NyheterForskning

AI bedömer röntgenbilder lika bra som läkare

Publicerat 2017-07-04 11:23. Uppdaterat 2017-07-04 15:30This page in English
Max Gordon, forskare vid institutionen för kliniska vetenskaper, Danderyds sjukhus. Foto: Stefan ZimmermanMax Gordon, Karolinska Institutet's Department of Clinical Sciences, Danderyd Hospital. Photo: Stefan Zimmerman 

Många arbetsuppgifter, inom medicinen såväl som andra områden, kan i framtiden komma att utföras med hjälp av artificiell intelligens. Självlärande datorprogram kan redan idag göra lika säkra röntgenbedömningar som en ortopedläkare, visar en ny studie i Acta Orthopaedica från Karolinska Institutet i samarbete med KTH och Danderyds sjukhus.

Att bedöma röntgenbilder är ett kunskaps- och tidskrävande arbete, vars resultat till stor del färgas av den läkare som gör bedömningen. Men artificiell intelligens, AI, kan förenkla och standardisera arbetet väsentligt, menar Max Gordon, biträdande överläkare i ortopedi vid Danderyds sjukhus och forskare vid Karolinska Institutet, som nu har publicerat en studie kring hur röntgenbilder kan tolkas med hjälp av datorprogram som tränas i att känna igen frakturer.

– Vår studie visar att AI-nätverk kan göra bedömningar i samma nivå som med tränade människor. Vår förhoppning är att vi med hjälp av högupplösta röntgenbilder kan nå ännu bättre resultat, säger Max Gordon.

Genomgång av 256 000 bilder

Bildtolkning genom artificiell intelligens fick sitt stora genombrott 2012. Den algoritm som då slog datorvärlden med häpnad var jämfört med en människa 3 gånger sämre på att känna igen objekt i bilder från internet, och utvecklingen därefter gick fort. År 2015 var resultaten i nivå med människan och året därpå dubbelt så bra. Det fick Max Gordon att fundera kring hur tekniken skulle kunna användas inom ortopedi och röntgenbedömningar:

I den aktuella studien har forskarna låtit existerande AI-algoritmer för bildigenkänning gå igenom totalt 256 000 bilder på händer, handleder, fotleder i Danderyds sjukhus bildarkiv. Först fick datorn träna på att upptäcka frakturer i två tredjedelar av bilderna under vägledning av forskarna. Därefter fick den självständigt bedöma den återstående tredjedelen bilder, som alltså var helt nya för AI-programmet. Parallellt bedömde två överläkare samma bilder.

Resultatet blev att datorn och doktorerna gjorde lika bra bedömning givet samma bildkvalitet. I drygt 80 procent av fallen kunde både doktorerna och datorn avgöra att det fanns en fraktur.

Kan ge helt nya möjligheter

AI-programmet, som är inspirerat av den mänskliga hjärnans sätt att lära sig, har potential att bli ännu bättre på sin uppgift om det får tillgång till större informationsmängder. Forskarna har därför inlett en uppföljande studie där Danderyds sjukhus hela ortopediska röntgenregister, en dryg miljon bilder i högupplöst format, ska användas som bas.

– Artificiell intelligens kan bidra till en enhetligare klassificering och en gemensam måttstock inom röntgenbedömning. Om vi kan gå tillbaka till våra digitala arkiv skulle dessutom omfattande forskning kring överlevnad, sjukdomsutveckling och arbetsförmåga bli möjlig – studier som tidigare har varit omöjliga på grund av mängden data att hantera, säger Max Gordon.

Publikation

”Artificial intelligence for analyzing orthopedic trauma radiographs: Deep learning algorithms - are they on par with humans for diagnosing fractures?”
Jakub Olczak, Niklas Fahlberg, Atsuto Maki, Ali Sharif Razavian, Anthony Jilert, André Stark, Olof Sköldenberg, Max Gordon
Acta Orthopaedica, 3 juli 2017

OrtopediRöntgen