Europski digitalni inovacijski centar za primjenu umjetne inteligencije u zdravstvu i medicini, poznat kao AI4Health.Cro, nedavno je predstavio 14 odabranih timova koji će sudjelovati u inovacijskom natjecanju usmjerenom na razvoj prototipova AI aplikacija za poboljšanje detekcije potencijalno kancerogenih lezija na mamografskim snimkama dojke.

Natječaj, otvoren u prosincu 2024., privukao je 34 tima s ukupno 106 sudionika, uključujući IT stručnjake, inovatore i zdravstvene profesionalce, spremne suočiti se s izazovima u dijagnostici raka dojke. Nakon detaljne evaluacije, odabrano je 14 najboljih timova koji su se predstavili na početnom događaju održanom u Zagrebačkom inovacijskom centru – ZICER. Oni će se natjecati za nagradni fond od 9.000 eura.

Timovi dolaze iz različitih dijelova Hrvatske, uključujući Čakovec, Karlovac, Osijek, Split i Zagreb. Među odabranim timovima su: Breast Friends, BreastQuestAI, Code to Heal, D308, Deregularizatori, GANga, Guard(AI)ns of Precision, JMM Kronos, MDT, MediSense, OncoVision, ProtostarLabsTeam i SCIOM.

Izazovi u dijagnostici raka dojke

Rak dojke predstavlja najčešći maligni tumor kod žena na globalnoj razini, odgovoran za više od 670.000 smrtnih slučajeva godišnje. Rana dijagnostika je ključna za uspješno liječenje, no postojeći sustavi suočavaju se s izazovima poput povećanog broja mamografskih snimaka koje je potrebno analizirati te nedostatka stručnog kadra, što posebno pogađa ruralna područja. U tom kontekstu, umjetna inteligencija nudi potencijalna rješenja.

Uloga umjetne inteligencije u poboljšanju dijagnostike

Primjena AI tehnologija može značajno ubrzati i olakšati analizu mamografskih slika, omogućujući brže i preciznije dijagnostičke odluke. Time se pomaže radiolozima, rasterećuje zdravstveni sustav i optimiziraju resursi, što izravno doprinosi boljoj skrbi za pacijentice.

Zadaci za natjecatelje

Natjecatelji će se suočiti s četiri ključna zadatka:

1. Razviti AI model koji prepoznaje i razvrstava lezije dojke prema BI-RADS sustavu, važnom za procjenu rizika od raka dojke.


2. Označiti sumnjiva područja na snimkama, slično kao iskusni radiolog.


3. Objasniti kako njihov model dolazi do zaključaka, što pomaže u otkrivanju važnih uzoraka i mogućih pristranosti.


4. Osmisliti jednostavno i korisno sučelje koje liječnicima olakšava tumačenje rezultata, uz jasna objašnjenja dijagnoza i njihove pouzdanosti.

Sigurnost podataka i resursi

Za rješavanje ovih zadataka, natjecatelji će koristiti stvarne, ali anonimizirane mamografske podatke, uz strogu zaštitu privatnosti. Ova vrsta podataka omogućuje testiranje rješenja u sigurnom okruženju zahvaljujući suradnji Centra AI4Health.Cro s bolnicama i klinikama, čime se osigurava da razvijene tehnologije budu primjenjive u svakodnevnoj kliničkoj praksi. Potrebni računalni resursi osigurani su od strane Instituta Ruđer Bošković i Sveučilišnog računskog centra - SRCE.

Očekivanja i budućnost

Najbolja tri tima predstavit će svoja rješenja u travnju na godišnjoj konferenciji Centra AI4Health.Cro, koja okuplja vodeće stručnjake iz zdravstva i AI tehnologije. Ova inicijativa predstavlja korak naprijed u integraciji umjetne inteligencije u medicinsku praksu, s ciljem unapređenja dijagnostike i liječenja raka dojke.

Širi kontekst primjene umjetne inteligencije u medicini

Umjetna inteligencija (AI) sve više postaje ključni alat u medicini, ne samo u dijagnostici raka dojke, već i u drugim područjima. Njena sposobnost analize velikih količina podataka i prepoznavanja obrazaca koji mogu promaći ljudskom oku čini je neprocjenjivim resursom u modernoj medicini.

Primjena AI u drugim područjima dijagnostike

Osim u mamografiji, AI se koristi i u analizi drugih medicinskih slika, poput CT i MRI skenova, za rano otkrivanje različitih bolesti. Na primjer, u dijagnostici raka pluća, AI sustavi pomažu u prepoznavanju malih čvorića koji mogu biti indikatori ranog stadija bolesti.

Prednosti i izazovi implementacije AI u zdravstveni sustav

Implementacija AI tehnologija u zdravstveni sustav donosi brojne prednosti, uključujući povećanu točnost dijagnoza, bržu obradu podataka i smanjenje opterećenja zdravstvenih radnika. Međutim, postoje i izazovi, poput potrebe za velikim količinama kvalitetnih podataka za treniranje AI modela, etičkih pitanja vezanih uz privatnost pacijenata te integracije ovih sustava u postojeće medicinske procese.

Budućnost AI u medicini

Očekuje se da će u budućnosti AI igrati još značajniju ulogu u personaliziranoj medicini, pružajući prilagođene terapije temeljene na individualnim karakteristikama pacijenata. Također, razvoj AI sustava koji mogu predvidjeti rizik od razvoja određenih bolesti omogućit će preventivne mjere i rano interveniranje, što će poboljšati ishode liječenja i smanjiti troškove zdravstvene skrbi.

Budućnost AI u zdravstvu

Inicijative poput AI4Health.Cro natjecanja pokazuju kako umjetna inteligencija može igrati ključnu ulogu u unapređenju medicinske dijagnostike. Razvoj AI modela za analizu mamografskih snimaka samo je jedan od primjera kako tehnologija može pomoći u ranom otkrivanju bolesti, optimizaciji resursa u zdravstvenom sustavu i poboljšanju skrbi za pacijente.

Očekuje se da će u budućnosti umjetna inteligencija postati neizostavan alat u medicini, ne samo u dijagnostici, već i u personaliziranoj terapiji, praćenju pacijenata i optimizaciji zdravstvenih usluga. Međutim, njen puni potencijal može se ostvariti samo uz pravilnu regulaciju, zaštitu podataka pacijenata i kontinuirani razvoj tehnologije u suradnji s medicinskim stručnjacima.