Utvikling av kunstig intelligens-verktøy for vurdering av polypper i tykktarm og endetarm

Prosjektet vil utvikle et nytt kunstig intelligens-verktøy for risikovurdering av patologi som kan forutsi kreftrisiko uavhengig av endoskopørens ferdigheter. For å utvikle verktøyet, er det nødvendig med data i form av bilder eller videoklipp av polypper, som samles inn fra planlagte koloskopier. Målet er å gi en pålitelig diagnose i sanntid, uavhengig av endoskopørens ferdigheter, for å sikre raskere og bedre behandling og oppfølging av pasienter.

Dette prosjektet omhandler utvikling av et kunstig intelligens-verktøy for å risikovurdere polypper. Nøyaktig klassifisering og risikovurdering av polypper funnet under koloskopi er viktig for å vurdere risikoen for tykktarmskreft.

Ved å pålitelig vurdere kreftrisikoen for hver enkelt polypp kan den mest passende behandlingen avgjøres, og det besluttes hvor ofte pasienten bør følges opp med tanke på fremtidig kreftutvikling. Det er mulig å vurdere kreftrisiko med og uten vevsprøver, men uten vevsprøver er det nødvendig med spesialkompetanse. Dagens metoder for å vurdere polypprisiko under koloskopi ikke optimale. Omtrent 25 prosent av kirurgisk fjernede tykktarmslesjoner viser seg å være godartede.

Prosjektets mål er å utvikle et verktøy som kan bidra til å identifisere hvilke polypper som er godartede for å unngå unødvendig kirurgi. Dette kan bidra til å redusere helsekostnader og belastningen for pasienter fordi det kan føre til mindre antall unødvendige undersøkelser, kirurgiske inngrep og kontroller.

Dette er en registerdatastudie med pasienter som er påvist både godartede og ondartede polypper mellom 2020 og 2024. I Norge samler vi inn bilder av polypper fra pasienter registrert på Bærum sykehus ved Vestre Viken Helseforetak. Vi samarbeider med sykehus i Storbritannia, Spania, Italia, Sverige, Danmark, Polen og Japan.

Studien utføres ved medisinsk avdeling ved Bærum sykehus.

Studien hadde sin start i 2022 og er planlagt ferdigstilt 2024.

Medisinsk avdeling og Forskningsavdelingen ved Bærum sykehus.

King's College Hospital, Storbritannia

Shraddha Gulati - Overlege

Olaolu Olabintan - Stipendiat

Showa University Northern Yokohama Hospital, Japan

Masashi Misawa - Overlege

Aarhus University, Danmark

Rune Erichsen - Overlege

Karolinska Institutet, Sverige

Hans-Olov Adami - Overlege