Dirbtinis intelektas vėžio gydyme: įsibėgėja NEXT-TUMOR projektas personalizuotai onkologijai

Kaip sujungti medicininius vaizdus, paciento savijautą ir dirbtinį intelektą į vieningą sprendimą onkologijoje? Į šį klausimą siekia atsakyti Lietuvos mokslo tarybos finansuojamas projektas NEXT-TUMOUR, vykdomas Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Medicinos fakulteto Fizikos, matematikos ir biofizikos katedros mokslininkų, į projektą aktyviai įtraukiant ir studentus.

Projektu siekiama sukurti dirbtiniu intelektu (DI) grįstą sistemą, kuri padėtų tiksliau stebėti galvos ir kaklo vėžiu sergančių pacientų būklę ir vertinti gydymo efektyvumą. Sistema sujungs skirtingų tipų duomenis (medicininius vaizdus, fiziologinius rodiklius ir pacientų pateikiamą informaciją apie savijautą bei gyvenimo kokybę) į vieningą, gydytojams pritaikytą sprendimų priėmimo modelį.

„Šiuo projektu siekiame žengti dar vieną svarbų žingsnį link personalizuotos onkologijos. Integruodami medicininius vaizdus, biologinius rodiklius ir paciento pateikiamą informaciją, kuriame metodiką, leidžiančią kasdien stebėti paciento būklę ir pritaikyti personalizuotą gydymą. Tikime, kad dirbtinio intelekto pagrindu sukurta multimodalinė sistema padės gydytojams priimti tikslesnius sprendimus realiu laiku ir reikšmingai prisidės prie pacientų gyvenimo kokybės gerinimo“, – sako projekto vadovė prof. dr. Renata Paukštaitienė.

Projektas vykdomas LSMU Fizikos, matematikos ir biofizikos katedroje bendradarbiaujant su LSMU ligoninės Kauno klinikų Onkologijos ir Hematologijos klinika. Tarpdisciplininė komanda (tyrėjai, gydytojai onkologai ir medicinos fizikės) užtikrina, kad kuriami sprendimai būtų grindžiami realiais klinikiniais poreikiais ir galėtų būti taikomi kasdienėje praktikoje.

Vienas pagrindinių projekto iššūkių – ribotas anotuotų medicininių duomenų kiekis. Tam spręsti kuriamas pusiau prižiūrimu mokymusi grįstas giluminio mokymosi modelis, leidžiantis analizuoti naviko ir aplinkinių audinių pokyčius laikui bėgant net esant ribotiems duomenims. Integruojant įvairius duomenų šaltinius, sistema sudarys prielaidas tiksliau prognozuoti ligos eigą ir individualų atsaką į gydymą.

Svarbi projekto dalis – pacientų gyvenimo kokybės vertinimas. Duomenys renkami naudojant standartizuotą EORTC QLQ klausimyną, kuris leidžia įtraukti paciento patirtį į gydymo sprendimus. Taip užtikrinama, kad kuriami sprendimai atspindėtų ne tik technologinius rodiklius, bet ir realią paciento patirtį bei gyvenimo kokybės pokyčius. Projektas taip pat stiprina mokslo ir studijų integraciją: jame dalyvauja doktorantė ir medicinos vientisųjų studijų programos studentai, rengiantieji baigiamuosius darbus projekto tematika. Tai padeda ugdyti naujos kartos specialistus dirbtinio intelekto taikymų biomedicinos srityje. Visi tyrimai atliekami laikantis griežtų bioetikos ir duomenų apsaugos reikalavimų, projektui suteiktas leidimas vykdyti biomedicininį tyrimą. Tai leidžia naudoti realius klinikinius duomenis ir siekti, kad rezultatai būtų tiesiogiai pritaikomi praktikoje.

Tikimasi, kad projekto metu sukurta sistema prisidės prie tikslesnės navikų stebėsenos, pagrįstų klinikinių sprendimų ir personalizuotos onkologinės priežiūros, kartu stiprinant dirbtinio intelekto taikymų potencialą medicinoje.

Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutarties Nr. P-ITP-25-1. Jo trukmė – nuo 2025 m. rugsėjo 1 d. iki 2027 m. rugpjūčio 31 d.