Forskare i Sverige har undersökt om artificiell intelligens kan användas för att hitta personer med högre risk att utveckla malignt melanom. Resultaten visar att AI-modeller, baserade på redan befintliga registerdata, kunde förutsäga melanomrisk med upp till nästan 73 procents träffsäkerhet.
Studien genomfördes i samarbete mellan Göteborgs universitet och Chalmers tekniska högskola. Forskarna analyserade data från drygt sex miljoner vuxna personer i Sverige. Underlaget bestod bland annat av ålder, kön, tidigare diagnoser, läkemedel och socioekonomiska faktorer.
Syftet var att se om AI kunde identifiera mindre grupper i befolkningen där risken för melanom var betydligt högre än genomsnittet. Det skulle i framtiden kunna göra screening och uppföljning mer träffsäker, samtidigt som vårdens resurser används på ett mer effektivt sätt.
Registerdata gav tydliga riskmönster
Totalt ingick 6 036 186 personer i studien. Under den femåriga uppföljningsperioden diagnostiserades 38 582 personer med melanom. Det motsvarar 0,64 procent av hela gruppen.
När AI-modellen endast fick använda ålder och kön kunde den skilja ut personer som senare utvecklade melanom med ungefär 64 procents träffsäkerhet. När forskarna lade till fler typer av registerdata ökade träffsäkerheten till omkring 73 procent.
De mer avancerade modellerna tog även hänsyn till diagnoser, läkemedel och sociodemografiska uppgifter. Då kunde AI identifiera mindre högriskgrupper där risken att utveckla melanom inom fem år var så hög som 33 procent.
Det är en tydlig skillnad jämfört med genomsnittet i hela den undersökta befolkningen. Resultaten visar att redan insamlad vårddata kan innehålla signaler som är svåra att upptäcka manuellt, men som kan bli användbara när de analyseras med rätt modeller.
Kan bidra till mer träffsäker screening
En viktig poäng med studien är att den bygger på data som redan finns inom vårdsystemet. Det handlar alltså inte om att skapa helt nya, omfattande testprogram från grunden. I stället undersökte forskarna om befintlig information kan användas smartare.
Enligt Martin Gillstedt, doktorand vid Sahlgrenska akademin och statistiker vid Sahlgrenska universitetssjukhusets hudklinik, visar studien att vårdens registerdata kan användas för att hitta personer med förhöjd risk för melanom.
Den här typen av beslutsstöd används inte som rutin i vården i dag. Däremot pekar resultaten på att registerdata i framtiden kan spela en större roll i förebyggande arbete och riktade kontroller.
Mindre grupper kan följas upp mer noggrant
Studien publicerades i Acta Dermato-Venereologica och leddes av Sam Polesie, docent i dermatologi och venereologi vid Göteborgs universitet samt hudläkare vid Sahlgrenska universitetssjukhuset.
Forskarna menar att selektiv screening av mindre högriskgrupper skulle kunna ge mer exakt uppföljning än breda insatser riktade till hela befolkningen. Om vården vet vilka personer som har störst risk kan kontrollerna anpassas bättre.
Det kan i sin tur bidra till att hudcancer upptäcks tidigare, utan att resurser läggs lika brett på personer med låg risk. För en sjukdom som melanom, där tidig upptäckt är viktig, kan den typen av riskbedömning få praktisk betydelse.
AI som stöd, inte ersättning
Forskarna är samtidigt tydliga med att tekniken fortfarande är under utveckling. AI-modeller tränade på registerdata behöver studeras mer innan de kan användas fullt ut i vårdens vardag.
Resultaten betyder därför inte att AI redan kan ersätta kliniska bedömningar. Snarare handlar det om ett möjligt framtida stöd som kan komplettera läkarnas arbete. Genom att kombinera befolkningsdata med medicinsk expertis kan vården få bättre verktyg för att hitta personer som behöver följas upp mer noggrant.
Studien ger en tidig bild av hur AI kan användas inom precisionsmedicin. I stället för att behandla hela befolkningen på samma sätt kan vården i högre grad anpassa insatser efter individuell risk.
För hudcancer innebär det att framtida screening kan bli mer riktad, mer effektiv och bättre anpassad till dem som faktiskt löper störst risk.