Tekoäly opetettiin analysoimaan syöpäkuvia

Jyväskylän yliopiston tutkijat opettivat tekoälytietokoneen laskemaan soluja histopatologisista syöpäkasvainkuvista. Näin tutkijat ottivat ensiaskeleen kohti tekoälyyn pohjautuvaa digitaalista palvelukeskusta. Perinteisessä histopatologien työssä patologi analysoi kasvainkudosnäytteen pelkästään silmämääräisesti tai ohjelmistojen avulla.
Julkaistu
5.7.2018

Jyväskylän yliopiston informaatioteknologian tiedekunnan tutkijat kehittivät neurolaskentamallin, joka testien perusteella pystyy pelkän digitaalisen kuvan perusteella määrittämään esimerkiksi T-solujen määrän syöpäkudoksesta muutaman prosentin tarkkuudella.

Tutkimusaineistona oli 5 523 kuvaa (yhden kuvan koko on 1472 x 921 pikseliä) suolistosyöpäkasvaimista, joiden T-solujen lukumäärän hispatologian tutkjia oli määrittänyt visualisointiohjelmiston avulla. Neurolaskentamallin avulla solumäärän laskeminen onnistui yli 90 % tapauksista.

Pienessä määrässä kuvia määrityksessä tuli vielä virheitä eikä neuroverkko laskennan aikana tunnistanut soluja oikein. Syynä tähän voi olla, että neuroverkon opettamisessa käytetyssä aineistossa on virheitä. Tällöin lisänäytteiden myötä menetelmän tarkkuus paranee ja neuroverkko voi lopulta olla jopa nykyisiä menetelmiä tarkempi.

Tekoälyn avulla voidaan nopeuttaa ihmiselle työläitä vaiheita tutkittaessa kasvainten ominaisuuksia, kuten esimerkiksi kasvaimen T-solujen määrää. Tällöin syöpänäytteitä tutkivien patologien aikaa vapautuu muuhun diagnostiseen työhön.

Menetelmien avulla voidaan tulevaisuudessa tehostaa esimerkiksi biopankkeihin kertyvien tietomassojen hyödyntämistä ja täten edistää hoitomenetelmien kehittämistä eri syöpäsairauksiin.

- Neuroverkkojen opettaminen tapahtui Jyväskylän yliopiston informaatioteknologian tiedekunnan sote-datan analysointia varten rakennetussa suljetussa tekoälylaskentaympäristössä, jossa tutkijoiden käytössä on mm. tehokas IBM Power 9 tekoälytietokone. Neuroverkkojen avulla yksi näytekuva voidaan analysoida tehokkaassa laskentaympäristössä sekunneissa, mikä tarkoittaisi, että vuorokaudessa voidaan analysoida jopa tuhansia näytteitä. Pilottimme tulokset täytyy kuitenkin vielä validoida uudella riippumattomalla aineistolla, kertoo tutkimusta vetänyt dosentti Sami Äyrämö.

- Tekoälypohjainen digitaalinen patologia tarjoaa monia uusia mahdollisuuksia. Biopankit ja sairaalat voivat lähettää histopatologiset näytteet digitaalisesti analysointiin erikoistuneeseen keskukseen, joka pystyy antamaan vastaukset hyvin nopeasti. Keskus voisi aluksi palvella asiakkaita kansallisesti ja myöhemmin kansainvälisesti, visioi tutkimushankkeen vastuullinen johtaja professori Pekka Neittaanmäki.

Tutkimus on tehty yhteistyössä Keski-Suomen sairaanhoitopiirin (KSSHP) syöpätutkijoiden ja patologian laboratorion kanssa Business Finlandin rahoittamissa Value From Health Data with Cognitive Computing ja Watson Health Cloud Finland -hankkeissa. Tutkimustulos on tässä vaiheessa julkaistu yliopiston tiedejulkaisujen sarjassa ja se ollaan lähettämässä arvioitavaksi kansainväliseen tiedelehteen.

³¢¾±²õä³Ù¾±±ð³Ù´ÇÂá²¹:
Professori Pekka Neittaanmäki, pekka.neittaanmaki@jyu.fi, puh. 040 550 7005
Dosentti Sami Äyrämö, sami.ayramo@jyu.fi, puh. 050 3255 685
Tutkimusjohtaja Teijo Kuopio, teijo.kuopio@jyu.fi, puh 040 5467 633