Page 19 - PlanNews-2-2023
P. 19
implanttisuunnittelussa ja viisaudenhampaiden poistossa, mutta sen 150 kuvaa viidestä eri laitteesta. Niin sanottu ”gold standard” eli paras
tekeminen manuaalisesti on työläs operaatio. mahdollinen arvio oikeasta tuloksesta muodostettiin keskiarvoistamal-
la neljän radiologin annotaatiot. Tulokset olivat erinomaiset. Algoritmin
Opetusdataa, joka on yksi koneoppimisen pullonkauloista, saatiin keskivirhe oikeaan tulokseen oli 0,39 mm, kun radiologien tulokset vaih-
Tampereen yliopistollisesta sairaalasta ja myöhemmin lisää Thaimaas- telivat 0,42 mm ja 0,62 mm välillä. Tämä siitäkin huolimatta, että radio-
ta. Kerätty data on myös harvinaisen monipuolista, koska siihen kuuluu logien omat arviot vaikuttivat vertailutulokseen, ja osa datasta oli kerätty
dataa monesta laitteesta ja monista eri etnisyyksistä sekä haastavimpia laitteilla, joiden dataa ei ollut käytetty neuroverkon opetuksessa lainkaan.
sairaalan leikkauspotilaita. Kuvien lisäksi data käsittää radiologien teke-
mät laadukkaat annotaatiot. Neuroverkon suunnittelu ja opetus tehtiin Artikkelissa verrataan myös segmentointialgoritmin toimintaa eri et-
pääasiassa Aalto-yliopistolla. Muu algoritmin kehitys tehtiin yhteistyössä nisyyksillä, eikä merkittävää eroa etnisyyksien välillä havaita. Asia on ollut
Planmecan ja Aalto-yliopiston kanssa. tapetilla viime aikoina, koska on huomattu, että kun tekoälyt on perin-
teisesti opetettu vain valkoisilla ihmisillä, toimivat ne huonommin muilla
Tavoitteena terveydenhuollon ammattilaisten työn etnisyyksillä.
helpottaminen
Tämä on myös merkittävä asia viranomaishyväksyntöjen kannalta. Te-
Vaikka kehitystyöllä on ollut vahva akateeminen motivaatio, sen tärkein- koälypohjaisten algoritmien hyväksynnät ovat vaikeutuneet, joten kestää
tä tavoitetta – luoda työntekoa nopeuttava työkalu ammattilaisten käyt- melko kauan, että valmis tuote saadaan myyntiin asti. Yksi validoitavista
töön – ei olla unohdettu. Vaatimus siitä, että tekoälysovellus toimii lokaa- asioista on juuri tekoälyn toiminta eri etnisyyksien välillä. Muita ei-tekni-
listi omalla tietokoneella asettaa toteutukselle haasteita. Tehokkaankin siä asioita, joihin pitää kiinnittää huomiota, ovat esimerkiksi algoritmin
työaseman laskentaresurssit ovat aika vaatimattomia verrattuina pil- vaikutus yhteiskuntaan, ympäristöön ja tietoturvaan. Lisäksi työtä lisää
vipalveluiden tarjoamiin resursseihin. Erityistä huomiota onkin kiinni- se, että esimerkiksi EU:lla, Yhdysvalloilla, Kiinalla ja vuoden 2024 alusta
tetty siihen, että algoritmin käyttö ei vaatisi uusimpia ja tehokkaimpia myös Iso-Britannialla on jokaisella omat lainsäädäntönsä koneoppimis-
tietokoneita. algoritmien validoinnista.
Julkaisuja aiheesta Onneksi tämän algoritmin perustana on tutkimus, jonka takana on
helppo seisoa.
Tutkimuksen ja kehityksen tuloksista on julkaistu kaksi tieteellistä artik-
kelia, ja kolmaskin on jo lähes valmis. Ensimmäisessä esiteltiin neurover- Ari Hietanen
kon rakenne, muu algoritmi sekä tuloksia sen toimivuudesta. Artikkeli on
herättänyt positiivista huomiota ja kerännyt jo lähes sata viittausta ly- Research Manager, Algorithms
hyessä ajassa.
Planmeca Oy
Toisessa artikkelissa verrattiin algoritmin toimintaa neljään koke-
neeseen radiologiin. Tutkimuksessa radiologit ja algoritmi annotoivat
PlanNews 2|2023 19
