Zespół naukowców z Politechniki Gdańskiej, Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego oraz Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku opracowuje innowacyjne narzędzie diagnostyczne, które może znacząco zwiększyć szanse na wczesne wykrycie tętniaków mózgu. Kluczową rolę w projekcie odgrywa sztuczna inteligencja analizująca dane kliniczne pacjentów – jeszcze zanim wykonane zostaną specjalistyczne badania obrazowe.

Tętniaki wewnątrzczaszkowe należą do najbardziej podstępnych zagrożeń zdrowotnych. Przez lata mogą rozwijać się bezobjawowo, a ich pęknięcie często kończy się tragicznie – nawet połowa pacjentów nie przeżywa krwotoku, a wielu z ocalałych zmaga się z trwałymi konsekwencjami neurologicznymi. Obecnie wykrywanie tętniaków opiera się głównie na tomografii komputerowej, rezonansie magnetycznym czy angiografii. Polscy badacze proponują zmianę tego paradygmatu: zamiast skalpela i kontrastu – dane i algorytmy.

Celem projektu jest stworzenie systemu, który na podstawie rutynowych wyników badań laboratoryjnych, informacji z wywiadu lekarskiego oraz opisów zawartych w dokumentacji medycznej będzie potrafił oszacować ryzyko obecności tętniaka oraz prawdopodobieństwo jego pęknięcia. W dalszym etapie rozwiązanie ma przybrać formę klinicznego kalkulatora i aplikacji wspierającej decyzje lekarzy w codziennej praktyce.

Modele sztucznej inteligencji powstały w oparciu o ogromny zbiór danych – ponad 60 tysięcy pacjentów leczonych w UCK w Gdańsku w latach 2006–2024. Algorytmy analizują m.in. poziomy glukozy, kreatyniny, płytek krwi czy elektrolitów, a także czynniki ryzyka takie jak nadciśnienie, cukrzyca czy nikotynizm. Już pierwsze wyniki są bardzo obiecujące: skuteczność modeli przekracza 77 proc., a w niektórych analizach sięga nawet ponad 90 proc., przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej czułości.

Nowatorskim elementem badań jest również wykorzystanie dużych modeli językowych, takich jak LLaMA, PLLuM czy Bielik. Pozwalają one automatycznie „czytać” i analizować tekstowe opisy medyczne, które dotąd były trudne do przetwarzania komputerowego. Dzięki temu system potrafi wydobywać cenne informacje z notatek lekarskich i włączać je do procesu predykcji ryzyka.

Znaczenie projektu wykracza daleko poza aspekt naukowy. Szacuje się, że nawet jedna na 50 dorosłych osób może mieć niepękniętego tętniaka mózgu, co w Polsce oznacza setki tysięcy potencjalnie zagrożonych pacjentów. Wczesne wykrycie zmian to nie tylko szansa na uratowanie zdrowia i życia, ale także realne oszczędności dla systemu ochrony zdrowia – leczenie skutków pęknięcia tętniaka jest wielokrotnie droższe niż profilaktyczne zabezpieczenie zmiany.

Projekt „AI-Powered Medical Software for Predicting the Likelihood of Intracranial Aneurysm” został niedawno zakwalifikowany do międzynarodowego programu akceleracyjnego I3HIES, który wspiera najbardziej obiecujące innowacje w obszarze ochrony zdrowia i pomaga przygotować je do wdrożenia oraz komercjalizacji.