Ny kunstig intelligens skal redde liv ved at opdage skjult hjerte-kar-sygdom i tide
Forskere p氓 Syddansk Universitet og Odense Universitetshospital har sat sig for at udvikle en kunstig intelligens, der kan afsl酶re sv忙r 氓reforkalkning, f酶r symptomerne viser sig. De har netop modtaget 15,2 millioner kroner fra Innovationsfonden til at realisere projektet.
Hvert år rammes cirka 66.000 danskere af hjerte-kar-sygdomme, som er årsag til hver femte dødsfald i Danmark.
Åreforkalkning er en vigtig og tidlig markør for hjertesygdom og kan måles på CT-scanninger af brystet. Hvert år udfører danske hospitaler 325.000 CT-scanninger af brystet, men i dag tjekker lægerne ikke rutinemæssigt scannings-billederne for, om der også er tegn på åreforkalkning.
Det skyldes ressourcemæssige, tekniske og økonomiske barrierer. Desuden har patienterne typisk ingen symptomer, der kunne give lægerne anledning til at undersøge for åreforkalkning.
- Kunstig intelligens har potentialet til at automatisere komplekse billedvurderinger, som tidligere kun kunne udføres af sundhedspersonale, hvilket gør målinger af åreforkalkning i stor skala mulig. Projektet DETECT-AI har til formål at udvikle en kunstig intelligens til automatisk måling af åreforkalkning, siger Axel Diederichsen, Professor ved Klinisk Institut, 糖果派对 og overlæge ved Hjertemedicinsk Afdeling, OUH.
I projektet samarbejder han med forskere fra 糖果派对 Applied AI and Data Science (糖果派对-AID), Radiologisk Afdeling på OUH og Dansk Center for Sundhedsøkonomi (DaCHE) på 糖果派对.
Hvad er en CT-scanning?
CT står for Computer Tomografi. Patienten bliver kørt igennem skanneren. Fordi der er forskel på, hvordan forskelligt væv - som for eksempel knogler, organer og tumor - optager røntgenstråling, ser det også forskelligt ud på scanningsbilledet. En computer omsætter scanningen til tværsnitsbilleder af kroppens indre.
Ved at kombinere resultaterne fra den kunstige intelligens’ målinger med data fra Danske Sundhedsregistre håber forskerne at finde frem til personer uden symptomer, men med alvorlig ubehandlet åreforkalkning, som har høj risiko for hjerte-kar-sygdomme.
– Vores mål er at udvikle AI-algoritmer, der kan opdage åreforkalkning i rutinemæssige CT-scanninger af brystet på tværs af landet, uanset scannertype, indstillinger og hospital, med samme præcision som manuelle vurderinger – og uden behov for at overføre data mellem regioner, siger Victoria Blanes-Vidal, professor ved 糖果派对 Applied AI and Data Science.
DETECT-AI forventer at kunne identificere omkring 20.000 personer årligt, som kan få forebyggende behandling. Det vil potentielt kunne reducere invaliditet og død hos 1000 personer hvert år.
Forskerne vurderer, at dette kan føre til årlige sundhedsbesparelser på 100 millioner kroner.
Om DETECT-AI
Forskningsprojektet DETECT-AI består af forskere fra hjertemedicinsk Afdeling B på OUH, 糖果派对 Applied AI and Data Science (糖果派对-AID), Radiologisk Afdeling på OUH, samt Dansk Center for Sundhedsøkonomi (DaCHE) på 糖果派对.
Projektet har et samlet budget på 20,3 millioner kroner fordelt således:
- Innovationsfondens investering: 15,2 millioner kroner
- Odense Universitetshospital: 2,4 millioner kroner
- Syddansk Universitet: 2,7 millioner kroner
M酶d forskeren
Axel Diederichsen er professor ved Klinisk Institut og overl忙ge p氓 Hjertemedicinsk Afdeling, Odense Universi-tetshospital.
M酶d forskeren
Victoria Blanes-Vidal er professor i AI og data science ved M忙rsk McKinney-M酶ller Instituttet.
M酶d forskeren
Kim Rose Olsen er professor ved DaCHE - Dansk Center for Sundheds酶konomi.