Artikkel

Avslører magesykdommer med algoritmer

Michael A. Riegler
Raskere og mer nøyaktig diagnose av magesykdommer øker livskvaliteten for pasientene og kan noen ganger redde liv, mener Michael Riegler. Her utenfor Simula-lokalene på IT Fornebu. Foto: Gunhild M. Haugnes/UiO Bruk bildet.

Avslører magesykdommer med algoritmer

Ny teknologi basert på kunstig intelligens kan gjenkjenne bilder av de åtte vanligste magesykdommene med minst 93 prosent nøyaktighet. Det kan redde liv.

– Vi har kombinert tradisjonell maskinlæring med såkalt dyplæring, sier Michael Alexander Riegler.

Han er forsker ved Simula Research Laboratory,og har nylig tatt doktorgrad ved Institutt for informatikk - på et multimediasystem som stiller mer effektive diagnoser.

You can also read this article in English

Raskere diagnose

– Nøyaktigheten er minst like god som nåværende systemer, men hastigheten er mye bedre. Det betyr at diagnosene kan stilles raskere, sier Riegler.

Systemet har fått navnet EIR, etter den norrøne gudinnen som hersket over legekunsten.

Riegler og hans kolleger har samlet datasett fra i første omgang de åtte vanligste sykdommene i magen.

polypp
«Hvordan ser en polypp ut, og hvordan kjenner datasystemet den igjen?» Mange slike bilder av polypper mates inn i EIR-datasystemet, som så blir stadig bedre til å identifisere en polypp og andre magesykdommer.

Det handler om tykktarmskreft, magesår, cøliaki, ulike betennelser (Crohns sykdom og ulcerøs kolitt) og kroniske sykdommer, samt gastroøsofageal reflukssykdom - som er en lidelse som fører til en lekkasje av mageinnhold opp i spiserøret.

Alle disse sykdommene har stor påvirkning på pasientenes livskvalitet.

Kreftform i sterk vekst

Riegel peker på at tre av de seks vanligste kreftsykdommene opptrer i mage-tarm-kanalen. Det handler om 2,8 millioner nye tilfeller hvert år på verdensbasis, og disse har en dødelighet på 65 prosent.

– Tykktarmskreft er den vanligste kreftformen for norske menn og den nest vanligste for norske kvinner. Dette er en krefttype som øker mest i velstående land. Tidlig diagnose er svært viktig. Da kan man raskt komme i gang med behandling, og det kan i mange tilfeller være forskjellen på liv og død.

Helsedataene som kreves for å identifisere de ulike sykdommene, er hentet fra flere samarbeidspartnere. Riegler og de andre forskerne samarbeider tett med flere helseinstitusjoner – i første rekke Kreftregisteret, Bærum sykehus og Karolinska Universitetssjukhuset.

– Vi har vist at EIR kan utkonkurrere "state-of-the-art"-systemer både når det gjelder den automatiske analysen og hastigheten på prosesseringen, sier han.

Stadig bedre nøyaktighet

Med EIR er nøyaktigheten på diagnosene 93 prosent, og hurtigheten er på 300 bilder i sekundet.

– Med enda bedre datasett som vi mater inn i EIR kan vi i framtida nå en nøyaktighet på 95-99 prosent, mener Riegler.

Disse lovende resultatene har gjort at flere sykehus nå ønsker å samarbeide med Riegler og de andre forskerne. Og det er blant annet innledet nye partnerskap med aktører i Italia, USA, Spania, Japan og Sverige i tillegg til Norge.

Michael A. Riegler, Konstantin Pogorelov
Sammen med Konstantin Pogorelov (bak) har Michael A. Riegler utviklet et diagnosesystem oppkalt etter den norrøne gudinnen EIR. Foto: Gunhild M . Haugnes/UiO Bruk bildet.

– Vi har fått så mange henvendelser fra institusjoner som vil samarbeide med oss at vi må si nei til flere på grunn av kapasiteten, sier Riegler.

Maskinlæring og åpen kildekode

Han mener det er svært kraftfullt å kombinere ulike teknologier innen kunstig intelligens og maskinlæring til dette.

EIR er basert på en kombinasjon av søkebasert klassifikasjon, som handler om metoder for gjenfinning av informasjon (som Googles bildesøk) og maskinlæring.

Systemet er også basert på åpen kildekode, noe som betyr at hvem som helst kan ta det i bruk – og man slipper å bli innelåst bak leverandørers proprietære løsninger.

Vil du ha flere  forskningsnyheter om realfag og teknologi? Abonner på vårt ukentlige nyhetsbrev(link is external) eller følg oss på Facebook.

– Leger blir ikke overflødige

Han peker på at noen leger kanskje frykter å bli overflødige – i likhet med andre yrkesgrupper som kan risikere å bli utkonkurrert av kunstig intelligens.

I stedet mener Riegler at slike systemer vil være en støtte for legene.

– EIR gjør det lettere for legene raskt å kunne stille riktig diagnose. Legene kan da ta seg bedre av pasienten og får også frigjort tid til andre pasienter. Vi ser også at folk som får diagnose, trenger å ha fagpersoner å snakke med dette om.

Jevnlige undersøkelser

Han mener det vil skje mye med bedring av diagnostisering og behandling av sykdommer i magen.

Blant annet er et snakk om en årlig undersøkelse av mage-tarm-systemet for folk over 50 år. Riegler ser at det kan skje ved at de svelger en pille med et kamera som får en tur gjennom mage-tarm-systemet.

Hvis det dukker opp mistenkelige bilder på turen, blir den aktuelle personen kalt inn til grundigere undersøkelser.

– Kanskje kan dette innføres i løpet av en tiårsperiode, håper Simula-forskeren.

Kontakt:

Forsker Michael Riegler ved Simula Research Laboratory

Mer informasjon:

Rieglers doktorgrad: EIR - A Medical Multimedia System for Efficient Computer Aided Diagnosis

Mer på Titan.uio.no:


Skriv ny kommentar

Verifiser deg (din epost-adresse vil ikke bli vist offentlig)

Les også

Marianne Løken har studert unge kvinners utdanningsvalg

- Rollemodeller kan bli skremselsmodeller

Marianne Løken spurte unge kvinner hvorfor de valgte å studere mannsdominerte realfag. Hun fikk til svar at rekrutteringskampanjer har bidratt til å forsterke kjønnsstereotypier snarere enn å bryte dem ned.

Henrik Sønsteby er forsker ved Kjemisk institutt

Harmless elements can replace toxic lead in electronics

Smart phones and other electrical and electronic products contain small amounts of lead, a toxic heavy metal that is a particular risk for children and pregnant women. Researchers have now shown that lead in such products can be replaced with thin films made from harmless materials.

Norsat-1

UiO-forskere vil lage "romvær-Yr"

14. juli skytes den norske satellitten NORSAT-1 opp i rommet med en Soyuz-rakett fra Bajkonur kosmodrom i Kazakhstan, verdens største rakettoppskytingsbase.