Home   >   Hälsa   >   Bildanalys och AI ska rädda fler coronapatienter

Bildanalys och AI ska rädda fler coronapatienter

By on 22 maj, 2020

Lungröntgen och datortomografi spelar en stor roll för vården av covid-19-sjuka. Samtidigt är kunskapen om hur röntgenbilderna ska tolkas begränsad. Nu ska forskare och personal från KTH och Karolinska universitetssjukhuset vid forskningscentret Medtechlabs med hjälp av bildanalys och artificiell intelligens utvärdera röntgenbilder för att förbättra vårdsituationen.

Lungorna är ett av de organ som drabbas hårt av det nya coronaviruset. Parallellt ser sjukvård och forskare att det råder en skillnad mellan vad röntgenbilderna visar och hur patienten faktiskt mår.

Läget blir inte bättre av en intensivvård utsatt för hård belastning där varje läkare är ansvarig för fler patienter än normalt. I detta skede uppstår frågor som ”När kan vården fortsätta som tidigare, när behöver den intensifieras?”.

– Studier visar att AI kan skilja covid-19 från andra typer av lunginflammation. Vårt mål är att förbättra träffsäkerheten i diagnostiken ytterligare, säger Mats Danielsson, professor i medicinsk bildteknik vid KTH.

Nystartat forskningscentrum ska stötta
Det är med hjälp av en donation som KTH och samarbetspartner fått möjligheten att titta närmare på detta problem. Tillsammans med professor Kevin Smith arbetar Mats Danielsson på det nystartade Medtechlabs som har världsledande kompetens inom medicinska bilder och AI.

Arbetet är en tvåstegsraket.
– I steg ett skapar vi en databas med röntgenbilder tillsammans med klinisk data. Informationen kommer från alla de covid-19-patienter som behandlats på Karolinska universitetssjukhuset och blir då tillgänglig för vidare forskningsarbete.

AI tränas i lungdiagnoser
Databasen kommer bland annat att baseras på granskningar av erfarna experter på området, så kallade thoraxradiologer. När databasen är upprättad ska KTH-forskarna påbörja utveckling av AI-mjukvara och algoritmer som kan känna igen olika lungdiagnoser.

– Vi ska träna AI-mjukvaran att upptäcka nya mönster i bilderna som bättre stämmer överens med patientens tillstånd. Vi vill öka träffsäkerheten i patientens prognos inför eventuell överflyttning till intensivvård, men också för att följa måendets förändring från dag till dag. Målet är att AI-utvärdering av röntgenbilderna ska bidra till att den bästa vårdnivån väljs och att behandlingen kan styras mer precist, säger Sven Nyrén, thoraxradiolog på Karolinska universitetssjukhuset.

Han tillägger att covid-19 är en helt ny sjukdom att förhålla sig till och utforska. I takt med att läkemedel utvecklas för att behandla den behövs också verktyg för att bedöma hur bra läkemedlen fungerar. Där kommer Mats Danielssons och de andras arbete väl till pass.

Hälsa | Regionalt
Örebronyheter

Källa: KTH

You must be logged in to post a comment Login