System TITAN naukowców WFTiMS w raporcie PARP | FTiMS - Politechnika Gdańska

Raport „Zastosowania sztucznej inteligencji w gospodarce. Przegląd wybranych inicjatyw i technologii z rekomendacjami dla przedsiębiorstw” przygotowany został na zlecenie Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości. Jego celem jest określenie wpływu sztucznej inteligencji na realizację celów zawartych w strategii KIS i prowadzenie działalności gospodarczej w Polsce oraz zdefiniowanie wyzwań i działań związanych z rozwojem AI.

Czym jest strategia KIS? W 2010 roku Komisja Europejska przyjęła Strategię Europa 2020. Wskazano w niej trzy priorytety – rozwoju inteligentnego, zrównoważonego i sprzyjającemu włączeniu społecznemu. Państwa członkowskie Unii Europejskiej zostały zobligowane do ich realizacji oraz opracowania tzw. strategii inteligentnej specjalizacji. W Polsce jest to Krajowa Inteligentna Specjalizacja, w skrócie KIS.

Obecnie na liście KIS znajdziemy 13 branż gospodarczych i obszarów technologicznych. Są to np. zrównoważona energia, inteligentne budownictwo zeroemisyjne, zdrowe społeczeństwo, gospodarka w obiegu zamkniętym czy przemysły kreatywne.

Wspomniany raport PARP wskazuje konkretne realizacje i projekty, które w ramach poszczególnych specjalizacji KIS, związane są z rozwojem i wykorzystaniem AI. W obszarze specjalizacji KIS 1 – Zdrowe społeczeństwo znalazł się polski startup Radiato.ai (obecnie TheLion.AI). Firma została założona przez zespół naukowców z Politechniki Gdańskiej, którzy opracowali nowatorski system do rozpoznawania złośliwości guzów nerek.

System informatyczny TITAN (Technology In Tumor ANalysis) – bo tak nazywa się system – wykorzystuje sztuczną inteligencję do oceny złośliwości guzów nerek na podstawie obrazów tomografii komputerowej (TK), osiągając skuteczność ponad 87 proc. Do celów stworzenia autorskiego modelu predykcyjnego, bazującego na metodach uczenia maszynowego, wykorzystano ponad 15 tys. obrazów tomografii komputerowej z niemal 400 przypadków medycznych.

Rozwiązanie umożliwia lekarzowi uzyskanie dodatkowej opinii w postaci sugestii algorytmu. System nie zastępuje jednak diagnozy lekarskiej, a jedynie zwraca uwagę na to, które przypadki mogły zostać błędnie zaklasyfikowane. Dzięki systemowi, lekarze są w stanie uważniej przyjrzeć się takim guzom, skonsultować diagnozę z innymi specjalistami, bądź skierować pacjenta na dalsze badania. Taka selekcja w rezultacie może znacząco ograniczyć liczbę błędnie zdiagnozowanych guzów. Dodatkowo, jeżeli w badaniu histopatologicznym okaże się, że guz faktycznie był złośliwy, lekarz może dodać taki przypadek do bazy wiedzy, co usprawni działanie algorytmu w przyszłości.

W skład zespołu Radiato.ai (obecnie TheLion.AI), który stoi za projektem TITAN, wchodzą mgr inż. Aleksander Obuchowski (absolwent WFTiMS), mgr inż. Barbara Klaudel (absolwentka WETI), mgr inż. Bartosz Rydziński (absolwent WFTiMS), mgr inż. Roman Karski (absolwent WFTiMS), lek. Mateusz Glembin (Oddział Urologii i Urologii Onkologicznej, Szpital św. Wojciecha w Gdańsku), dr inż. Paweł Syty (WFTiMS), dr inż. Patryk Jasik (WFTiMS).