Firma Fujitsu Research ma doświadczenie w badaniach i rozwoju technologii wykrywania wielu rodzajów zmian na obrazach tomografii komputerowej (CT) z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dodatkowo wielokrotnie udało jej się wyszukać zmiany o podobnym rozkładzie na podstawie wcześniejszych obrazów CT. Technologie te są wykorzystywane w diagnostyce medycznej, jako obrazowanie pomagające lekarzom w stawianiu diagnoz.
Sztuczna inteligencja wykryje raka trzustki?
Fujitsu i Southern Tohoku General Hospital rozpoczęły wspólne badania z Fujitsu Japan Limited i FCOM CORPORATION nad technologią AI do wykrywania raka trzustki na podstawie obrazów CT bez kontrastu za pośrednictwem FCOM, który wspiera system medyczny Southern Tohoku General Hospital. Wczesne wykrywania tego rodzaju raka jest niezwykle ważne jeśli chodzi o rokowania pacjenta. Niestety często są one złe z powodu bardzo późnej diagnozy i braku możliwości leczenia.
Jedną z przyczyn utrudniających wczesne wykrycie raka trzustki jest niewielka liczba zauważalnych objawów i trudność prowadzenia dobrowolnych badań do czasu progresji nowotworu. Ponadto, ponieważ trzustka znajduje się w najgłębszej części ciała, stosunkowo proste badanie obrazowe, takie jak USG jamy brzusznej, nie może pokazać całej trzustki. Można powiedzieć, że trudno jest odróżnić obszar, w którym podejrzewa się raka, ponieważ kontrast między zmianą a otoczeniem jest niski w różnych diagnostykach obrazowych, takich jak CT, MRI i PET.
Wspólne badania Fujitsu i Southern Tohoku General Hospital
W kwietniu 2022 r. Fujitsu i Southern Tohoku General Hospital rozpoczęły wspólny projekt badawczy w celu opracowania technologii sztucznej inteligencji, która może wykrywać obszary podejrzenia raka trzustki na podstawie obrazów CT bez środków kontrastowych (skan TK bez kontrastu) w celu wykrywania raka trzustki we wcześniejszych etapach.
Projekt ten ma na celu opracowanie technologii wykrywania podejrzanych obszarów dotkniętych rakiem trzustki poprzez trenowanie sztucznej inteligencji z około. 300 zanonimizowanych skanów TK pacjentów z rakiem trzustki wykonanych przez Southern Tohoku General Hospital i oferuje optymalną metodę analizy obrazu opartą na kształcie narządów i guzów nowotworowych.
Dzięki tej technologii być może tomografia komputerowa bez kontrastu, która do tej pory nie była przedmiotem badań nad sztuczną inteligencją, ale jest szeroko stosowana w badaniach lekarskich, będzie wykorzystywana do wykrywania obszarów podejrzenia raka trzustki. W ten sposób lekarz prowadzący będzie mógł skierować pacjentów na oddział gastroenterologii w celu niezwłocznego szczegółowego zbadania.
Jak sztuczna inteligencja pomoże w diagnozie?
Rak trzustki jest bardzo trudny do wykrycia. Niski kontrast skanów CT bez kontrastu utrudnia zlokalizowanie samej trzustki, ponieważ granice między trzustką a innymi narządami są niejasne. Fujitsu i Southern Tohoku General Hospital mają na celu opracowanie technologii sztucznej inteligencji, która może zidentyfikować region odpowiadający trzustce i wykryć podejrzane części dotknięte rakiem poprzez oszacowanie ciągłość między przednimi i tylnymi przekrojami z uwzględnieniem anatomicznego połączenia tkanek. Dodatkowo automatycznie wykona trójwymiarową analizę obejmującą przednie i tylne przekroje w obszarach o silnej ciągłości oraz analizę planarną w obszarach o słabej ciągłości.
W ten sposób na skanach TK będzie można zwizualizować niewielkie rozbieżności między prawidłową (zdrową) trzustką a obszarami, w których istnieje podejrzenie raka trzustki. Da to nam informacje o prawdopodobieństwie wystąpienia raka trzustki u pacjentów z wysokim ryzykiem zachorowania. Technologia ma zatem na celu wspieranie lekarzy w zapewnianiu bardziej wydajnej i niezawodnej diagnostyki obrazowej. W ten sposób szanse pacjenta na wyzdrowienie bądź dłuższe życie znacznie się zwieszkają.
