Avhandling om AI i patologin för prostatacancer
Prostatacancer är globalt en av de vanligaste cancerformerna hos män. Att diagnostisera prostatacancer innebär att man undersöker vävnadsprover under ett mikroskop, vilket kan ge olika resultat beroende på den granskande patologen. Dessa inkonsekventa resultat kan potentiellt påverka patientens behandling. Ibland vid oklara fall används extra tester som kallas immunhistokemi (IHC), vilket ökar kostnaden, tid och labbarbete.
I en ny avhandling från Karolinska Institutet har doktorand Nita Mulliqi vid institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik utvecklat och testat modeller för artificiell intelligens (AI) som kan hjälpa patologer att analysera digitala bilder av prostatabiopsier. Dessa AI-system tränades och testades på nästan 100 000 biopsier från över 7 000 patienter i 11 länder.
Vad är de viktigaste resultaten i din avhandling?
– Vi fann att våra AI-system kan upptäcka cancer, gradera dess stadie och minska behovet av IHC-tester, och att de presterar i nivå med experterna, d v s patologerna. Våra studier visar att AI-modellerna fungerar bra även när bilderna kommer från olika sjukhus och skannrar eller består av sällsynta vävnadsmorfologier, vilket betyder att modellerna är lämpliga att använda i verkligheten. Vårt arbete har förhoppningsvis fört AI ett steg närmare den dagliga kliniska praktiken och våra modeller kan ge pålitliga och korrekta diagnoser vid prostatacancer för patienter över hela världen.
Varför blev du intresserad av det här ämnet?
– Ska jag vara ärlig så var det lite tur i kombination med ett starkt intresse. Jag har alltid dragits till skärningspunkten mellan AI och medicin. Som dataingenjör har jag alltid sökt efter sätt att tillämpa mina kunskaper på områden där de verkligen kunde göra skillnad. Jag fick först möjligheten att arbeta med AI-modeller inom kolorektal cancer, vilket väckte min fascination för digital patologi. Då, av en slump, stötte jag på den här doktorandtjänsten med fokus på AI för prostatacancer, och jag visste att det var rätt nästa steg. Jag är tacksam för att jag tog det, det har varit en otroligt givande resa.
Vad tycker du bör göras i framtidens hälso- och sjukvård och forskningen?
– Jag anser att framtida sjukvård bör fokusera på kliniska prövningar och att integrera AI-verktyg i de kliniska arbetsflödena på ett ansvarsfullt, transparent och evidensbaserat sätt. Det handlar inte bara om att skapa högpresterande modeller, utan om att se till att de är välfungerande, generaliserbara och lätta att använda för läkarna. Forskningen bör också prioritera samarbete mellan olika länder och institutioner, så att AI-modellerna kan testas i olika miljöer för hela världens befolkning. Slutligen måste vi investera i digital infrastruktur och utbildning så att sjukvårdspersonal kan arbeta effektivt tillsammans med AI, säger Nita Mulliqi.