Fimlab on aloittanut tekoälyavusteisen diagnostiikan käyttöönoton patologian erikoisalalla. Kudosnäytteisiin kohdennetut tekoälytyökalut tukevat lääkärin työtä, parantavat diagnostiikan tarkkuutta ja tuovat uusia mahdollisuuksia syöpäsairauksien luokitteluun. 

Viime vuonna toteutetussa kilpailutuksessa Fimlab valitsi useita tekoälyratkaisujen toimittajia puitehankintamallilla. Nyt ensimmäisessä vaiheessa syyskuun puolivälistä alkaen otetaan käyttöön suomalaisen Aiforian ja yhdysvaltalaisen Proscian kehittämät tekoälyalustat, joilla käytetään rinta-, eturauhas- ja ruoansulatuskanavan kudosnäytteiden analysointiin validoituja tekoälytyökaluja. 

Tekoäly tukee erikoislääkäreiden työtä 

Tekoälytyökalujen validointi on tehty huolellisesti, ja niiden käyttöä seurataan tarkasti. Tekoäly analysoi digitoidun kudosnäytteen ennen patologin arviota. Lääkäri tarkastelee tekoälyn tuottamaa analyysiä ja tekee lopullisen diagnoosin sen tukemana. 

Kansainvälisten tutkimusten mukaan tekoäly voi nopeuttaa analyysiä ja raportointia jopa 20–40 prosenttia näytetyypin mukaan. Erityisesti rintasyövän luokittelussa tekoäly tarjoaa ratkaisuja, joita perinteinen mikroskopia ei kykene tuottamaan. 

Tekoälyn käyttöönotto on Fimlabissa osa laajempaa kehityspolkua, jolla vastataan patologian kasvaviin näytemääriin ja asiantuntijapulaan. 

– Tekoäly ei korvaa erikoislääkäreitä, mutta se tukee heidän työtään ja mahdollistaa entistä nopeamman ja tarkemman diagnostiikan, Fimlabin patologian osastonylilääkäri Teemu Tolonen kertoo. 

Fimlab on digipatologian pioneeri 

Fimlab on digitaalisen patologian edelläkävijä Suomessa. Kudosnäytteiden digitalisointi aloitettiin jo vuonna 2021, ja nyt tekoäly vie kehityksen uudelle tasolle. Tulevaisuudessa tekoälyalgoritmit voivat tarjota myös itsenäisiä ennustemalleja hoitopäätösten tueksi tai auttaa geneettisten testien valinnassa. 

Patologian erikoisalalla diagnostiikan tukena tekoäly 

• auttaa vastaamaan kasvaviin näytemääriin ja asiantuntijapulaan 

• parantaa diagnostiikan laatua ja yhdenmukaisuutta 

• tukee lääkärin työtä, ei korvaa sitä 

• mahdollistaa uudenlaisen diagnostiikan ja tulevaisuudessa myös ennustemallien kehittämisen.