AI för bröstcancerscreening

Diarienummer 2017-01382
Koordinator Karolinska Universitetssjukhuset - Funktionsområde thoraxradiologi
Bidrag från Vinnova 1 943 984 kronor
Projektets löptid februari 2017 - mars 2019
Status Pågående
Utlysning Digitalisering för bättre hälsa, vård och omsorg
Ansökningsomgång Beslutsstöd för hälsa, vård och omsorg med hjälp av artificiell intelligens

Syfte och mål

Dagens bröstcancer-screening har sänkt den specifika dödligheten med cirka 30 % - ändå dör cirka 1500 kvinnor årligen i Sverige på grund av denna cancerform. Syftet med vårt projekt är att träna deep learning-nätverk på över en miljon mammografibilder i kombination med kliniska data från bröstcancerregistret. Målet är att detta beslutsstöd dels ska identifiera vilka mammografier som anses lättbedömda så att bedömningen av dessa kan förenklas, och dels identifiera de kvinnor som har mest nytta av kompletterande undersökning med den mer känsliga metoden magnetkamera (MR).

Förväntade effekter och resultat

Beslutsstödet kan leda till samhällsekonomiskt värde genom en säkrare diagnostik och genom en effektivisering av mammografiprocessen inom svensk sjukvård. Beslutsstödet kan innebära att färre kvinnor behöver dö i bröstcancer då deras tumör upptäcks tidigare. Dessutom kan det digitala beslutsstödet enkelt distribueras över hela landet för att minska regionala skillnader i screeningsystemet.

Planerat upplägg och genomförande

Innan algoritmerna tränas kommer bilder att samlas in från Karolinska Universitetssjukhuset (KS), och screening och kliniska data från Regionalt Cancercentrum Stockholm-Gotland. Därefter kommer deep learning-nätverk (convolutional neural network) att tränas. Träningen följs av en valideringsprocess. Efter denna process kommer Sectra AB att hjälpa till och integrera algoritmerna i en testmiljö i mammografi-screeningen på KS för att förbereda en prospektiv klinisk verifiering.

Texten på denna sida har projektgruppen själv formulerat och innehållet är ej granskat av våra redaktörer.