Atter ein suksess med kunstig intelligens i strålebehandlinga

Atter ein gong jublar dei tilsette ved Kreftavdelinga på Ålesund sjukehus over ein ny milepæl. I sommar tok dei i bruk ein ny kunstig intelligens (KI)-modell i planleggjing av strålebehandling. Modellen kan automatisk segmentere, altså teikne inn, alt ein kan tenke av organ og strukturar i bekken-området som skal bestrålast.​

Modellen er det nyaste tilskotet i KI-repertoraet til Kreftavdelinga i Ålesund, som i utgangen av 2021 tok i bruk si første modell for segmentering av strukturar i​ venstre bryst - med god suksess.

Slik som bryst-modellen ligg det over tusen arbeidstimar bak det nyaste KI-tilskotet. Likevel beskrivast bekken-modellen som endå meir ambisiøs. 

Prostata, skjelett,​ blære, blodkar, tarm, lever, og nervebaner utgjer nemleg berre ein brøkdel av strukturane i bekkenet som modellen kan teikne inn, fortel seksjonsleiar Nils Skottner. I lag med dei andre tilsette gler han seg over at modellen er tatt i bruk i det kliniske arbeidet.​

– Det er ein milepæl for oss, som er eit lite fagmiljø, å kunne setje vårt kvalitetsstempel på nok ein segmenteringspakke. Det var like stor eufori her når vi implementerte denne modellen for nokre veker sidan som ved bryst-modellen, så det følast utruleg godt, seier Skottner.​

– For eit og eit halvt år sidan var vi dei første i Noreg som tok i bruk kunstig intelligens for segmentering av brystkreft. No er vi dei første i landet som tar i bruk ein slik modell for prostatakreft. Det er vi kjempestolt over, legg fagansvarleg fysikar på Kreftavdelinga, Christoffer Lervåg til. 

​​Sparar pasientar og tilsette mykje tid

Bak all strålebehandling ligg det eit omfattande planleggingsarbeid som er skreddarsydd for kvar enkelt kreftpasient. Her tek eit stråleteam beståande av kreftlegar, medisinske fysikarar og stråleterapeutar hundrevis av CT-bilete av pasienten. 

​Bileta brukast så til å teikne inn eit detaljert 3D-kart av dei strukturane som enten skal bestrålast eller sparast for unødig stråling.

Å teikne inn desse strukturane manuelt er ein tidkrevjande prosess som utgjer ein betydeleg del av den totale tidsbruken i planlegginga. For ein erfaren lege eller stråleterapeut kan ein manuell innteikning ta alt i frå tretti minutt til tre timar.

I motsetjing brukar den nye modellen berre to til tre minutt på å teikne inn og lage eit 3D-kart av strukturane dei ønskjer å bestråle. Legg ein til tida teamet brukar på å korrigere og kvalitetssikre innteikninga som modellen har laga tek heile prosessen cirka ti til femten minutt.

Tida som ein sparar på dette arbeidet har betydelege fordelar både for pasientane og dei tilsette ved Kreftavdelinga.

– Når ein sparar såpass mykje tid, reduserast tidsrommet frå pasientane tar CT til dei kan starte opp sjølve strålebehandlinga. Dette frigjer òg tid til at teamet kan gjere anna viktig pasientnært arbeid, seier Skottner.​

– Mengda pasientar er også sterkt aukande både grunna større folketal og den varsla eldrebølga. Arbeidet vårt bidrar til å førebu oss på å ta i mot og handtere ei større pasientmengd i framtida, legg han til.

Modellen skapar òg større fleksibilitet i behandlinga til pasientane. Mellom anna kan den brukast til å lage nye 3D-kart dersom det oppstår behov for å endre behandlinga undervegs.

– Om vi ser at den opphavlege behandlingsplanen ikkje lengre kan brukast, eksempelvis grunna anatomiske forandringar som skjer undervegs i strålebehandlinga, må vi lage ein ny plan. Med hjelp av modellen kan vi no gjere dette på same dag, fortel overlege Tatiana Abramova.

Grundig innlærings- og kvalitetssikringsarbeid

For at modellen skal kunne generere desse strukturane med høg nok kvalitet og nøyaktigheit blei den trena opp med cirka 15 – 20 000 CT-bilete frå rundt hundre ulike kreftpasientar. Kvart bilete er teikna manuelt av erfarne legar og stråleterapeutar ved sjukehuset.

– Det er viktig for oss at datamaterialet vi trener modellen med er av særs høg kvalitet. Dette er ein av grunnane til at prosjektet har vore så ambisiøst. Den mest openbare gevinsten er då at resultata som modellen leverar er svært gode, fortel Skottner.

Det ligg og mykje kvalitetssikringsarbeid bak ein slik modell. Mellom anna har dei tilsette gjennomført ei validering der dei har testa ut den ferdige modellen på CT-bilete frå femten tilfeldig valde pasientar og samanlikna innteikningane til modellen med teamet sine. Resultata viser at modellen skåra høgt på segmenteringane sine.

– Dette er ein viktig grunn til at vi føler oss trygge på å ta den i bruk klinisk, seier Lervåg.

I datasettet fortel Lervåg at ein finn både CT-bilete som er tatt med og utan kontrastmiddel, noko som betyr at modellen kan teikne inn strukturar i bekkenet uavhengig av om pasienten har fått injisert denne væska eller ikkje.

– På sikt trur vi at vi ikkje vil trenge å gje denne pasientgruppa kontrastmiddel ved CT-undersøkingar lenger. Det vil vere ein kjempegevinst for dei, sidan det gir mindre belastning for kroppen, seier stråleterapeut Ida Holmeset.​

KI-modellen har også vekt interesse frå andre medisinske fagmiljø i Noreg, og vil også kunne nyttast ved sjukehus verda over.

– Til dømes har vi fått førespurnad frå St. Olavs hospital om at dei er interessert i denne modellen. Truleg vil modellen bli tatt i bruk rundt omkring i verda då den vil vere kommersielt tilgjengeleg, fortel Lervåg.​

Fleire KI-prosjekt i horisonten

Sjølv om den nye modellen representerer eit innovativt tilskot i verktøykassa til Kreftavdelinga understrekar dei tilsette at modellen ikkje vil erstatte jobben som ein lege eller stråleterapeut gjer, men vil vere eit viktig støtteverktøy i planleggingsarbeidet deira.

– I alle tilfelle der modellen brukast vert resultatet nøye vurdert av ein lege. Naudsynte korreksjonar vert alltid gjennomført der det er indikasjon for det, nemner Lervåg.

Den nye modellen markerar ikkje slutten på KI-satsinga til Kreftavdelinga. Tvert i mot er dei tilsette allereie i gong med nye KI-prosjekt. 

Den nye modellen markerar ikkje slutten på KI-satsinga til Kreftavdelinga. Tvert i mot er dei tilsette allereie i gong med nye KI-prosjekt.

– Vi opplever så mange fordelar med prosjektet at vi no har valt å starte endå eit nytt segmenteringsprosjekt, fortel stråleterapeut Theo Baas.

– Ambisjonen vår i løpet av dei neste åra er å kome dit at alle organ i kroppen kan bli teikna inn av kunstig intelligens, avsluttar Baas.​

​Vil du vite meir om forskingsrelatert aktivitet knytt til Helse Møre og Romsdal? Følg @forsking_hmr på Instagram.​​