Et nytt AI-verktøy kan fange farlige blodceller som ofte blir oversett. CytoDiffusion analyserer blodutstryk med høy presisjon, og varsler når noe er uvanlig. Forskere mener teknologien kan gi raskere og sikrere diagnostikk – uten å erstatte leger.

Dette er saken

• CytoDiffusion er utviklet av University of Cambridge, University College London (UCL) og Queen Mary University of London.
• Systemet analyserer form og struktur på blodceller og oppdager subtile tegn på sykdom.
• Trent på over en halv million blodutstrykk fra Addenbrooke's Hospital i Cambridge – beskrevet som det største datasettet i sitt slag.
• Oppnådde 90,5 % sensitivitet og 96,2 % spesifisitet for å oppdage unormale celler forbundet med leukemi, og overgår dagens systemer.

Slik virker CytoDiffusion

Verktøyet bygger på generativ AI – samme teknologitype som i bildegeneratorer som DALL-E. I stedet for å lete etter bare tydelige mønstre, gransker modellen små variasjoner i hvordan celler ser ut under mikroskop. Dette gjør det mulig å fange sjeldne abnormaliteter som kan varsle alvorlig sykdom.

Forskerne viser også at CytoDiffusion kan generere syntetiske blodcellebilder som er visuelt identiske med ekte celler. I en «Turing-test» med ti erfarne hematologer klarte ikke spesialistene å skille ekte og AI-genererte bilder bedre enn tilfeldig gjetning.

Resultater og presisjon

Når systemet ble testet, identifiserte det unormale celler knyttet til leukemi med klart høyere sensitivitet enn eksisterende løsninger, samtidig som spesifisiteten holdt seg høy.

«Da vi testet nøyaktigheten, var systemet litt bedre enn mennesker», sier Simon Deltadahl fra Cambridge's Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, studiens hovedforfatter. «Men der det virkelig skilte seg ut, var i å vite når det var usikkert. Modellen vår ville aldri si at den var sikker og deretter ta feil, men det er noe mennesker noen ganger gjør».

Forskerne framhever at denne metakognitive bevisstheten – å vite hva man ikke vet – er kritisk i kliniske beslutninger.

Hva betyr det i praksis?

Et standard blodutstrykk kan inneholde tusenvis av celler, langt flere enn en person realistisk kan undersøke én for én. CytoDiffusion kan automatisere gjennomgangen, triagere rutinesaker og flagge det uvanlige for menneskelig vurdering.

«Den sanne verdien av helsevesen-AI ligger ikke i å tilnærme menneskelig ekspertise til lavere kostnad, men i å muliggjøre større diagnostisk, prognostisk og forskrivende kraft enn verken eksperter eller enkle statistiske modeller kan oppnå», sier professor Parashkev Nachev fra UCL.

Datasett og åpen tilgang

Som del av prosjektet frigjør forskerne det som beskrives som verdens største offentlig tilgjengelige samling av bilder av perifere blodutstryk – totalt over en halv million prøver. Målet er å demokratisere tilgang til data av høy kvalitet og bidra til bedre pasientbehandling globalt.

Funnene er publisert i Nature Machine Intelligence og arbeidet er støttet av Trinity Challenge, Wellcome, British Heart Foundation og flere NHS-enheter.

Veien videre

Forskerne understreker at CytoDiffusion ikke skal erstatte leger, men assistere dem. Videre arbeid skal øke hastigheten og validere ytelse på tvers av mer mangfoldige pasientpopulasjoner for å sikre nøyaktighet og rettferdighet.

Kilder: University of Cambridge, Nature Machine Intelligence, ScienceDaily, University College London, Queen Mary University of London

Hovedpoenget: CytoDiffusion kombinerer presisjon og selvinnsikt i én modell. Med høy sensitivitet og spesifisitet, et enormt åpent datasett og klare planer for videre validering, kan teknologien bli et viktig verktøy for raskere og tryggere diagnostikk av alvorlige blodsykdommer.