Tekoäly auttaa patologia
24.9.2019/Text: Kimmo Kartasalo
Onko koneellisesti suoritettu syöpädiagnoosi osoitus muovikuorien sisällä surisevasta älystä? Tämä kysymys on muodostunut kahvipöydän kestosuosikiksi kehittäessämme koneoppimismenetelmää eturauhassyövän diagnosoimiseksi digitalisoiduista koepaloista. Niin sanottuihin syviin neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimisen menetelmät ovat viime vuosina näyttäneet kyntensä niin autoilussa kuin lautapeleissä – ja valloitettavia ongelmia ammennetaankin väitöskirjatyöni tapaan yhä enemmän myös lääketieteestä.
Mikroskooppilaseista biteiksi
Koneoppimisessa tutkittavasta ilmiöstä kerätään esimerkkidataa, jonka avulla muodostetaan ilmiötä kuvaava laskennallinen malli. Neuroverkkojen ero perinteiseen koneoppimiseen kiteytyy siihen, että neuroverkkomallit ”oppivat” itse, ilman ihmissuunnittelijan ennalta määräämiä sääntöjä, mikä datassa on huomionarvoista. Oma tutkimukseni keskittyy neuroverkkojen hyödyntämiseen alati yleistyvässä digitaalisessa patologiassa. Tavanomaisen mikroskoopilla tarkastelun sijaan digitaalisessa patologiassa kudosnäytteet skannataan erittäin korkearesoluutioisiksi kuviksi. Skannattuja näytteitä, esimerkiksi koepaloja epäillystä syövästä, voidaan tutkia, säilyttää ja analysoida digitaalisesti. Osana terveydenhuollon laajempaa digitalisaatiota tämä kehitys tarjoaa hedelmällisen kasvualustan uusille koneoppimisratkaisuille.
Pohjoismaista yhteistyötä ja numeronmurskausta
Osana väitöskirjatyötäni olen päässyt mukaan eturauhassyövän diagnostiikkaa koskevaan Tampereen yliopiston, Uppsalan yliopiston ja Karoliinisen instituutin yhteisprojektiin. Eturauhassyövän yleisyyden ja patologipulan vuoksi koepalojen arviointi on kasvava rasite laboratorioille, joten prosessin tehostamiselle on suuri tarve ympäri maailman. Tutkimuksen pohjana on mittava ruotsalainen aineisto, joka kattaa kymmeniä tuhansia eturauhasen koepaloja. Kehittämälläni algoritmilla kuvat ja niiden sisältämät patologin tekemät merkinnät saadaan käsiteltyä neuroverkkolaskennan kannalta käyttökelpoiseen muotoon. Tätä seuraava opetusprosessi edellyttää suurteholaskentaa grafiikkaprosessoreilla. Suomessa on onneksi sisäistetty järeän laskentakapasiteetin merkitys tutkimukselle – hatunnosto CSC:lle sekä Tampereen tieteellisen laskennan keskukselle. Opetuksen tuloksena saadaan neuroverkkomalli, joka jäljittelee huippupatologin toimintaa ja kykenee arvioimaan, sisältääkö koepala eturauhasyöpää. Leijonanosa projektimme kehitystyöstä tehtiin Uppsalaan vuonna 2018 suuntautuneen tutkijavaihtojaksoni aikana. Tiivis yhteistyö ruotsalaisten kanssa on toiminut kaikin puolin mallikkaasti ja sivutuotteena kouluruotsinikin on hitusen vertynyt.
Tekolääkäriä saadaan vielä odottaa
Palatakseni alun kysymykseen: onko onnistunut syöpädiagnoosi osoitus älystä? Ehkä ei, mutta huolellisesta tutkimus- ja insinöörityöstä kylläkin. Oli sitten mitä mieltä hyvänsä tekoälyn terminologiasta tai filosofisista ulottuvuuksista, nykyaikaisen koneoppimisen voittokulkua ei käy kieltäminen. Työn alla olevan tutkimuksemme myötä eturauhassyövän diagnosointi voidaan toivottavasti pian lisätä menestyksekkäiden neuroverkkosovellusten ketjuun. Neuroverkkokaan ei kuitenkaan ole kaikki perinteisen koneoppimisen ongelmat ohittava ”hopealuoti”, ja lääkärinpapereiden luovuttaminen itsenäisesti diagnooseja suorittavalle koneälylle kuulostaa vielä tällä hetkellä utopialta (tai ainakin potilasturvallisuuden kannalta vastuuttomalta). Tilannetta voi verrata tie- tai lentoliikenteeseen: vakionopeudensäädin tai autopilotti voi olla verraton apu, mutta kapteenillekin on yhä paikkansa. Tekoälyn hyödyntäminen tähän tapaan kustannustehokkuutta ja turvallisuutta lisäävänä patologin apurina voi olla todellisuutta piankin. Tämän saavuttaminen edellyttää vielä jatkotutkimuksia koskien tekoälyn toimivuutta arkipäivän terveydenhuollossa – ja ennen kaikkea lisää perinpohjaista insinöörityötä.
Kirjoittaja Kimmo Kartasalo työskentelee väitöskirjatutkijana Tampereen yliopiston Lääketieteen ja terveysteknologian tiedekunnassa, Biokuvainformatiikan tutkimusryhmässä. Hän sai Tekniikan edistämissäätiöltä apurahaa vuonna 2018.
Uusimmat artikkelit
Pirkka Palomäki brings business and technology expertise to the board of the Finnish Foundation for Technology Promotion
Pirkka Palomäki brings business and technology expertise to the board of the Finnish Foundation for Technology Promotion Photo: Maki.vc. Pirkka Palomäki is an engineer and venture capital investor with experience in various leadership roles as well as founding companies. As a board member of the Finnish Foundation for Technology Promotion, he wants to ensure…
Pirkka Palomäki tuo Tekniikan edistämissäätiön hallitukseen ymmärrystä yritysmaailmasta ja erilaisista teknologioista
Pirkka Palomäki tuo Tekniikan edistämissäätiön hallitukseen ymmärrystä yritysmaailmasta ja erilaisista teknologioista Kuva: Maki.vc. Pirkka Palomäki on diplomi-insinööri ja pääomasijoittaja, jolla on kokemusta niin erilaisista johtotehtävistä kuin yritysten perustamisesta. Tekniikan edistämissäätiön hallituksessa hän haluaa varmistaa, että säätiö pystyy jatkossakin tarjoamaan pitkäjänteistä tukea suomalaiselle huippututkimukselle. Kuka olet ja mikä sai sinut lähtemään Tekniikan edistämissäätiön hallitukseen? ”Olen…
Juho Malmberg aims to enhance impact as Chairman of the Board of the Finnish Foundation for Technology Promotion
Juho Malmberg aims to enhance impact as Chairman of the Board of the Finnish Foundation for Technology Promotion Photographer: Vilja Pursiainen Juho Malmberg is an engineer and professional board member with extensive leadership experience at companies such as Accenture, KONE, and OP Group. As Chairman of the Board of the Finnish Foundation for Technology…