Kartasalo, Kimmo Juhani – Trustworthy and sustainable medical artificial intelligence

Bakgrund

Artificiell intelligens (AI) blir en allt viktigare del av sjukvården och hjälper läkare att ställa snabbare och mer träffsäkra diagnoser. Men AI är inte felfritt – det kan vara partiskt, ge olika resultat över tid, förbruka stora mängder energi och vara svårt att använda i sjukvårdsmiljöer med begränsade resurser. Denna forskning syftar till att lösa dessa utmaningar och göra medicinsk AI mer pålitlig och hållbar. Projektet är ett internationellt samarbete med experter från Sverige, Norge, Kanada, Jordanien och Irak.

Beskrivning

Ett stort problem är att AI inte alltid fungerar lika bra för alla patienter. Om ett AI-system tränas främst på data från en viss patientgrupp kan det ge sämre resultat för personer från andra bakgrunder. En annan utmaning är att AI:s prestanda kan förändras över tid, vilket kan leda till inkonsekventa diagnoser. Dessutom kräver AI-system mycket datorkraft, vilket både är dyrt och skadligt för miljön. Slutligen saknar många sjukhus den avancerade digitala utrustningen som krävs för AI-diagnostik. Projektet bygger på analysering av stora samlingar av digitaliserade vävnadsprov för att lösa dessa problem genom nya AI metoder.

Mål

Projektet syftar till att utveckla metoder för att minska AI:s partiskhet, säkerställa att det fungerar stabilt över tid, förbättra energieffektiviteten och göra AI mer tillgängligt genom att integrera det i en lågkostnadsskanner. Genom att göra AI inom medicinen mer träffsäkert, rättvist och tillgängligt kan denna forskning bidra till bättre sjukvård för patienter världen över. Projektet fokuserar på prostatacancer, men kan också förbättra AI-diagnostik av andra cancersjukdomar.