Unikt samarbete för framtidens diagnostik av svåra infektionssjukdomar
Den 20-21 mars hålls konferensen Engineering Health som lyfter upp forskningssamarbeten mellan Sahlgrenska Universitetssjukhuset, Göteborgs universitet och Chalmers. Lars Magnus Andersson, verksamhetschef och överläkare på Infektion på SU, och Robert Feldt, professor vid Data- och informationsteknik på Chalmers, håller där tillsammans en presentation av sitt gemensamma forskningsprojekt.
De har en vision om att stödja och förbättra behandling av svåra och svårdiagnostiserade infektionssjukdomar där patienterna är inlagda på sjukhus och behandlas över tid.
Ett exempel på en sådan infektionssjukdom är så kallad sepsis, blodförgiftning. Att bli riktigt bra på att ställa diagnos och välja rätt behandling kräver ofta lång erfarenhet.
– Vår vision är att vi ska kunna stödja även mindre erfarna läkare att tidigare ställa rätt diagnos med hjälp av avancerade statistiska modeller och så kallad AI/Maskininlärning, berättar Lars Magnus Andersson.
I projektet arbetar han och Robert Feldt med flertalet olika professioner:
- Fysiker, för att med laser och spektroskopi få detaljerade "bilder" av blod och andra kroppsvätskor.
- Matematiker, för att bygga statistiska modeller som kan bli mer "säkra" när mer data blir tillgänglig.
- Datavetare, för att sätta ihop systemet och visualisera rekommendationerna för läkare.
- Läkare, för deras sjukdoms- och diagnos-expertis och för att kunna jämföra hur bra systemet är jämfört med dagens metoder.
– Det unika är att vi genom ett nära och långsiktigt samarbete som involverar både flera ingenjörsämnen på Chalmers och medicinare på SU och GU kan samla in högupplöst information från flera, olika sensorer och stödja läkarna i en längre behandlingsprocess, säger Lars Magnus Andersson.
Robert Feldt har i över 20 år utvecklat och tillämpat AI (Artificiell Intelligens) och statistiska modeller för att förbättra utveckling av programvara och menar att det i och med projektet är stimulerande att nu försöka rädda liv och minska lidande.
– Jag lockas av möjligheten att verkligen göra skillnad i samhället. Att kunna förbättra vården för patienter och dessutom kanske göra vården effektivare och billigare för samhället, kan det bli bättre än så? Dessutom är det jättekul att jobba med läkare och se deras handfasta kompetens; de lever verkligen vetenskap i vardagen, säger Robert Feldt.
Eftersom den medicinska, tekniska och kunskapsmässiga utvecklingen går så snabbt finns det ett stort behov av att hantera den ökande mängden information i det dagliga kliniska arbetet. Genom vetenskapliga artiklar som beskrev möjligheterna med självlärande modeller för att hantera den stora mängden information, för till exempel bilddiagnostik, blev Lars Magnus Andersson lockad till ämnet. Han ville förstå vilka möjligheter och begränsningar modellerna hade och tog kontakt med Robert Feldt.
– Det skulle vara väldigt roligt om vi kan vara med och utveckla verktyg som förbättrar professionens möjligheter att ställa rätt diagnos och ge rätt behandling. Ett sådant verktyg kommer också minska variationen vid bedömning och behandling av enskilda patienter vilket leder till bättre behandlingsresultat, säger Lars-Magnus Andersson.
Han berättar att det krävs en mängd olika kompetenser för att bygga riktigt bra system och lösningar.
– Om man bara stannar inom sitt område är det lätt att man slutar utvecklas och inte utmanar sig själv. Genom att ge sig in på nya områden utvecklas man verkligen. Och att lösa samhällets problem kräver att vi samarbetar.