Europejski centrum innowacji cyfrowych w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w służbie zdrowia i medycynie, znane jako AI4Health.Cro, niedawno zaprezentowało 14 wybranych zespołów, które wezmą udział w konkursie innowacyjnym skierowanym na rozwój prototypów aplikacji AI do poprawy wykrywania potencjalnie rakotwórczych zmian na mammograficznych obrazach piersi.

Konkurs, który rozpoczął się w grudniu 2024 r., przyciągnął 34 zespoły z łączną liczbą 106 uczestników, w tym ekspertów IT, innowatorów i pracowników służby zdrowia, gotowych zmierzyć się z wyzwaniami w diagnozowaniu raka piersi. Po szczegółowej ocenie wybrano 14 najlepszych zespołów, które zaprezentowały się na inauguracyjnym wydarzeniu, które odbyło się w Zagrzebskim Centrum Innowacji – ZICER. Będą one rywalizować o fundusz nagród w wysokości 9 000 euro.

Zespoły pochodzą z różnych regionów Chorwacji, w tym z Čakovca, Karlovca, Osijeka, Splitu i Zagrzebia. Wśród wybranych zespołów znajdują się: Breast Friends, BreastQuestAI, Code to Heal, D308, Deregularizatori, GANga, Guard(AI)ns of Precision, JMM Kronos, MDT, MediSense, OncoVision, ProtostarLabsTeam i SCIOM.

Wyzwania w diagnozowaniu raka piersi

Rak piersi stanowi najczęstszy złośliwy nowotwór u kobiet na całym świecie, odpowiadając za ponad 670 000 zgonów rocznie. Wczesna diagnoza jest kluczowa dla skutecznego leczenia, ale istniejące systemy napotykają wyzwania, takie jak zwiększona liczba mammograficznych zdjęć, które należy przeanalizować, oraz brak odpowiednio wykwalifikowanego personelu, co szczególnie dotyczy obszarów wiejskich. W tym kontekście sztuczna inteligencja oferuje potencjalne rozwiązania.

Rola sztucznej inteligencji w poprawie diagnozy

Zastosowanie technologii AI może znacznie przyspieszyć i uprościć analizę obrazów mammograficznych, umożliwiając szybsze i dokładniejsze decyzje diagnostyczne. Pomaga to radiologom, odciąża system opieki zdrowotnej i optymalizuje zasoby, co bezpośrednio przyczynia się do lepszej opieki nad pacjentkami.

Zadania dla uczestników

Uczestnicy zmierzą się z czterema kluczowymi zadaniami:

1. Opracowanie modelu AI, który rozpoznaje i klasyfikuje zmiany piersi zgodnie z systemem BI-RADS, ważnym do oceny ryzyka raka piersi.


2. Oznaczenie podejrzanych obszarów na zdjęciach, podobnie jak doświadczony radiolog.


3. Wyjaśnienie, jak ich model dochodzi do wniosków, co pomaga w odkrywaniu istotnych wzorców i potencjalnych uprzedzeń.


4. Stworzenie prostego i użytecznego interfejsu, który ułatwia lekarzom interpretację wyników, z jasnymi wyjaśnieniami diagnoz i ich wiarygodności.

Bezpieczeństwo danych i zasoby

Aby rozwiązać te zadania, uczestnicy będą korzystać z rzeczywistych, ale anonimowych danych mammograficznych, z zachowaniem ścisłej ochrony prywatności. Tego rodzaju dane umożliwiają testowanie rozwiązań w bezpiecznym środowisku dzięki współpracy AI4Health.Cro ze szpitalami i klinikami, co zapewnia, że opracowane technologie będą mogły być stosowane w codziennej praktyce klinicznej. Niezbędne zasoby komputerowe zapewnione są przez Instytut Ruđera Boškovicia i Uniwersyteckie Centrum Informatyczne - SRCE.

Oczekiwania i przyszłość

Trzy najlepsze zespoły zaprezentują swoje rozwiązania w kwietniu na corocznej konferencji AI4Health.Cro, która gromadzi czołowych ekspertów w dziedzinie zdrowia i technologii AI. Ta inicjatywa stanowi krok naprzód w integracji sztucznej inteligencji z praktyką medyczną, mając na celu poprawę diagnozy i leczenia raka piersi.

Szerszy kontekst zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie

Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz ważniejszym narzędziem w medycynie, nie tylko w diagnozowaniu raka piersi, ale także w innych dziedzinach. Jej zdolność do analizy dużych ilości danych i rozpoznawania wzorców, które mogą umknąć ludzkiemu oku, sprawia, że jest to niezastąpiony zasób we współczesnej medycynie.

Zastosowanie AI w innych dziedzinach diagnostyki

Oprócz mammografii, AI jest wykorzystywana również w analizie innych obrazów medycznych, takich jak skany CT i MRI, do wczesnego wykrywania różnych chorób. Na przykład, w diagnozowaniu raka płuc, systemy AI pomagają w rozpoznawaniu małych guzków, które mogą być wskazówkami do wczesnego stadium choroby.

Zalety i wyzwania implementacji AI w systemie opieki zdrowotnej

Wdrożenie technologii AI w systemie opieki zdrowotnej przynosi liczne korzyści, w tym zwiększoną dokładność diagnoz, szybsze przetwarzanie danych i zmniejszenie obciążenia pracowników służby zdrowia. Istnieją jednak także wyzwania, takie jak potrzeba dużych ilości wysokiej jakości danych do trenowania modeli AI, kwestie etyczne związane z prywatnością pacjentów oraz integracja tych systemów z istniejącymi procesami medycznymi.

Przyszłość AI w medycynie

Oczekuje się, że w przyszłości AI odegra jeszcze ważniejszą rolę w medycynie spersonalizowanej, dostarczając dostosowane terapie na podstawie indywidualnych cech pacjentów. Ponadto, rozwój systemów AI, które mogą przewidywać ryzyko rozwoju określonych chorób, umożliwi podjęcie działań prewencyjnych i wczesną interwencję, co poprawi wyniki leczenia i zmniejszy koszty opieki zdrowotnej.

Przyszłość AI w opiece zdrowotnej

Inicjatywy takie jak konkurs AI4Health.Cro pokazują, jak sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w poprawie diagnostyki medycznej. Rozwój modeli AI do analizy mammograficznych zdjęć to tylko jeden z przykładów, jak technologia może pomóc we wczesnym wykrywaniu chorób, optymalizacji zasobów w systemie opieki zdrowotnej i poprawie opieki nad pacjentami.

Oczekuje się, że w przyszłości sztuczna inteligencja stanie się niezastąpionym narzędziem w medycynie, nie tylko w diagnozowaniu, ale także w terapii spersonalizowanej, monitorowaniu pacjentów i optymalizacji usług zdrowotnych. Jednak jej pełny potencjał można osiągnąć tylko przy odpowiedniej regulacji, ochronie danych pacjentów i ciągłym rozwoju technologii we współpracy z profesjonalistami medycznymi.