Terveysteknologian tutkimusryhmälle palkintosija kansainvälisessä lääketieteellisen koneoppimisen kilpailussa

Teksti: Martti Komulainen

Kilpailu järjestettiin kansainvälisen lääketieteellisen kuvantamisen ja tietokoneavusteisten menetelmien kongressin (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI) yhteydessä syyskuun lopussa. 

Kilpailun aihe liittyi glioblastooma-aivokasvainten tunnistamiseen magneettikuvista. Kilpailutyössä kehitettiin menetelmiä uudentyyppisen hajautetun koneoppimisen (engl. Federated learning) mallien yhdistelyyn. Federated learning -konsepti on erittäin mielenkiintoinen, sillä sen avulla organisaatiot hyötyvät keskitetyn mallin kautta toistensa potilaiden informaatiosta näkemättä kuitenkaan toistensa potilasaineistoja eli potilaiden yksityisyydensuoja ei vaarannu. 

Turun AMK:n ryhmä kehitti kaksi uutta tehokasta menetelmää mallien yhdistelyyn.

Mallien avulla tuotettavaa synteettistä, mutta todellisiin potilastietoihin pohjautuvaa aineistoa voidaan hyödyntää terveysteknologian tuotteiden kehitys- ja innovaatiotoiminnassa alan yrityksissä.

Voitokkaaseen työryhmään kuuluivat  tohtori, yliopettaja Mojtaba Jafaritadi ja tutkija Irfan Khan. Ryhmää Turun AMK:n ulkopuolelta täydensi yhteistyökumppani, tohtori Suleiman Khan Amazonilta. 

Business Finlandin rahoittamassa ja Turun yliopiston koordinoimassa kolmivuotisessa PRIVASA -tutkimushankkeessa on mukana tutkimuslaitosten lisäksi useita alan yrityksiä. Hankkeen tavoitteena on nopeuttaa kansainvälisillä markkinoilla toimivien yritysten tuotekehitystä tuottamalla anonyymia, yksilötasoista terveysdataa yritysten kehitys- ja innovaatiotoiminnan tarpeisiin.