Maskinlæring for å assistere radiologer i Mammografiprogrammet, del 1
Prosjekt
|Oppdatert
Prosjektets hovedmålsetting er å kombinere automatisk analyse med radiologisk ekspertise, ved å integrere et maskinlæringssystem i tydingen av screeningmammogrammer.
Sammendrag
Prosjektets hovedmålsetting er å kombinere automatisk analyse med radiologisk ekspertise, ved å integrere et maskinlæringssystem i tydingen av screeningmammogrammer. I dag bruker radiologer mye tid på å tyde mammogrammer til friske kvinner. Ved å benytte maskinlæring i tydeprosessen kan screeningprosessen effektiviseres og arbeidsmengden til radiologene reduseres, slik at de kan bruke mer tid på kvinner med mistanke om brystkreft. Prosjektet vil gjennomføres i to deler: Del 1 er en retrospektiv studie hvor programvaren testes på screeningundersøkelser som allerede er gjennomført og hvor resultatet testes opp mot radiologenes tyderesultater. Dersom det viser seg at systemet ikke har en dårligere tydeevne enn radiologer vil vi gjennomføre Del 2, hvor kvinner som møter i Mammografiprogrammet vil bli forespurt om deltakelse i en randomisert kontrollert studie hvor de blir tilbudt screening med vanlig tyding eller med vanlig tyding pluss maskinlesing. Endringsmelding vil bli sendt REK.
Prosjektleder
Solveig Sand-Hanssen Hofvind, Folkehelseinstituttet
Prosjektdeltakere
Camilla Flåt Aglen, Kreftregisteret - Institutt for populasjonsbasert kreftforskning
Anders Skyrud Danielsen, Kreftregisteret - Institutt for populasjonsbasert kreftforskning
Åsne Sørlien Holen, Kreftregisteret - Institutt for populasjonsbasert kreftforskning
Silje Sagstad, Kreftregisteret - Institutt for populasjonsbasert kreftforskning
Kaitlyn Tsuruda, Kreftregisteret - Institutt for populasjonsbasert kreftforskning
Start
01.03.2019
Slutt
28.02.2029
Status
Pågående
Godkjenninger
Regionale komitéer for medisinsk og helsefaglig forskningsetikk (REK)
Prosjekteier/ prosjektansvarlig
Folkehelseinstituttet