14 timova razvijat će AI rješenja za unapređenje dijagnostike raka dojke

Europski digitalni inovacijski centar za primjenu umjetne inteligencije u zdravstvu i medicini (AI4Health.Cro), kojeg koordinira Institut Ruđer Bošković, danas je predstavio 14 ambicioznih timova koji će sudjelovati u inovacijskom natjecanju. Njihov zadatak je razviti prototip AI aplikacije koja će unaprijediti prepoznavanje potencijalno kancerogenih lezija na mamografskim snimkama dojke.

Poziv za prijave otvoren je u prosincu 2024., a na natjecanje su se ukupno prijavila 34 tima sa 106 natjecatelja - IT stručnjaka, inovatora i zdravstvenih profesionalaca, spremnih suočiti se s izazovima dijagnostike raka dojke. Nakon temeljite evaluacije, odabrano je 14 najboljih timova koji su se danas predstavili na kick-off događaju održanom u Zagrebačkom inovacijskom centru - ZICER. Oni nastavljaju natjecanje i ulaze u utrku za nagradni fond vrijedan 9.000 eura.

Natjecatelji dolaze iz različitih kraja Hrvatske iz Čakovca, Karlovca, Osijeka, Splita i Zagreba. Ovo su imena timova koji nastavljaju natjecanje: Breast Friends, BreastQuestAI, Code to Heal, D308, Deregularizatori, GANga, Guard(AI)ns of Precision, JMM Kronos, MDT, MediSense, OncoVision, ProtostarLabsTeam i SCIOM.

Kako AI može pomoći u poboljšanju dijagnostike raka dojke?

Rak dojke je najčešći maligni tumor kod žena u svijetu i odgovoran  je za više od 670.000 smrtnih slučajeva godišnje. Rana dijagnostika doslovno spašava živote i nacionalni programi ranog otkrivanja raka dojke već su dokazali svoju ključnu ulogu u spašavanju života omogućujući pravovremene mamografske preglede, ali sustav je pod velikim pritiskom. Broj slika koje treba obraditi raste, a tu je i nedostatak stručnog kadra te posljedično otežan pristup ekspertima u ruralnim regijama. Upravo tu na scenu stupa umjetna inteligencija.

"Natjecatelji će se okušati u četiri zanimljiva zadatka koji ispituju kako umjetna inteligencija može pomoći u analizi mamografskih snimki. Prvo, trebaju razviti AI model koji prepoznaje i razvrstava lezije dojke prema BI-RADS sustavu, koji je važan za procjenu rizika od raka dojke. Zatim, u drugom zadatku, morat će označiti sumnjiva područja na snimkama, baš kao što to radi iskusni radiolog. Treći zadatak traži da objasne kako njihov model dolazi do zaključaka, što pomaže u otkrivanju važnih uzoraka i mogućih pristranosti. I na kraju, četvrti zadatak je osmisliti jednostavno i korisno sučelje koje liječnicima olakšava tumačenje rezultata, uz jasna objašnjenja dijagnoza i njihove pouzdanosti", objašnjava dr. sc. Tomislav Šmuc, predstojnik Zavoda za elektroniku na Institutu Ruđer Bošković te koordinator za znanost i tehnologiju projekta AI4Health.Cro.

Najbolja tri tima predstavit će svoja rješenja u travnju na godišnjoj konferenciji Centra AI4Health.Cro, koja okuplja vodeće stručnjake iz zdravstva i AI tehnologije. Hoće li među njima biti rješenje koje će promijeniti budućnost dijagnostike raka dojke? Vrijeme će pokazati, ali jedno je sigurno - utrka je počela!