Herold

Den svært dødelige kreftformen bukspyttkjertelkreft oppdages ofte så sent at behandling ikke er mulig. Kunstig intelligens kan endre dette.

Testet tre metoder

– Kan avlaste radiologene

(Bergensavisen): – Muligheten for tidligere og mer treffsikker diagnose er lovende, sier professor og direktør ved Radiologisk avdeling på Haukeland sykehus Ingfrid S. Haldorsen i en pressemelding.

En ny internasjonal studie, der Haukeland har deltatt, viser at kunstig intelligens (KI) presterer minst like godt som spesialtrent fagpersonell i å oppdage bukspyttkjertelkreft.

Dette kan dermed bli et avgjørende verktøy for å oppdage den svært dødelige kreftformen tidligere.

Rundt 1000 nordmenn får hvert år bukspyttkjertelkreft, og det er den tredje vanligste kreftrelaterte dødsårsaken i Norge.

På tidspunktet for diagnose er 80–85 prosent av svulstene ikke mulig å behandle med mål om å helbrede. Det er fordi symptomene er vage og kreften ofte oppdages sent.

Funn på CT-bilder er ofte små og krevende å tolke. Forskningsgruppen bak studien inviterte KI-miljøer globalt til å utvikle algoritmer for å oppdage kreft i bukspyttkjertelen. De fikk 250 forslag.

De tre beste metodene ble testet på CT-bilder fra 1130 personer. Rundt 400 av dem hadde påvist bukspyttkjertelkreft.

Samtidig vurderte 68 radiologer et utvalg av det samme materialet, uten å kjenne fasiten.

Konklusjonen var klar: KI traff like godt, eller bedre, enn radiologene på å skille mellom kreft, andre sykdommer og normale tilstander.

– Dette prosjektet har vært en unik mulighet til å lære noe nytt og bidra til å utvikle kreftdiagnostikken, sier Marjolein Liedenbaum, overlege ved Radiologisk avdeling på Haukeland.

Resultatene fra studien er publisert i det anerkjente tidsskriftet The Lancet Oncology.

Ifølge Haldorsen vil KI-verktøy bidra til å avlaste radiologene.

– Jeg er enda tryggere nå på at KI-verktøy vil avlaste radiologene – og bidra til at flere pasienter får rett diagnose i tide, både i bukspyttkjertelen og i andre organer, uttaler hun til sykehuset.

Haukeland bruker allerede KI i blant annet tolkning av mammografibilder.

– Vi ser at det sparer tid for radiologene uten å gå på bekostning av kvaliteten, sier Haldorsen.

Haukeland understreker at bidraget til studien var et resultat av langvarig og tett samarbeid mellom ulike forskningsmiljøer i Bergen.

Bruk: Tips meg Katherine 2025