Idépris til avansert teknologi for fosterdiagnostikk

Et samarbeidsprosjekt mellom Akershus universitetssykehus (Ahus) og bedriften NordicCAD har vunnet Ideprisen 2021 fra Inven2. Prosjektet kombinerer kunstig intelligens og maskinlæring anvendt på MR-teknologi for å avsløre risikosvangerskap tidlig i mors liv.

MR foster
MR-bilde av foster sett i programvaren "Baby segmentation tool". Foto: NordicCAD

Inven2s «Ideprisen 2021» er tildelt et samarbeidsprosjekt mellom Akershus universitetssykehus (Ahus) og bedriften NordicCAD.

Vinnere får 250.000 kroner, rådgivning og bistand til å videreutvikle sin idé. Les mer om Inven2 her: https://www.inven2.com/om-oss/

Ideen går ut på å bruke kunstig intelligens til å tolke MR-bilder, for å kunne avsløre risikosvangerskap ut fra morkakestørrelsen.

- Denne idéen utmerket seg blant årets bidrag. Det er veldig spennende at kombinasjonen av kunstig intelligens og MR kan løse dette viktige medisinske problemet innen fosterdiagnostikken. Vi ser fram til å følge denne idéen videre, sier Jens Halvard Grønlien, «Vice President Innovation» i Inven2.

Innovative klinikere gir innovative løsninger

Det er Kjell-Inge Gjesdal som står bak ideen og utviklingen, sammen med Carl Petter Skaar Kulseng ved NordicCAD, Vigdis Hillestad, konstituert overlege innen intervensjonsradiologi ved Ahus og Anne Eskild, professor ved Universitetet i Oslo og overlege og sjef for forskningsavdelingen ved Kvinneklinikken på Ahus.

Kjell-Inge Gjesdal NordicCAD

Kjell-Inge Gjesdal, klinisk medisinsk fysiker ved Ahus og leder av bedriften NordicCAD, som spesialiserer seg på MR- og CT-teknologi.

- Det er veldig artig å ha vært med på dette. Ahus, med sitt store volum, er et fabelaktig sted for å kunne utvikle ny medisin, sier Kjell-Inge Gjesdal. Han er klinisk medisinsk fysiker ved Ahus og leder av bedriften NordicCAD, som spesialiserer seg på utvikling av programvare basert MR- og CT-teknologi.

Gjesdal fremhever at innovative klinikere som Anne Esikld er gull verdt for å få til innovative løsninger.

- Hvis ingen starter en problemstilling, så kommer heller ingen ideer, sier han.
MR har normalt vært knyttet til nevrologi og ortopedi, og et samarbeid med Kvinneklinikken har derfor vært uvanlig.

Har manglet teknologi for å vurdere morkakens volum

Gjesdals idé ble til som ledd i forskningsprosjektet PLAVO, “Three dimensional (3D) ultrasound and magnetic resonance imaging (MRI) – the future tools to diagnose pregnancies with high risk of adverse outcome”, ledet av Anne Eskild ved Kvinneklinikken.

Ved Ahus har det i flere år vært forsket på morkakevekt, og funnene tyder på at størrelsesforholdet mellom morkaken og fosteret kan være med på å fortelle om risikoen for skader på fosteret.

Anne Eskild

Anne Eskild, professor ved Universitetet i Oslo og overlege og sjef for forskningsavdelingen ved Kvinneklinikken på Ahus.

- Det å måle morkakestørrelsen er i dag ikke en del av svangerskapsomsorgen, og det har heller ikke eksistert teknologi for å kunne gjøre dette, sier professor Anne Eskild.

Hun var derfor på jakt etter metoder for å kunne si noe om dette størrelsesforholdet. Ultralyd har foreløpig vist seg å ikke gi et godt nok grunnlag for å vurdere morkakestørrelsen. Dette jobbes det i PLAVO-studien videre med å forbedre.

I prosjektet som vant Invent2 ideprisen, ble det brukt MR-bilder. MR gjør det mulig å finne størrelsen på morkaken og fosteret – og teknologien som er utviklet, overflødiggjør et svært tidkrevende arbeid for radiologene med å spesifisere på hvert enkelt MR-bilde hva som er foster og hva som er morkake.

- MR-bildene består av det vi kaller «snitt». Radiolog Vigdis Hillestad tegnet inn konturen av morkake og foster på hvert enkelt snitt, slik at vi ved å legge de sammen, kan vite volum på morkake og foster. Slikt arbeid har vi ikke tid til i den kliniske hverdagen, sier Kjell-Inge Gjesdal.

Datamaskinen lærte å tolke MR-bildene

Gjesdal og kolleger brukte Hillestads spesifiseringer som fasit for å trene opp en datamaskin i å tolke MR-bilder, ved hjelp av det som kalles kunstig nevralt nettverk – altså kunstig intelligens.
 
- Datamaskinen lærte å gjenkjenne hva som er baby og hva som er morkake med cirka 100 prosent nøyaktighet, sier Gjesdal.

Baby segmentation tool

Programvaren som Kjell-Inge Gjesdal har utviklet kalles "Baby segmentation tool" og kan beregne volum på foster og morkake. Foto: NordicCAD

Programvaren kalles «Baby Segmentation Tool», og kan beregne volum på foster og morkake og størrelsesforhold mellom disse.

- Det brilliante her er at det tar kun noen få minutter fra bildene tas til man har gjort volumberegningen. 

Fremover vil metoden brukes for å verifisere Anne Eskilds teori om at morkaken og fosterets størrelsesforhold kan bidra til å si noe om risikosvangerskap. Gjesdal ser for seg at metoden kan være nyttig innen flere fagområder, ikke minst innen kirurgi, der kirurgene i stadig større grad vil kunne bli presentert for anatomi og patologi i 3D både før og under operasjoner.

- Målet er et teknologien skal tas i bruk og komme til nytte for flest mulig, sier Gjesdal.

Idéprisen gikk også i fjor til et Ahus-prosjekt. Les om prosjektet her:

Idéprisen 2020: Omskaper infeksjonsbeskyttelse til smittesikre vernehjelmer