AI segít a meddőség elleni küzdelemben

A GE HealthCare és a Semmelweis Egyetem közös kutatási projektet indít mesterséges intelligenciával támogatott ultrahangos diagnosztikai megoldások fejlesztésére. A mintegy 2,3 milliárd forint összköltségű, négyéves program célja az endometriózis és az adenomiózis korábbi felismerésének és pontosabb diagnosztikájának elősegítése a fogamzóképes korú nők körében.

A nőgyógyászati betegségek aluldiagnosztizáltsága

Sok nőgyógyászati betegség rejtve marad, mivel a tüneteket gyakran félreértelmezik, és a panaszokat (például a fájdalmas menstruációt) még ma is sokan természetesnek tekintik. A tévhitek és a tünetek bagatellizálása jelentősen nehezíti a korai felismerést és diagnózist. Az endometriózis és az adenomiózis diagnosztizálása különösen problémás és gyakran ezek a betegségek állnak a meddőség hátterében: Magyarországon az érintettek mintegy 40 százaléka küzd termékenységi problémákkal. Az endometriózis krónikus, sokszor súlyos fájdalommal járó nőgyógyászati betegség, amely a WHO adatai szerint világszerte a fogamzóképes korú nők mintegy 5–15 százalékát érinti. A meddőségi kivizsgáláson részt vevő páciensek körében az előfordulási arány eléri az 50 százalékot. Magyaroszágon több mint 200 ezer nő él endometriózissal. Az adenomiózis tüneteit leginkább a 30–50 éves nők között diagnosztizálják, és ultrahangos vizsgálatok alapján a reproduktív korú nők 20–34 százalékánál kimutatható ez az állapot.

Mesterséges intelligencia a pontosabb diagnózisért

Az endometriózis és az adenomiózis felismerése komoly kihívás, mivel a tünetek sokfélék, súlyosságuk nem mindig áll arányban a betegség előrehaladottságával, és diagnosztizálásuk még tapasztalt egészségügyi szakemberek számára is nehézséget okozhat. „A GE HealthCare és a Semmelweis Egyetem most induló kutatásának célja egy olyan alkalmazás fejlesztése, amely ultrahang készülékbe integrálható mesterséges intelligencia alapú megoldással elősegítheti a meddőséget okozó elváltozások korai felismerését, különböző tapasztalati szinttel rendelkező szakértő vizsgáló számára is. Szakorvosi vizsgálat esetén a megoldás a pontosabb, precízebb diagnózist és a legoptimálisabb kezelés tervezését is szolgálja.” – mondta Ferenczi Lehel, a GE HealthCare adat és analitikai igazgatója.

Az MI-alapú képalkotó diagnosztika

Az elmúlt években a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazása egyre nagyobb kutatási figyelmet kapott. Az endometriózis felismerésében már biztató eredmények születtek a hüvelyi ultrahang és a kiegészítő MR-vizsgálat során készült diagnosztikai képek elemzésével, míg az adenomiózis területén jelenleg még kevés ilyen irányú kutatás áll rendelkezésre. Ha az anamnézis vagy a tünetek endometriózis vagy adenomiózis gyanúját vetik fel, a páciens ultrahangvizsgálaton vesz részt, és a vizsgálat során képi dokumentáció készül. A páciens kórtörténetét, panaszait és az eredményeket egy kérdőívben rögzítik, amely a diagnózis felállításához elengedhetetlen. Műtét esetén a beavatkozás során talált elváltozásokat is feljegyzik.

Szakmai együttműködés a betegút és kezelési döntések támogatásáért

A diagnosztikai megoldások és az adatok feldolgozása mesterséges intelligencia támogatásával valósul meg, melyet a GE HealthCare magyarországi szoftverfejlesztő csapatai, adattudósai fejlesztenek. „A Semmelweis Egyetem örömmel támogatja ezt az innovatív projektet és kulcsszerepet játszik a kutatásba bevont betegek ellátásában, betegút tervezésében, illetve a magas minőségű adatgyűjtésben. Szakorvosaink továbbá részt vesznek az adatgyűjtési és annotációs protokollok kidolgozásában, a kifejlesztett módszer validációjában is, pontos visszajelzéseket eladva a fejlesztők részére az alkalmazás teljesítményéről.” – tette hozzá Dr. Ács Nándor, a Semmelweis Egyetem Szülészeti és Nőgyógyászati Klinika igazgatója. A projekt MI-alapú ultrahangos megoldásai nemcsak a szakorvosi diagnózist segíthetik, hanem különböző tapasztalati szintű vizsgálók számára is támogatást nyújthatnak a korai felismerésben. Ezáltal hamarabb megkezdhető a megfelelő kezelés, csökkentve az ellátórendszer terhelését, mérsékelve a fájdalmat és javítva a páciensek életminőségét.