Podczas uroczystej gali wręczenia grantów XXIII edycji Konkursu o Grant Naukowej Fundacji Polpharmy, wyłoniono laureatów, którzy zaprezentowali najbardziej innowacyjne projekty wykorzystujące sztuczną inteligencję w analizie i zarządzaniu danymi medycznymi. Fundacja, jako jeden z głównych sponsorów badań naukowych w Polsce, od lat promuje rozwój nowych technologii, które mają na celu usprawnienie diagnostyki i leczenia w medycynie. Tegoroczna edycja konkursu stała się platformą do zaprezentowania przełomowych rozwiązań, które w przyszłości mogą znacząco wpłynąć na sposób, w jaki diagnozujemy i leczymy pacjentów.
Z 37 zgłoszonych projektów, Rada Naukowa wybrała laureatkę, której projekt jest prawdziwym przełomem w diagnostyce onkologicznej. Dr inż. Hanna Piotrzkowska-Wróblewska z Instytutu Podstawowych Problemów Techniki Polskiej Akademii Nauk (PAN) otrzymała grant na realizację projektu dotyczącego „Analizy obrazów ultrasonograficznych wspomaganej sztuczną inteligencją w celu predykcji odpowiedzi pacjentek z rakiem piersi na chemioterapię neoadjuwantową”. Zwycięski projekt zdobył dofinansowanie w wysokości 957 600 złotych i ma na celu zrewolucjonizowanie podejścia do diagnostyki raka piersi, poprawiając zarówno skuteczność leczenia, jak i komfort pacjentek.
Innowacyjne podejście do analizy danych medycznych
W obliczu dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, która ma coraz większy wpływ na różne dziedziny życia, medycyna staje się jednym z głównych obszarów, w których nowoczesne technologie mogą zrewolucjonizować sposób diagnostyki i leczenia. W projekcie dr Piotrzkowskiej-Wróblewskiej zastosowanie AI w analizie obrazów ultrasonograficznych pozwoli na precyzyjniejszą ocenę reakcji guzów na chemioterapię, szczególnie w przypadku pacjentek z rakiem piersi, który jest jednym z najczęściej diagnozowanych nowotworów wśród kobiet na całym świecie.
Obecnie, w tradycyjnej diagnostyce, ocena skuteczności leczenia opiera się głównie na monitorowaniu wielkości guza, co jest obarczone dużym marginesem błędu. Użycie sztucznej inteligencji w tym kontekście pozwoli na dokładniejszą analizę obrazów ultrasonograficznych, umożliwiając wczesną detekcję zmian w strukturze guza, które mogą wskazywać na odpowiedź na terapię. Taki system predykcji pozwoli lekarzom na szybsze i bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji o ewentualnej zmianie leczenia, co zwiększy skuteczność terapii oraz poprawi prognozy zdrowotne pacjentek.
Bezpieczeństwo lekowe Polski – wyzwanie na lata
Technologie medyczne dla przyszłości onkologii
Rak piersi stanowi ogromne wyzwanie dla współczesnej onkologii, a chemioterapia neoadjuwantowa (NAC) jest jedną z najczęściej stosowanych metod leczenia przedoperacyjnego. Terapia ta ma na celu zmniejszenie wielkości guza oraz zapobieganie rozprzestrzenianiu się przerzutów. Jednak przewidywanie odpowiedzi na tę terapię jest procesem trudnym i obarczonym ryzykiem błędu, co może prowadzić do opóźnień w skutecznym leczeniu. Dr Piotrzkowska-Wróblewska, wykorzystując techniki głębokiego uczenia maszynowego, ma na celu zmniejszenie tego ryzyka i poprawę trafności diagnostycznych decyzji.
Jak zauważa laureatka, „Ultrasonografia jest metodą przyszłości, oferującą pacjentkom komfort, bezpieczeństwo oraz dostępność w czasie rzeczywistym, co czyni ją doskonałym narzędziem wspomagającym diagnozowanie odpowiedzi na leczenie”. Dzięki temu podejściu, nie tylko zwiększy się dokładność w ocenie reakcji na chemioterapię, ale także zmniejszy się potrzeba przeprowadzania inwazyjnych biopsji, co będzie miało pozytywny wpływ na psychiczne samopoczucie pacjentek.
Fundacja Polpharmy – Lider w Finansowaniu Innowacyjnych Badań
Naukowa Fundacja Polpharmy, powstała z inicjatywy Jerzego Starka, od 25 lat wspiera polską naukę, finansując badania, które mają realny wpływ na poprawę jakości życia pacjentów. Fundacja przyznaje granty, ale także tworzy przestrzeń do wymiany wiedzy i wdrażania nowych technologii w praktyce medycznej. W swoim wystąpieniu, Jerzy Starak zwrócił uwagę na misję Fundacji: „Nasze wartości są uniwersalne. Dążymy do tego, aby wspierać polską naukę i promować wiedzę, która zmienia życie ludzi, niezależnie od granic geograficznych”.
Fundacja realizuje również programy edukacyjne, takie jak Medical School of Your Future, które przygotowują przyszłych liderów medycyny, farmacji i nauki. Inicjatywa ta ma na celu kształcenie młodych, wybitnych specjalistów, którzy będą nie tylko doskonałymi profesjonalistami, ale także etycznymi liderami, gotowymi do podejmowania wyzwań współczesnej medycyny.
Wyzwania XXI wieku: Zdrowie psychiczne w centrum uwagi
Fundacja ogłosiła również temat XXIV edycji konkursu, który dotyczy nowoczesnych technologii dla poprawy zdrowia psychicznego Polaków. W obliczu narastających problemów związanych ze stresem, depresją i lękami, szczególnie w kontekście cyfrowej izolacji i szybkiego tempa życia, inicjatywa ta zyskuje na znaczeniu. Wiele badań wskazuje na rosnącą potrzebę innowacyjnych metod diagnostyki i terapii, które mogą poprawić dostępność oraz skuteczność leczenia zaburzeń zdrowia psychicznego, które stają się coraz poważniejszym problemem w Polsce i na całym świecie.
Polpharma Biologics opracowała pierwszy na świecie lek biopodobny do natalizumabu
Edukacja i debaty naukowe – Kształtowanie przyszłości medycyny
Jednym z kluczowych działań Fundacji są organizowane cyklicznie Debaty Naukowe, które stają się przestrzenią dla wymiany doświadczeń i najnowszych osiągnięć medycznych. To właśnie tutaj spotykają się eksperci, lekarze, badacze i pacjenci, aby dyskutować o przyszłości medycyny, nowych terapiach oraz wyzwaniach, które stoją przed współczesnym systemem ochrony zdrowia. Kolejne debaty będą poświęcone analizie najnowszych osiągnięć medycyny, a także omówieniu wyników badań, które zmieniają oblicze opieki zdrowotnej na całym świecie.
Laureatka XXIII edycji: Konkursu o grant naukowej Fundacji Polpharmy
Dr inż. Hanna Piotrzkowska-Wróblewska, Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN, Zakład Ultradźwięków
Tytuł projektu: „Analiza obrazów ultrasonograficznych wspomaganej sztuczną inteligencją, w celu predykcji odpowiedzi pacjentek z rakiem piersi na chemioterapię neoadjuwantową”.
Wartość środków: 957 600 zł
Dr inż. Hanna Piotrzkowska-Wróblewska od początku swojej kariery naukowej koncentruje się na badaniach dotyczących ultrasonograficznej diagnostyki onkologicznej, ze szczególnym uwzględnieniem nowotworów piersi i tarczycy.
Jest współautorką licznych publikacji naukowych oraz monografii poświęconych diagnostyce ultrasonograficznej nowotworów. Wielokrotnie występowała jako prelegentka na krajowych i międzynarodowych konferencjach naukowych. W swojej karierze pełniła rolę kierownika dwóch projektów badawczych oraz wykonawcy w czterech kolejnych. Jej osiągnięcia zostały docenione prestiżowymi stypendiami, m.in. The Committee on International Research and Education of The Acoustical Society of America oraz Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki – Bio Med Tech.
Dr Piotrzkowska-Wróblewska jest jednym z głównych twórców bazy danych obrazów USG piersi, udostępnionej na zasadach licencji Creative Commons (CC BY-NC), co wspiera rozwój badań w diagnostyce nowotworów piersi. Ponadto jako wykładowczyni w Roztoczańskiej Szkole Ultrasonografii, dzieli się swoją wiedzą i doświadczeniem z zakresu badań ultrasonograficznych.
W XXIII edycji Konkursu o Grant Naukowej Fundacji Polpharmy została nagrodzona za projekt dotyczący analizy obrazów ultrasonograficznych wspomaganej sztuczną inteligencją, mającej na celu predykcję odpowiedzi pacjentek z rakiem piersi na chemioterapię neoadjuwantową. Projekt ten wykorzystuje zarówno klasyczne metody analizy obrazów, jak i nowoczesne algorytmy uczenia głębokiego, co może znacząco poprawić skuteczność oceny odpowiedzi na leczenie.
Dzięki swojej pracy i zaangażowaniu dr Piotrzkowska-Wróblewska przyczynia się do rozwoju nowoczesnych metod diagnostycznych, które mogą mieć istotny wpływ na skuteczność terapii onkologicznych w przyszłości.
Streszczenie nagrodzonego projektu
Tytuł projektu: „Analiza obrazów ultrasonograficznych wspomagana sztuczną inteligencją, w celu predykcji odpowiedzi pacjentek z rakiem piersi na chemioterapię neoadjuwantową”.
Rak piersi jest najczęściej występującym nowotworem wśród kobiet i drugim co do częstości na świecie. Standardy jego leczenia opierają się na wielodyscyplinarnych schematach, uwzględniających stopień zaawansowania nowotworu i jego rodzaj. Chemioterapia neoadjuwantowa (NAC), czyli terapia przedoperacyjna, jest stosowana u 7–23% pacjentek i ma na celu m.in. zmniejszenie wymiarów guza przed operacją oraz zapobieganie pojawieniu się przerzutów.
Skuteczność NAC jest różna – pełna odpowiedź patologiczna lub minimalna choroba resztkowa osiągana jest u 15–30% pacjentek, odpowiedź częściowa natomiast u około 50%.
Monitorowanie pacjentek poddawanych NAC, w celu jak najwcześniejszej ewaluacji poziomu odpowiedzi na leczenie stanowi kluczowe zagadnienie. Należy bowiem pamiętać, że korzyści wynikające z chemioterapii neoadjuwantowej stanowią wypadkową skuteczności i toksyczności terapii.
Obecnie predykcja odpowiedzi na NAC jest dokonywana na podstawie obserwacji i analizy zmian zachodzących w wymiarach guza. Niestety ewaluacja odpowiedzi guza na leczenie, oparta wyłącznie na ocenie zmian jego wielkości obarczona jest dużym błędem.
Celem projektu jest opracowanie zaawansowanych technik analizy obrazów ultrasonograficznych (USG), które przyczynią się do poprawy skuteczności oceny odpowiedzi pacjentek z rakiem piersi na chemioterapię neoadjuwantową. Wykorzystane zostaną zarówno tradycyjne techniki analizy danych jak i nowoczesne podejścia oparte na tzw. uczeniu głębokim.
Klasyczne metody analizy obrazów koncentrują się na wyodrębnianiu konkretnych cech widocznych na obrazach USG. Przykładem takich cech mogą być m.in. cechy związane z:
- morfologią guza – jego kształt, krawędzie, struktura.
- teksturą obrazu – różnice w jasności i rozkładzie pikseli widocznych na obrazie,
Metody uczenia głębokiego wykorzystują natomiast sieci neuronowe – zaawansowane algorytmy inspirowane działaniem ludzkiego mózgu. Te algorytmy mają zdolność automatycznego wykrywania istotnych cech na obrazach, bez potrzeby wcześniejszego wskazywania, czego dokładnie należy szukać.
Zaproponowane w projekcie podejście, umożliwia dokładną analizę obrazów ultradźwiękowych i w konsekwencji znacznie wcześniejszą i bardziej precyzyjną predykcją odpowiedzi pacjentek na leczenie. Zastosowanie metod w praktyce klinicznej, umożliwi w przyszłości, dostosowywanie terapii do potrzeb pacjenta, zwiększając w konsekwencji szanse na powodzenie leczenia.
granty Naukowa Fundacja Polpharmy, sztuczna inteligencja w medycynie, analiza danych medycznych AI, projekt dr Hanny Piotrzkowskiej-Wróblewskiej. rak piersi chemioterapia neoadjuwantowa, ultrasonografia AI w onkologii, nowoczesne technologie medyczne, innowacje w diagnostyce nowotworowej, badania medyczne Polpharma, zdrowie psychiczne innowacyjne technologie, Medical School of Your Future, edukacja w medycynie, Debaty Naukowe Polpharma
