Pealehele
Regionaalhaigla onkoloogiakeskus on kaasatud mitmesse rahvusvahelisse uuringusse, mis on seotud tehisintellekti kasutamisega vähiravis. Nende uuringute eesmärk on muuta vähiravi kiiremaks, paindlikumaks ja efektiivsemaks. Anname ülevaate kolmest uuenduslikust projektist.
Küsis Stina Eilsen
Fotod: pexels, erakogu
Autokontureerimine – personaliseeritud kiiritusravi eeldus
Kiiritusravikeskusel on koostööprojekt AI arendusfirmaga MVision, et arendada välja eri elundite autokontureerimise mudel. See on personaliseeritud kiiritusravi eeldus. Kui praegu on kiiritusravi ooteaeg ravi planeerimisest ravi alguseni umbes 10 päeva, siis tulevikus võib see AI abil olla vaid kümme minutit. Kiiritusravikeskuse juhataja Kätlin Tiigi ja meditsiinifüüsika talituse juhataja Eduard Gerškevitš tutvustavad ambitsioonikaid plaane lähemalt.
Millist koostööd te tehisintellekti partneri MVisioniga teete?
MVision on kiiritusravi valdkonnas tehisintellekti (artificial intelligence, AI) arendamisel üks juhtivatest ettevõtetest. Regionaalhaigla alustas selle partneriga koostööd juba 2018. aastal. Eesmärk on arendada välja eri elundite autokontureerimise mudel. Lisaks Regionaalhaiglale on MVisioni partnerid NHS Foundationi haiglad, Oulu, Kölni, Turu, Mainzi ülikoolihaiglad, Docrates, USA (UF Florida, UMMC) ja teised nimekad haiglad.
Kiiritusravi planeerimisel on vaja kontureerida ravipiirkonda jäävad kriitilised organid, et kiirgusdoosi vähendada, kontureerida lümfisõlmede regioonid ja sihtmaht doosi andmiseks. Kaks viimast teeb onkoloog käsitsi ja kriitilised organid kontureerib radioloogiatehnik. See tähendab, et onkoloogi või tehniku töölaual on radioloogiline kujutis, millel on paarsada kihti. Igal kihil peab joonistama pliiatsiga nagu Painti programmis piirjooned ümber organi – neeru, südame, seljaaju või ka kasvaja enda. See on suur käsitöö, osaliselt ka korduv ja rutiinne. Samas on näiteks kopsud inimesel alati ühes kohas ja enam-vähem sama kujuga. See tähendab, et protsessi saab automatiseerida.
Kuidas see patsiendile kasulik on?
AI kasutus kontureerimisel ja selle kasutegur on maailmas tõendatud. Üks peamine argument võrreldes manuaalse tööga on ajaline võit. Patsiendi raviplaani tegemiseks kulub vähem radioloogiatehniku ja onkoloogi ressurssi, mis on tervishoius üks peamisi kitsaskohti. Oleme Regionaalhaigla kiiritusravikeskuses tõestanud, et eesnäärme ning pea- ja kaelapiirkonna kasvajate korral hoiab personal AI abil keskmiselt kokku 50% kontureerimise aega [4]. See on väga oluline ka vähipatsiendi jaoks – tema ravi algab kiiremini. Tähtis on ka ravikvaliteedi kasv. Kontureerimisel väheneb vaatlejate vaheline erinevus, sest vaatleja on nüüd kvaliteetse materjali alusel treenitud tehisintellekt, mitte inimene. Sellest tulenevalt paraneb kiiritusravi täpsus, mis on kiiritusravi protsessis suurim määramatuse allikas.
Kui oluline roll on tehisintellektil kiiritusravikeskuse töös?
Autokontureerimine on kiiritusravi tuleviku ehk personaliseeritud adaptiivse kiiritusravi üks eeldus. Tehisintellekt aitab kiiritusravi planeerimise ülesvõtteid teha, kriitilisi organeid ja sihtmahtu kontureerida (AI), doosi planeerida (autoplaneerimine) ja kvaliteeti kontrollida.
Kiiritusravi tulevik
Praegu
Patsiendile tehakse üks raviplaan, mida rakendatakse keskmiselt 25 korda. Osade ehk fraktsioonide täpne arv sõltub paikmest. Ooteaeg ravi planeerimisest ravi alguseni on umbes 10 päeva.
Tulevikus
Tuleviku kiiritusravis tehakse ühele patsiendile osaks ehk fraktsiooniks uus raviplaan (keskmiselt 25 planeerimist iga patsiendi kohta). Ooteaeg ravi planeerimisest ravi alguseni on 10 minutit.
Millised on tulevikuplaanid?
Oleme sõlminud MVisioniga uue koostöölepingu kuni 2026. aasta alguseni. Plaanis on välja arendada, testida ja eduka töö korral kasutusele võtta neli tehisintellektil baseeruvat rakendust.
1. Sünteetilise KT arendus adaptiivse raviprotsessi lahendamiseks CBCT (e.k KKKT e koonuskimpkompuutertomograafia) baasil. Eesmärk on kohandada algne raviplaan vastavalt kriitiliste organite ja kasvaja hetkeasukohale ja kujule ning muuta doosijaotust nende muutmistele vastavaks (adaptiivne plaan). Selleks kasutatakse lineaarkiirendil tehtud radioloogilist kujutist. Siis ei pea patsienti uuesti planeerimise KT-sse suunama.
2. Sünteetilise KT arendus eri paikmetele MRT ülesvõtete baasil. Meil on kogemus olemas ja üks lahendus on kliinilises töös juba kasutusel. Alternatiivse lahenduse loomine toob hinda alla ja maandab riske.
3. Lähiravi autokontureerimise mudeli arendus – paigaldatud on lähiravi aplikaatorid, mille mudel peab ära tundma ja kontureerima.
4. Doosiennustuse mudeli arendus, et ennustada lõplikku ravidoosi patsiendi ravi ajal ja vajadusel teha korrektsioone.
Regionaalhaigla kiiritusravikeskuse artiklid ja posterid sel teemal
Kiljunen T, Akram S, Niemelä J, Löyttyniemi E, Seppälä J, Heikkilä J, Vuolukka K, Kääriäinen OS, Heikkilä VP, Lehtiö K, Nikkinen J, Gershkevitsh E, Borkvel A, Adamson M, Zolotuhhin D, Kolk K, Pang EPP, Tuan JKL, Master Z, Chua MLK, Joensuu T, Kononen J, Myllykangas M, Riener M, Mokka M, Keyriläinen J. A Deep Learning-Based Automated CT Segmentation of Prostate Cancer Anatomy for Radiation Therapy Planning-A Retrospective Multicenter Study. Diagnostics (Basel). 2020 Nov 17;10(11):959. doi: 10.3390/diagnostics10110959.
Borkvel A, Gershkevitsh E, Adamson M, Kolk K, Põldveer M, Zolotuhhin D. Evaluation of AI based contouring tools in prostate cancer RT. The European Society for Radiotherapy and Oncology Congress. 2020
Borkvel A, Gershkevitsh E, Adamson M, Kolk K, Põldveer M, Zolotuhhin D. Evaluation of artificial intelligence based contouring tools in prostate cancer radiation therapy planning. International Conference on Advances in Radiation Oncology #ICARO3. 2021
Borkvel A, Gershkevitsh E, Adamson M, Kiitam I, Kolk K, Põldveer M, Zolotuhhin D. Evaluating the efficiency gain in using artificial intelligence based automatic segmentation tools in radiotherapy treatment planning. European Congress of Medical Physics. 2022
Millest sõltub kopsuvähi prognoos?
Kersti Oselin kirjeldab kopsuvähiga patsientide uurimisprojekti, mida tehakse koostöös firmaga Optellum. Selle projekti raames uuritakse haiguse kulgu ja prognoosi mõjutavaid bioloogilisi mehhanisme. Tulevikus võib projekti raames arendatav AI-mudel aidata kopsuvähi ravi individualiseerida.
Kellega koostöös kopsuvähi uurimisprojekti tehakse?
Kopsuvähi projektipartner on Oxfordi Ülikooli juurest välja kasvanud firma Optellum. Kontakt Optellumiga tekkis 2019. aastal Barcelonas rahvusvahelisel kopsuvähi konverentsil. Optellumil on välja töötatud AI-lahendus, mis aitab kopsu kompuutertomograafilistel (KT) uuringutel väikeste kopsumuutust diagnostikat teha. Ettevõte tutvustas konverentsil just seda lahendust.
Mida vanem on inimene, seda suurema tõenäosusega esineb tema kopsu KT-uuringul väikesi nooduleid, millest enamik ei ole maliigsed ehk halvaloomulised. Sarnaselt teiste skriiningprogrammidega leitakse kopsuvähi skriiningul muutusi, mis vajavad lisauuringuid. AI aitab selgitada, kas leitud muutus on halvaloomuline või mitte, kas lisauuringud on vajalikud või mitte.
Milline näeb välja koostöö Optellumiga?
Uuringu raames edastati Optellumile 500 patsiendi kopsu KT-uuringu pildid, mis on tehtud kuni kaks aastat enne kopsuvähi operatsiooni. Eestis on kõik radioloogilised uuringud hoiustatud Sihtasutuses Eesti Tervishoiu Pildipank ning sealt saab vajaliku uuringu valida. Pildipangas olevad KT-uuringud tehti anonüümseks, s.t eemaldati isikuandmed, ning alles seejärel edastati info Optellumile.
Mis on selle projekti puhul Eesti uurimisrühma eesmärk?
Meie uurimisrühma koosseisus Kersti Oselin, Ann Valter ja Anu Planken huvitavad kopsuvähi prognostilised faktorid. See projekt on ka osa TÜ doktorandi Ann Valteri doktoritööst. Soovime uurida, mis on need bioloogilised mehhanismid, mis viivad kopsuvähi metastaseerumisele, sealjuures huvitab meid organspetsiifiline metastaseerumine. Tahame teada, kas on võimalik hinnata haiguse prognoosi juba diagnoosimisel, kas lisaks teadaolevatele prognostilistele faktoritele (staadium, histoloogia) on veel teisi geneetilisi faktoreid ning kas prognoosi saab ennustada KT-uuringu põhjal. Eespool nimetatust sündiski koostööprojekt Optellumiga.
Kes on projekti peale onkoloogide veel kaasatud?
Radioloogiakeskuse poolt on projektis võtmeisik radioloog Tanel Kordemets. Lisaks onkoloogidele on projektiga seotud ka torakaalkirurgid Tõnu Vanakesa ja Ingemar Almre. Uuringu esmased tulemused avaldati Euroopa Meditsiinilise Onkoloogia Seltsi (European Society of Medical Oncology) aastakonverentsil oktoobris 2023 Madridis. Projekti järgmises etapis on plaanis suurendada patsientide arvu ning sellega parandada mudeli töökindlust ja usaldusväärsust.
Milline on tehisintellekti roll onkoloogias?
Tehisintellektil on onkoloogias väga oluline roll. Eelkõige kasutatakse seda vähidiagnostikas patoloogia- ja radioloogiavaldkonna uuringute puhul. Vähi varase avastamise sõeluuringud toetuvad paljuski radioloogilistele uuringutele, milles AI roll aja jooksul märkimisväärselt suureneb. Nii saab säästa radioloogide tööaega ja tõhustada hindamist, et eelkõige healoomulisi muutusi ära tunda. See aitab vältida asjatuid lisauuringuid. Kõnealuse uuringu raames arendatav AI-mudel võiks aidata patsientide ravi personaliseerida, halva prognoosiga patsientidel ravi tõhustada ja hea prognoosiga patsientidel ravi vähendada. Näiteks ei ole alati vaja teha adjuvantravi. Adjuvantravi tehakse lisaks esmasele ravimeetodile ning ravi personaliseerimine aitaks sellist ravi vähendada.
TUTVU LÄHEMALT! Machine learning model for predicting lung cancer recurrence after surgical treatment: A retrospective study using NLST and European hospital data. https://www.annalsofoncology.org/article/S0923-7534(23)01583-1/fulltext
AI aitab pankreasevähi patsientide vaevusi leevendada
Keemiaravikeskuse juhataja dr Anneli Elme tutvustab uuringuprojekti RELEVIUM. Selle uuringuprojekti raames teevad kuus maailma juhtivat ravikeskust koostööd, et AI abil arenenud staadiumiga pankreasevähi patsientide elukvaliteeti tõsta.
Mis on uuringuprojekti RELEVIUM eesmärgid?
Projekti RELEVIUM peamine hüpotees on, et arenenud staadiumis pankreasevähi patsientide elukvaliteeti saab märkimisväärselt parandada tugevalt isikustatud toitumise, kehalise aktiivsuse ja valuleevendusstrateegiate kaudu – seda loomulikult keemiaravi taustal. Et seda eesmärki saavutada, varustatakse RELEVIUMis osalevad patsiendid nutiseadmetega. Nende seadmete abil saavad patsient ja raviarst uuel tasandil suhelda ning vaevusi saab kiiremini leevendada.
Milliseid vahendeid patsiendid uuringus osaledes kasutavad?
Uuringus kasutatakse eesmärgi saavutamiseks multisensoritega varustatud nutikella koos distants-ultrahelianduriga ning tehisintellektil põhinevaid algoritme, mis pidevalt monitoorivad patsiendi valu ja sarkopeeniat ning aitavad vastu võtta raviotsuseid. Nimetatud kolm nutiseadet kombineerituna annavad väljundina andmevoo, mille põhjal saab raviarsti väga kiiresti muuta ja täpsustada personaalseid raviplaane.
Millised on nutiseadmete eelised?
Peaaegu iga kolmas eurooplane kannab kaasas nutikella või fitness-monitori, mis sageli suudab registreerida lisaks pulsile ka vererõhku ja veresuhkrut ning registreerida kehakaalu. RELEVIUMi uuringus soovitakse nende andmete põhjal välja töötada viise, kuidas haiguse ägenemist jälgida. Kõrvaltoimete ägenemist saab pärssida, kui nutiseadmete pakutavaid võimalusi oskuslikult kasutada. Tervisenäitajate katkematu voog võimaldab koostada ka senisest efektiivsemaid raviplaane. Maksimaalse elukvaliteedi saavutamiseks tuleb ravi kohandada iga patsiendi jaoks. Lisaks julgustavad kaasaskantavad lahendused patsienti ennast oma haigusel silma peal hoidma, et ise oma ravi jooksvalt reguleerida.
Kaugele arenenud pankreasevähiga haigetel on sageli rasked kaasnevad vaevused, näiteks valu ja lihasmassi kadu. Seetõttu on projekti keskmes kaasaskantav ultraheliseade, mis mõõdab lihasjõudu ja lihasmassi ilma spetsiaalseid kliinilisi seadmeid kasutamata. Selle saavutamiseks kombineeritakse mitme sensoriga nutikell ja ultraheliplaaster. Kuna lihasmassi kadu mõjutab lisaks lihasjõule ka südametegevust, hingamissagedust ja une kvaliteeti, siis on oluline jälgida ka patsiendi füüsilist aktiivsust.
Kõik nutiseadmete abil kogutud andmed on raviarstidele kohe kättesaadavad vastava äpi kaudu, et selle alusel haigetele isikustatud raviplaanid välja töötada. Kogutavat andmestikku saab edaspidi kasutada ka uurimistöödes.
Millised on projekti etapid?
Esimesena viiakse läbi teostatavus- ja andmekogumisfaas (RELEVIUM-FDC). Eesmärk on optimeerida patsiendipoolne ravisoovituste järgimine ja koostöövalmidus ning koguda andmeid, et vajalikud sekkumised kindlaks määrata. Kuue keskuse randomiseeritud kliiniline uuring (RELEVIUM-RCT) selgitab seejärel välja, kuivõrd efektiivselt pakutud personaalsed raviplaanid pankreasevähiga patsientide elukvaliteeti parandavad. Uuritakse ka teiseseid võimalikke tulemeid, näiteks ravi kuluefektiivsust, patsiendi üld-tervisliku toimetuleku paranemist ning pereliikmete kaasneva stressi ja hoolduskoormuse võimalikku vähenemist. Uuringu tulemused saavad aluseks soovitustele, kuidas integreerida kaugmonitooringut kaugele arenenud pankreasevähi palliatiivses ravis, et saavutada patsientide elukvaliteedi tõus.
Milles projekti uuenduslikkus seisneb?
Uuringu käigus loodetakse kaasaskantavate seadmete ja AI abil kõhunäärmekasvaja patsiente senisest tunduvalt intensiivsemalt jälgida, et võimalikke komplikatsioone juba eos ära tunda. Pankreasevähk avastatakse kahjuks liiga tihti alles hilises staadiumis. Patsientidele määratakse sel puhul palliatiivne ravi, mis lisaks eluea pikendamisele leevendab haigussümptomeid ja aitab säilitada parimat võimalikku elukvaliteeti. Lisaks valuravile tuleb korrigeerida elustiili valgurikka dieedi ja sihipärase kehalise aktiivsusega, et pidurdada kaalulangust ja lihasmassi kaotust ning säilitada elukvaliteet. Nende eesmärkide saavutamiseks tuleb pidevalt monitoorida patsiendi tervislikku seisundit ka väljaspool haiglat. Just selles loodetakse läbimurret RELEVIUMi uurimisprojektist, mis saab teoks Euroopa teadusassotsiatsiooni juhtimisel.
Kes projektis osalevad?
Regionaalhaiglal on au olla projekti kaasatud koos juhtivate Euroopa ravikeskustega. Projekti rahastab Euroopa Liit. Uurimisprojekt RELEVIUM koondab 18 Euroopa insitutsiooni. Lisaks Põhja-Eesti Regionaalhaiglale on kaasatud suured Euroopa kliinikud ja vähikeskused Saksamaal, Belgias, Prantsusmaal ja Iisraelis. Koostöö partneritega toimub interdistsiplinaarselt. Kaasatud on näiteks e-tervise ja tehisintellekti idufirmad Pulsify Medical, AINIGMA Technologies (Belgia), MCS Datalabs (Saksamaa) ja Exus Software (Kreeka).
Uurimisprojekt kestab septembrist 2022 kuni augustini 2026 Euroopa Liidu teadusuuringute ja innovatsiooni raamprogrammi „Euroopa horisont“ osana ning projekti on rahastatud ligi 6 miljoni euroga.