En av utfordringene med dagens helsetjenester er at pasienter ofte transporteres over lange avstander for å få hjelp ved spesialiserte enheter. Medisinsk avbildning er en viktig del av moderne medisinsk diagnostikk, men er ofte begrenset i distriktet. I dag finnes det nylig utviklede håndholdte ultralyd (UL)-apparater, som kan bli tatt i bruk i helsetjenester i distriktet. Men manglende kjennskap til ultralydavbildning og at ultralydbilder er vanskelige å forstå på grunn av støy i bildene, begrenser bruken av UL utenfor spesialiserte sentre.
I AI POCUS AAA vil vi øke bruk av ultralydavbildning i rurale områder ved å bruke kunstig intelligens til å lage veiledet ultralydavbildning. På den måten gjør vi helsetjenestene i distriktet mer skånsomme, samtidig som de blir mer bærekraftige.
Veiledet UL vil gi nye og sjeldne brukere trygghet til å bruke UL der hvor pasientene er på legekontoret, pleiehjemmet eller i ambulansen. Som et eksempel vil vi utvikle løsninger for å se etter utposninger på hovedpulsåren (abdominale aorta aneurismer (AAA)). AAA er en gradvis utposning, som uten overvåkning, kan sprekke med høy risiko for fatale følger.
Prosjektet vil
- Skape kunnskap om brukerbehov og muligheter for pasientnær UL i rurale områder.
- Samle inn datasett for å trene maskinlæringsalgoritmer.
- Lage intelligent ultralydbilde-forståelse og veiledning ved hjelp av kunstig intelligens-basert segmentering av anatomiske strukturer i bildet.
- Teste løsninger ved de tre kommunene som deltar, og innhente erfaringer som danner grunnlag for en forståelse av faktiske endringer i praksis i brukernes kliniske hverdag.
