Epstein, Eva Elisabeth – Clinical Implementation of a Computer Aided Diagnostic support (CADs) system for Ultrasound detection of ovarian cancer

Bakgrund

Äggstockstumörer är vanligt förekommande. Handläggningen baseras på ultraljudsdiagnostik, då biopsi kan riskera sprida tumören vid cancer. Det råder brist på läkare med tillräcklig erfarenhet av att skilja godartade tumörer från cancer. Felaktiga bedömningar leder till onödiga remisser och operationer, samt försenade cancerdiagnoser vilket kan minska chansen till överlevnad. Vi har visat att AI modeller har en diagnostisk precision som överträffar även experter och att resultaten står sig över olika populationer, ultraljudsmaskiner och diagnoser. Dessutom kan AI-drivet stöd, som 'second reader', minska resursanvändningen med 60%.

Beskrivning

Äggstockscancer upptäcka ofta i ett sent stadium och har då dålig prognos. Undersökningar har visat att mer än 20% av patienter med äggstockscancer får sin diagnos fördröjd till följd av att läkare inte förstår att det rör sig om cancer vid första kontakt med vården. Det råder stora lokala och regionala skillnader i tillgången på högkvalitativ diagnostik. De metoder vi vill studera är AI drivet beslutsstöd applicerat på ultraljudsbilder av äggstockstumörer samt cirkulerande tumör DNA i blod. Tanken är att implementering dess nya tekniker kan ge flera kvinnor tillgång till högkvalitativ diagnostik, och individualiserad behandling.

Mål

Det övergripande målet är att implementera AI drivet beslutsstöd vid ultraljudsdiagnostik av äggstockstumörer. Vi vill: Förbättra befintliga AI modeler så att de kan användas som beslutsstöd vid ultraljudsundersökning av äggstockarna även i ett screening scenario. Undersöka hälsoekonomiska effekter, och patient-utfall av att införa AI drivet beslutsstöd som 'second reader'. Ta reda på om AI-drivet beslutsstöd i kombination med analys av cirkulerande tumör DNA (ctDNA) i blod, kan bidra till säkrare diagnostik vid svårbedömda tumörer, samt hjälpa till vid prognostisering och individualiserad behandling hos patienter med äggstockscancer.