Naukowcy i studenci Politechniki Gdańskiej opracowali nowatorski system

TITAN – lepsza walka z guzami nerek

Naukowcy i studenci z Politechniki Gdańskiej stworzyli nowatorski system do rozpoznawania złośliwości guzów nerek. Łatwiejsza będzie diagnoza i zmniejszy się liczby operacji narażających zdrowie i życie pacjentów.

Szacuje się, że obecnie w Polsce 15 do 20 proc. operacji usunięcia nerki po wykryciu guza wykonywanych jest niepotrzebnie, bo guz, początkowo określony jako złośliwy, po operacji i badaniu histopatologicznym okazuje się łagodny. Dlaczego? Bo określenie złośliwości guza jest trudne. Zdaniem lekarzy, jeśli guz nie jest złośliwy, bezpieczniej jest nie wykonywać operacji, szczególnie u osób starszych. Rocznie w Polsce jest około 900 operacji, które narażają zdrowie pacjentów i znacząco pogarszają komfort życia. Diagnozuje się, że problem będzie narastać m.in. za sprawą pandemia wirusa SARS-CoV-2, który powoduje choroby nerek nawet u 15 proc. zarażonych pacjentów.

System naukowców, lekarzy i studentów

Naukowcy i studenci PG opracowali system TITAN (Technology In Tumor ANalysis), który przy użyciu technologii uczenia maszynowego i algorytmów sztucznej inteligencji określa prawdopodobieństwo złośliwości guza nerki na podstawie zdjęcia tomografii komputerowej. Projekt TITAN opracował zespół Radiato.ai z Wydziału Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej. Pracami kierowali dr inż. Patryk Jasik i dr inż. Paweł Syty, a w działania włączyli się studenci dwóch wydziałów FTiMS i Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki.

W zespole Radiato.ai, który stoi za projektem TITAN, udało się połączyć kompetencje i możliwości pracowników badawczo-dydaktycznych Wydziału FTiMS PG dr inż. Patryka Jasika (Team Leader) oraz dr inż. Pawła Sytego (Product Owner), a także studentów Wydziałów FTiMS i ETI: Aleksandra Obuchowskiego, Romana Karskiego, Barbary Klaudel, Bartosza Rydzińskiego i Mateusza Anikieja. W zespole pracował również lekarz Mateusz Glembin z Oddziału Urologii szpitala św. Wojciecha w Gdańsku.

System informatyczny TITAN wykorzystuje sztuczną inteligencję do oceny złośliwości guzów nerek na podstawie zdjęcia TK, osiągając skuteczność na poziomie 87 proc. Aby stworzyć autorski model predykcyjny, bazujący na metodach uczenia maszynowego przeanalizowano ponad 15 tys. Zdjęć tomografii komputerowej z blisko 400 przypadków medycznych.

„Przy opracowywaniu naszego algorytmu przykładaliśmy szczególną uwagę do rozpoznawania guzów łagodnych, gdyż to właśnie poprawne ich wykrycie może potencjalnie uratować życie pacjenta” – tłumaczy Aleksander Obuchowski, główny architekt projektu. „Nie było to łatwe zadanie, gdyż guzy łagodne stanowiły tylko 26 proc. naszej bazy danych. Po przeanalizowaniu i przetworzeniu wielu obrazów udało się nam jednak osiągnąć wynik 10 na10 poprawnie rozpoznanych guzów łagodnych. To pozwoliło z kolei na zbudowanie bazy, na której wytrenowane zostały algorytmy wykorzystujące głębokie sieci neuronowe. W rezultacie może się to przełożyć na ocalenie błędnie usuwanych nerek i ograniczenie liczby niepotrzebnych operacji.”

„Dzięki wykorzystaniu systemu TITAN lekarz uzyskuje dodatkową opinię w postaci sugestii algorytmu w ciągu zaledwie kilkunastu sekund” – wyjaśnia dr inż. Patryk Jasik. „System nie zastępuje diagnozy lekarskiej, a jedynie zwraca uwagę, które przypadki mogły zostać błędnie zaklasyfikowane. Lekarze są w stanie uważniej przyjrzeć się takim guzom, skonsultować diagnozę z innymi specjalistami bądź skierować pacjenta na dalsze badania. Takie działanie może znacząco ograniczyć liczbę błędnie zdiagnozowanych guzów.

Opracowany projekt wpisuje się w dwa priorytetowe obszary badawcze Politechniki Gdańskiej – Centrum BioTechMed, zajmujące się m.in. badaniem i wdrażaniem nowoczesnych technologii z zakresu inżynierii biomedycznej oraz Centrum Technologii Cyfrowych, które koncentruje się m.in. na poprawie szeroko rozumianego bezpieczeństwa i komfortu życia społeczeństwa. System TITAN będzie w najbliższym czasie testowo wdrożony w szpitalu św. Wojciecha w Gdańsku. Jest to pierwszy tego typu system w Polsce, który będzie wykorzystywany w praktyce.