Mer effektiv MR med KI
Ved Odense Universitetshospital i Danmark er de i gang med et prosjekt som ser på hvordan kunstig intelligens kan optimalisere MR-undersøkelser.
– Fokuset er å spare tid i MR-maskinen, og det vi ser på, er hvordan kunstig intelligens kan supplere radiologenes og radiografenes arbeid, sier Benjamin Rasmussen til Hold Pusten.
Det er her den kunstige intelligensen kan komme inn. Den stiller ingen diagnose, men den sier: «Obs! Her er det noe som ikke er som det skal.
Han er lege og forsker ved Avdelingen for radiologi ved Odense Universitetshospital og Syddansk Universitet, og han deltar i det pågående prosjektet rundt kunstig intelligens (KI) og MR ved sykehuset.
Letter arbeidet
Radiografenes arbeid vil bli lettere med denne teknologien.
– Ved MR gjøres forskjellige sekvenser, og noen ganger er det behov for flere sekvenser enn det man først antar, eller det kan være man skanner for mye, sier Rasmussen og forklarer videre:
– Det er her den kunstige intelligensen kan komme inn. Den stiller ingen diagnose, men den sier: «Obs! Her er det noe som ikke er som det skal»
Mens undersøkelsen foregår, kan den kunstige intelligensen si at her er det noe, slik at lege må tilkalles for å kikke på bildene, eller at det er nødvendig å gi kontrast.
– Og hvis man for eksempel trodde det var en hjernesvulst, men det viser seg at det ikke er det, så holder det å søke på tre sekvenser, og man behøver ikke de siste fem, forklarer han.
Evaluering av algoritmer
Teknologibedriften Cerebriu er med som samarbeidspartner i prosjektet, og dataene som legges til grunn for algoritmene i den kunstige intelligensen, er hentet fra India.
– Men nå skal vi se hvor godt disse algoritmene fungerer på en skandinavisk befolkning, sier Rasmussen og fortsetter:
– Det er mange utfordringer med hensyn til å utvikle kunstig intelligens, og en av dem er hvordan vi skal utvikle algoritmene.
Han presiserer at selv om en algoritme er evaluert og godkjent i Kina eller India, så er det ikke sikkert den fungerer i Norden.
Studien begynte i fjor høst, og resultatene av prosjektets første fase skal etter planen publiseres i løpet av sommeren.
– Vi vet imidlertid ikke hvor mye tid som spares i MR-maskinen ennå, sier Rasmussen.
Dette kommer de til å se på i en pilotstudie som starter opp etter sommeren.
En hjelp, men ingen erstatter
Prosjektet skal også se på henvisninger og hvordan kunstig intelligens kan gjøre disse mer effektive.
– Når henvisninger sendes til radiologisk avdeling, vil den kunstige intelligensen gå inn og se om det er noe som mangler, sier forskeren.
– Og er det tilfellet, gjøres henvisningen på nytt slik at radiologene slipper å bruke tid på dette.
Denne delen av studien ligger litt frem i tid.
Fokuset er først å se på selve skanningen, og å utvikle algoritmene som gir radiografene umiddelbar tilbakemelding om at her trengs det ikke flere bilder, slik at det ikke tas bilder som ikke er nødvendig. Eller at det må tas flere bilder når det er behov for det.
Rasmussen understreker at dette kan være et svært nyttig hjelpemiddel for å imøtekomme den økte arbeidsmengden på bildediagnostiske avdelinger.
– Vi bruker stadig mer bildediagnostikk, og det kommer flere komplekse undersøkelser, sier han.
– Kunstig intelligens kan hjelpe oss til å ta unna en del av den økte arbeidsbyrden, men det vil ikke bli behov for færre radiografer og radiologer av den grunn.post@holdpusten.no
