Docrateen ylilääkäri Juha Kononen: ”Kuvantamistieto on avaamaton aarrearkku koneälysovelluksille”

Docrates Syöpäsairaala on käyttänyt MVisionin kehittämää tekoälyohjelmistoa sädehoidon suunnitteluun noin kaksi vuotta. Tänään se on osa sairaalan työnkulkua ja tarkentaa suunnittelua sekä säästää lääkärien työaikaa.

Johtava ylilääkäri Juha Kononen sanoo Hoiva&Terveydelle, että ohjelmiston avulla sädehoitoa suunnitteleville lääkäreille jää enemmän aikaa ajatella ja perehtyä tietyn potilaan ongelmaan, kun tietyt rutiinitehtävät on automatisoitu.

Hän kertoo, että sädehoidon suunnittelussa kudosrakenteet tunnistetaan, jotta fyysikot pystyvät laskemaan annosjakaumia kudoksissa.

– Ohjelmisto tunnistaa erittäin hyvin normaalit kudosrakenteet, ja antaa valmiiksi perustan, johon suunnitellaan varsinainen hoitokohde. Kun ohjelmisto huolehtii perustyöstä, voi lääkäri keskittyä potilaan tilanteen vaatimiin yksilöllisiin tarpeisiin, kuten syövän levinneisyyden ja syövän aggressiivisuuden huomioimiseen sädehoitosuunnitelmassa, Kononen sanoo.

Aiemmin onkologit piirsivät kudoskohteet käsityönä. Kun koneälyohjelmistoa aloitettiin Docrateessa käyttämään eturauhassyövän hoidossa, verrattiin sitä käytössä olevaan menetelmään. Ohjelmiston havaittiin tuovan työhön ennen kaikkea toistettavuutta.

Ohjelmiston avulla hoidon laatu paranee

Nykyään ohjelmistoa käytetään lähes kaikessa syövänhoidossa Docrateessa.

– Ohjelmistoa voi hyödyntää monien syöpien sädehoidon suunnittelussa annoslaskelmia varten. Koneälytyökalut ovat huomaamattomia ja niitä voi lääkäri hyödyntää annossuunnittelussa apuna, Juha Kononen sanoo.

Ohjelmisto parantaa hoidon laatua kokonaisuutena.

– Ohjelmiston avulla voidaan vähentää potilaalle sädehoidosta aiheutuvia riskejä. Kun normaalit kudosrakenteet määritellään huolellisesti, voivat fyysikot ohjata sädehoidon hoitokohteeseen tarkasti ja näin välttää muita elimiä, Kononen kuvaa.

Kuvantamisdataa voidaan hyödyntää paljon enemmän

Sairaalaan kertyy kuvantamisesta paljon materiaalia, jota voisi vielä paremmin hyödyntää tutkimuksissa ja potilaan hoidossa. Kuvamateriaalista voidaan tehdä runsaasti erilaisia mittauksia.

– Esimerkiksi kasvainvolyymien tai normaalien kudosrakenteiden kuten lihasmassan tai rasvakudoksen arviointiin ei lääkäreillä ole aikaa, mutta tällainen analyysi toisi paljon lisää tietoa potilaan yleiskunnosta, Juha Kononen sanoo.

Kononen uskoo, että koneälysovelluksia lääkäreiden käyttöön keksitään lähivuosina lisää ja kuvaakin koneälyn mahdollisuuksia kuvantamistiedon hyödyntämisessä ”avaamattomaksi aarrearkuksi”.

– Tällä hetkellä hyödynnetään vain jäävuoren huippu kaikesta tiedosta. Etenkin radiologiassa voitaisiin saada lisää tietoa potilaiden tilasta, ja jo varhaisemmassa vaiheessa tehdä havaintoja hoitojen tehokkuudesta. Näin saadaan lisää tarkkuutta ja tehoa hoidon määrittelyyn, Kononen sanoo.

Koneäly apuna myös geenitesteissä

Toimitusjohtaja Ilpo Tolonen sanoo, että Docrates on vuosien aikana ottanut nopeasti käyttöön innovaatioita syövänhoidossa ja koneälyn käyttökohteita pohditaan sairaalassa jatkuvasti. Koneälyä käytetään myös geenitestien tulkitsemisessa.

– Mitä monimutkaisempi testi, sitä enemmän siitä kertyy dataa. Kaikissa laajemmissa geenitesteissä tarvitaan tulosten tulkitsemiseksi laaja tietokanta, joka on luotu käyttämällä algoritmeja, Juha Kononen sanoo.

kuva: Shutterstock

Edellinen artikkeliTerveystalo ottaa käyttöön koronan kurlaustestin – miellyttävämpi keino toistuvaan testaukseen työpaikoilla
Seuraava artikkeliNonna Group tuo uuden palvelukonseptin ikäihmisille – Pihlajalinna sijoittajaksi