HUS:n, HPE:n ja CGI:n IVF-AI-hankkeen tavoitteena on mullistaa hedelmöityshoidot hyödyntämällä tekoälyä. Hankkeessa yhdistyvät lääketiede, tekoäly ja kliininen tutkimus, ja tavoitteena on parantaa hedelmöityshoitojen onnistumisprosenttia ja kustannustehokkuutta.
IVF-hankkeessa (koeputkihedelmöitys) HUS, HPE (Hewlett Packard Enterprise) ja CGI tekevät tutkimus- ja kehitysyhteistyötä.
HUS:n lisääntymislääketieteen ylilääkäri Hanna Savolainen-Peltonen toimii hankkeen kliinisenä asiantuntijana ja keskustelee hedelmöityshoitojen kasvavasta maailmanlaajuisesta tarpeesta. Maailmanlaajuisesti noin 15 prosenttia lasta haluavista ihmisistä kärsii lapsettomuudesta, joten tämä hanke on erittäin merkittävä. ”Potilaan kannalta on ratkaisevan tärkeää saada realistista tietoa siitä, kuinka todennäköisesti hoito onnistuu”, Hanna Savolainen-Peltonen sanoo. Hankkeessa pyritään löytämään entistä yksilöllisempiä ratkaisuja hoidon valintaan ja ennustettavuuteen.
HPE johtaa hankkeen tekoäly- ja dataosuutta kehittämällä kattavia ennustemalleja potilas- ja kuvatietojen avulla. Mallin tarkoituksena on ennustaa avusteisen lisääntymishoidon yleinen onnistumistodennäköisyys ja suositella parasta hoitolinjaa kullekin pariskunnalle tekoälyyn perustuvan täsmälääketieteen avulla. Lisäksi HPE pyrkii integroimaan alkioiden kuvantunnistusmallin tuotokset potilastietomalliin kattavan ratkaisun aikaansaamiseksi. ”Perinteisesti alkiolääkärit ovat tehneet tällaisia analyysejä manuaalisesti, mutta tekoäly voi nopeuttaa heidän työtään merkittävästi tarjoamalla järjestelmällisempää kuvien ja numeeristen tietojen tulkintaa. Tämä integrointi ennustemalliin on merkittävä edistysaskel kliinisessä käytännössä, sillä se tarjoaa tehokkaamman ja tarkemman lähestymistavan hedelmöityshoitoihin”, toteaa Iveta Lohovska HPE:stä.
CGI tuo hankkeeseen tekoälyasiantuntemusta, jota tarvitaan lääketieteellisen kuvantamisen tunnistamismenetelmien kehittämiseksi tekoälyn avulla. CGI:n Miikka Kiiski toteaa: ”Tavoitteena on luoda teknisesti toteuttamiskelpoinen ratkaisu, joka voi auttaa pariskuntia maailmanlaajuisesti.” Tekoälyä voidaan käyttää analysoimaan aiempia kuvia alkioista ja soluista, jos hedelmöityshoitoja on jo suoritettu
Hankkeen lopullisena tavoitteena on konkreettinen, kaupallinen työkalu, joka tukee hedelmöityshoitoja koskevaa päätöksentekoa tarjoamalla numeerisia ennusteita ja apua alkioiden valinnassa. ”Hankkeen tavoitteena on auttaa pariskuntia tulemaan raskaaksi nopeammin, tehostaa lapsettomuushoitoprosessia ja parantaa hoitojen tuloksia”, Hanna Savolainen-Peltonen sanoo. Lisäksi hankkeessa pyritään saamaan uutta kliinistä ymmärrystä alkioista ja niiden mahdollisista biomarkkereista.
HUS, HPE ja CGI ovat ylpeitä yhteistyöstään, jonka odotetaan tuottavan merkittäviä tutkimustuloksia, jotka auttavat pariskuntia onnistumaan lapsettomuushoidoissa. Käytännön työkalun lisäksi ne tuottavat tieteellisiä julkaisuja. Hanke tarjoaa myös tärkeää laadunvarmistusta algoritmeille.
IVF-AI-hankkeen avainhenkilöt:
Hanna Savolainen-Peltonen, HUS
Soile Hollmen, HPE
Miikka Kiiski, CGI
Tiina Puurtinen, HUS, CleverHealth-verkosto
