Na Uniwersytecie Gdańskim zainaugurowano projekt KATY, który wykorzystując system medycyny personalizowanej wspomagany przez sztuczną inteligencję ma pomóc lekarzom w procesie decyzyjnym podczas leczenia raka nerki.
Projekt „Knowledge At the Tip of Your fingers: Clinical Knowledge for Humanity” (KATY) finansowany jest w ramach programu Horyzont 2020. Jego budżet wynosi blisko 8,5 mln euro, z czego niemal 650 tys. euro trafi do naukowców z Uniwersytetu Gdańskiego. KATY jestsystemem medycyny personalizowanej wspomaganej przez sztuczną inteligencję, zbudowanym z dwóch głównych komponentów: rozproszonego grafu wiedzy (ang. Distributed Knowledge Graph) oraz puli predyktorów, które pozwolą za pomocą SI modelować efekty leczenia. System przekazuje taką informację lekarzom w celu wsparcia wyboru opcji terapii.
– Każdy pacjent podczas leczenia podąża indywidualną ścieżką. Drogi te mogą być różne, ale na każdym rozdrożu pacjenci mają jedno wspólne doświadczenie: lekarz, bazując na własnym rozumieniu choroby i praktyce klinicznej, przedstawia pacjentom opcje leczenia, które pomagają ukształtować drogę ich powrotu do zdrowia – mówi dr Javier Alfaro z Międzynarodowego Centrum Badań nad Szczepionkami Przeciwnowotworowymi Uniwersytetu Gdańskiego. – Obecnie obserwujemy falę szybko rozwijających się technologii sztucznej inteligencji, które uczą się złożonych wzorców wpływania na decyzje w różnych sektorach. Interdyscyplinarne konsorcjum projektu KATY koordynowane przez Università degli Studi di Roma „Tor Vergata” i obejmujące 20 międzynarodowych partnerów, zastosuje to podejście w obszarze wspierania decyzji dotyczących opieki zdrowotnej – dodaje.
Jako proof of concept konsorcjum KATY opracuje i przetestuje pomysł w kontekście złożonego i niejednorodnego nowotworu, jakim jest rak nerki.
– Leczenie nowotworów jest wyjątkowo różnorodne, a sztuczna inteligencja jest doskonale przygotowana do dostarczania pacjentom indywidualnie dopasowanego leczenia. Personalizowane terapie w leczeniu nowotworów są już rzeczywistością w postaci immunoterapii i leków małocząsteczkowych. Jednak obecna praktyka w leczeniu nowotworów nie wykorzystuje możliwości użycia sztucznej inteligencji do wspierania ważnych decyzji klinicznych. Medycyna personalizowana wspomagana przez sztuczną inteligencję wprowadzi terapie ukierunkowane na wyższy poziom, łącząc historie choroby pacjentów z zasobami publicznie dostępnych danych klinicznych i badawczych – tłumaczy dr Javier Alfaro.
Bez względu na to, jak bardzo precyzyjna jest sztuczna inteligencja, bez względu na to, ile istnień ludzkich można uratować i bez względu na ogrom wiedzy medycznej, który może ona zawierać, jeśli lekarze nie znają lub nie zaufają jej sugestiom, medycyna personalizowana wspomagana przez sztuczną inteligencję nie będzie mieć szansy zaistnieć. Dlatego też prawdziwym wyzwaniem jest stworzenie takich systemów medycyny personalizowanej wspieranej przez sztuczną inteligencję, które mogą być zaakceptowane przez lekarzy, pacjentów i badaczy klinicznych.
W projekt KATY zaangażowani są naukowcy z Międzynarodowego Centrum Badań nad Szczepionkami Przeciwnowotworowymi (International Centre for Cancer Vaccine Science – ICCVS) pod kierownictwem dr Javiera Alfaro. Partnerem komercyjnym jest polska spółka Lab4Life Sp. z o.o. Oprócz tego w skład konsorcjum wchodzą: Commissariat à l’energie atomique et aux énergies alternatives (Francja), FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências (Portugalia), University of Edinburgh (Wielka Brytania), DS Tech (Włochy), St Andrews (Wielka Brytania), Universität Wien (Austria), Eurecat Centre Tecnològic (Hiszpania), Eurice – European Research and Project Office GmbH (Niemcy), OpenEvidence (Hiszpania), Fondazione irccs Istituto Nazionale dei Tumori (Włochy), Universidad de Zaragoza (Hiszpania), Personal Genomics (Włochy), CHU Grenoble (Francja), Lunds universitet (Szwecja), Health Policy Institute (Grecja), Ethniko Kai Kapodistriako Panepistimo Athinon (Grecja), National Technical University Of Ukraine (Ukraina). Liderem jest włoski Università degli Studi di Roma „Tor Vergata”.
źródło: UG