I takt med utvecklingen av artificiell intelligens, AI, uppstår nya bruksområden som bygger på tekniken. Datorseende är en sådan. AI kan på flera sätt avlasta människor, som kan ägna sig åt andra arbetsuppgifter, och i vissa fall är tekniken både snabbare och mer pålitlig.
Ida Häggström, docent på Datorseende och medicinsk bildanalys på institutionen för elektroteknik, Chalmers, arbetar med medicinsk bildanalys med hjälp av maskininlärningstekniker.
– Det innebär att jag tränar datorer att hitta exempelvis cancer. Det är genom algoritmer som datorer utför uppgifter, i det här fallet tolka medicinska bilder.
Med hjälp av djupinlärning tränar Ida Häggström datorer genom att visa stora mängder data samtidigt som hon visar facit. På så sätt lär sig datorn att känna igen mönster på bilder för att kunna läsa av exempelvis röntgenbilder eller nuklearmedicinska bilder.
– Jag har till exempel studerat över 17 000 bilder från drygt 5000 lymfompatienter och skapat ett inlärningssystem där en dator fått träna på att hitta tecken på cancer i lymfsystemet.
Ett sådant system kan underlätta arbetsbördan för radiologer, ge ett andra utlåtande eller rangordna vilka patienter som behöver prioriteras mest skyndsamt.
Ida Häggström tror inte att datorseende kommer ersätta radiologer helt, i alla fall inte inom den närmsta framtiden.
– Mänsklig expertis tror jag inte blir helt ersatt än på ett tag, men vissa arbetsmoment blir det nog.
En annan fördel som Ida Häggström ser med datorseende är det bidrar till ökad jämlikhet i vården.
– För att vården ska vara mer likvärd passar det bra med en digital radiolog i form av ett tränat AI system som kan fungera varsomhelst. Så alla oavsett vilket sjukhus man är på har patienter tillgång till samma expertis och kan få sina bilder granskade inom rimlig tid.
Även vid ovanliga sjukdomar kan ett AI system vara bättre lämpad. En bra utvärdering bygger på att radiologen sett tusentals bilder, men vid ovanliga sjukdomar har man kanske bara sett få bilder. Bygger man en AI-modell kan man ge den tillgång till mer information.
Ida Häggström arbetar tillsammans med Sahlgrenska akademin och Sahlgrenska universitetssjukhuset i olika forskningssamarbeten, med fokus på medicinsk bildanalys med hjälp av maskininlärningstekniker.
För mer information, kontakta:
- Docent, Signalbehandling och medicinsk teknik, Elektroteknik