חוקרים בטכניון ובארצות הברית פיתחו שיטה המשלבת בינה מלאכותית ומודלים מתמטיים לטובת האצה ושיפור של סריקות MRI לאבחון של סרטן השד. החוקרים הראו כי ניתן ליישם את השיטה גם בדימות מוח, ראש וצוואר
כ-2.3 שלוש מיליון אנשים מאובחנים מדי שנה בסרטן השד, מרביתם הן נשים. שיטה חדשנית שפיתחו חוקרים מהטכניון ומארצות הברית, ופורסמה בכתב העת Nature Communications, מציגה קפיצת דרך משמעותית בסריקות MRI לזיהוי המחלה, תוך שימוש בבינה המלאכותית (AI).
השיטה החדשנית שפיתחו החוקרים קרויה ELITE והיא משלבת בינה מלאכותית עם מודלים מתמטיים מתקדמים ומאפשרת לבצע הדמיית MRI דינמית במהירות ובדיוק חסרי תקדים. מחקר בין-לאומי זה שילב מומחיות בהנדסה, פיזיקה של מערכות MRI, בינה מלאכותית ורדיולוגיה קלינית.
ד"ר אדי סולומון מהפקולטה להנדסה ביו רפואית בטכניון, שחתום על המאמר כמחבר הראשי, מסביר כי המאמר עוסק בהדמיית MRI דינמית – טכנולוגיה חיונית באבחון סרטן השד. הדמיה זו משמשת בעיקר לאבחון אוכלוסיות הנמצאות בסיכון גבוה לסרטן השד, והיא מאופיינת ברגישות גבוהה במיוחד – יותר מ-90 אחוזי דיוק לעומת כ-60-50 אחוז בסריקות אולטרסאונד וממוגרפיה סטנדרטיות. עם זאת, היא מוגבלת מאוד במהירותה. כדי להשיג תמונות חדות נדרש זמן סריקה ארוך, המנוגד למהירות הגבוהה הנדרשת במעקב אחר חומר הניגוד הזורם ברקמה הנבדקת. בדיקות סטנדרטיות באמצעות MRI מספקות תמונה אחת בכל 1–2 דקות במקרה הטוב, קצב המגביל את היכולת לעקוב במדויק אחר הדינמיקה המהירה של חומר הניגוד.
ד"ר סולומון ועמיתיו גישרו על הפער האמור באמצעות מודל מתמטי המזהה דפוסים מבניים ותפקודיים ברקמות השונות, רשת נוירונים עמוקה (ResNet) הלומדת להסיר רעשים ועיוותים ושחזור חכם של מידע חסר מתוך מדידות חלקיות. התוצאה: הפקה של תמונה בכל שנייה. האפשרות לעקוב באופן כמעט רציף אחר תנועתו של חומר הניגוד יאפשר לרופאים לזהות באופן מדויק גידולים קטנים, להבחין היטב בין גידולים שפירים לממאירים ולאפיין באופן מדויק יותר תכונות ביולוגיות של הגידול, כגון זרימת דם וחדירות של כלי דם. בניסוי שנערך עם 54 מטופלות הושגו שיפור בנראות הגידול לעומת שיטות קיימות, איכות תמונה גבוהה במיוחד ורגישות אבחונית גבוהה. בנוסף, קיצור זמן הבדיקה צפוי להגדיל את מספר הנשים העוברות סריקה במכשיר נתון.
מחקר זה מהווה המשך ישיר לעבודת מחקר אחרת שפורסמה לפני כשנה בכתב העת Radiology: Artificial Intelligence שבה ד"ר סולומון ושותפים מאוניברסיטת ניו יורק יצרו מאגר נתונים (Repository) יחיד בסוגו שכולל 300 סריקות של חולות סרטן שד, אשר מיועד כולו לפיתוח שיטות בבינה מלאכותית.
אף שהשיטה נוסתה ספציפית על סרטן השד, החוקרים הראו כי אפשר ליישמה גם בדימות מוח, ראש וצוואר. יתר על כן, השיטה עשויה לשפר לא רק סריקות MRI אלא גם פלטפורמות דימות אחרות וכך לסלול דרך למערכות חכמות שיאפשרו דימות מהיר, מדויק ואישי ויספקו לרופאים גישה עמוקה יותר למידע ביולוגי בזמן אמת.
במחקר השתתפו חוקרים מ-Weill Cornell Medical College ומ-NYU Center for Advanced Imaging Innovation and Research. הוא נתמך על ידי מענקים מ-NIH (מכוני הבריאות האמריקאים) ו-RSNA Research (אגודת הרדיולוגיה של צפון אמריקה).
