Hoppa till huvudinnehåll
RISE logo

Artificiell intelligens minskar lidande för canceröverlevare

Varje år insjuknar ca 300 barn i cancer i Sverige. Möjligheterna till behandling är goda, och fyra av fem överlever cancern. Men många som fått cancer som barn och överlevt får olika problem senare i livet. Nu ska forskare på RISE undersöka om det med hjälp av artificiell intelligens går att hitta mönster bland dem som drabbas.

Barn som överlevt cancer drabbas ofta av så kallade seneffekter i vuxen ålder. Med seneffekter menas mer eller mindre bestående förändringar som kvarstår sedan behandlingen är avslutad. Det kan till exempel vara nedsatt längdtillväxt, hjärtsvikt, barnlöshet, nedsatt hörsel eller syn, eller inlärningssvårigheter, men hittills har man inte haft någon tydlig bild av vem det är som drabbats.

– Med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning hoppas vi kunna identifiera grupper som löper risk att drabbas av seneffekter, säger Anders Holst, forskare på RISE.

Anders Holst och hans forskningsteam tittar nu på data från alla barncanceröverlevare från 1970-talet, ett urval på ca 2000 personer. Mängden data gör det möjligt att hitta korrelationer mellan olika patienters sjukdomshistorier.

– Vi kommer att titta på samband mellan personliga uppgifter, diagnos, behandling och seneffekter, säger Holst. För att göra det kan vi inte titta på individer en och en, utan vi delar upp olika fall i kluster.

Samband mellan diagnos, behandling och seneffekter

Forskarna undersöker även samband mellan cancerdiagnos kontra seneffekter vs behandling kontra seneffekter.  Det vill säga, är det cancerdiagnosen som orsakar komplikationerna senare i livet eller är det behandlingen? Idag vet vi inte säkert menar Anders Holst:

– Vi måste särskilja direkta orsaker från indirekta för att hitta svaren.

Resultaten förväntas skapa nya hypoteser kring vilka behandlingar som orsakar eller bidrar till komplikationer, något som i sin tur kan öppna upp för nya preventiva åtgärder, bättre behandlingsstrategier eller utveckling av nya lågriskterapier.

Individanpassad uppföljning

Projektet syftar också till att kunna presentera individanpassade uppföljningsråd till varje enskild barncanceröverlevares behandlingsdata. Genom att skräddarsy hur behandlingsdata presenteras för varje enskild individ så ökar förmågan att ta in information som rör den egna hälsan. Att presentera informationen på ett användarvänligt och informationssäkert sätt underlättar dessutom för sjukhuspersonalen.

Målsättningarna med projektet är många; informationssäkerhet, individanpassad vård, rätt vård i rätt tid, prevention och möjligheten att identifiera nya riskgrupper. Ett övergripande mål är dock att bidra till att minska mänskligt lidande – den bästa möjliga användningen av artificiell intelligens och maskininlärning.

Fakta

Projektet startade i november 2017 och pågår fram till maj 2020. Förutom RISE arbetar även Institutionen för Kliniska vetenskaper, Lunds universitet, Climber AB och Region Skåne Barnonkologen i projektet, som finansieras av Vinnova genom utlysningen Artificiell Intelligens för bättre hälsa.