System QUIBIM Precision® wykorzystuje uczenie maszynowe i algorytmy przetwarzania obrazów, aby wykonywać krótkie skany i porównywać je z dostępnymi w określonej bazie danych podobnymi skanami diagnostycznymi. Diagnoza opiera się na wzorcach niedostrzegalnych dla ludzkiego oka. Uczenie maszynowe wykorzystywane jest dwuetapowo: najpierw podczas tworzenia algorytmów, a następnie na poziomie pacjenta, na potrzeby kojarzenia cech obrazu z określonym przypadkiem. Pozwala to odkrywać nowe cechy obrazowania, będące potencjalnymi biomarkerami określonych chorób. Z platformy mogą skorzystać zarówno szpitale, jak i firmy farmaceutyczne (na etapie badań klinicznych). W szpitalach platforma połączona jest z repozytorium skanów i nieustannie próbuje zastosować różne algorytmy do nowych badań pacjentów dodawanych przez różne szpitalne urządzenia. Gdy znajdzie odpowiednik, wykorzystuje określony algorytm i przeprowadza odpowiednią analizę. Za przykład może posłużyć wykrywanie anomalii w rentgenowskich prześwietleniach klatki piersiowej lub wykrywanie złogów żelaza podczas badania za pomocą rezonansu magnetycznego. Analiza jest w pełni zautomatyzowana, a personel medyczny poza obrazem radiologicznym otrzymuje także ilościowe informacje z systemu QUIBIM. W badaniach klinicznych technologia QUIBIM Precision® centralizuje wszystkie dane (pochodzące z obrazowania oraz wszelkie inne) z różnych centrów biorących udział w badaniu, poprawiając obiektywność oceny odpowiedzi na leczenie.
Zalety systemu QUIBIM Precision®
System QUIBIM Precision® jest pierwszą chmurową platformą umożliwiającą wysoce czułą i specyficzną, zautomatyzowaną analizę biomarkerów widocznych na zdjęciach. Uzyskał medyczną certyfikację pozwalającą na wykorzystywanie go na potrzeby procesu decyzyjnego i jest dostępny dla lekarzy z całego świata. Ponadto jest to opłacalne podejście, które minimalizuje ryzyko postawienia niewłaściwej diagnozy z uwagi na błąd ludzki i potrzebę przeprowadzenia ponownej oceny. Platforma udowodniła już swoją wartość m.in. przy podejrzanych przypadkach nowotworu prostaty, dzięki algorytmowi oceny skanów nowotworu prostaty wykonanych metodą rezonansu magnetycznego. Jak dotąd platforma dysponuje 24 algorytmami, a przy jej pomocy przeanalizowano już ponad 5 mln skanów dla klientów z 22 krajów. Jej zastosowania obejmują wykrywanie towarzyszących stwardnieniu rozsianemu zmian demielinizacyjnych w mózgu, wskazujących na chorobę Alzheimera zmian w morfometrii mózgu, zmian nowotworowych, a także wykrywanie osteoporozy i choroby zwyrodnieniowej stawów. Jak twierdzi dr Alberich-Bayarri: „Połączenie algorytmów z naszej platformy z opatentowanymi technologiami bazującymi na sztucznej inteligencji oraz wprowadzenie nowych narzędzi do wizualizacji były kluczowymi osiągnięciami, które pozwoliły naszej firmie wejść na globalny rynek”. Z platformy korzysta już 70 szpitali, zarówno w codziennej praktyce klinicznej, jak i na potrzeby prowadzonych badań klinicznych. „Uzyskanie zezwolenia Amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków jest niepodważalnie najważniejszym krokiem przed wejściem na rynek Stanów Zjednoczonych”, dodaje na koniec dr Alberich-Bayarri.
Słowa kluczowe
QUIBIM Precision, algorytm, obrazowanie, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, radiologia, biomarkery
