Osteoporoosi on yleisin luun kestävyyttä heikentävä sairaus. Nykyisin osteoporoosin diagnoosi perustuu kaksienergisellä röntgenabsorptiometrialla (DXA) tehtävään luuntiheysmittaukseen. Mittauksessa kohdealueen luustosta muodostuu kuva, josta algoritmi laskee luuntiheyden. Luuntiheys yksin ennustaa murtumariskiä kuitenkin vain keskinkertaisella tarkkuudella. Tämän Itä-Suomen yliopiston, Kuopion yliopistollisen sairaalan ja Lundin yliopiston ja Bernin yliopiston yhteishankkeen tavoitteena on selvittää, miten koneoppimismenetelmillä voitaisiin hyödyntää DXA-kuvasta kaikki murtumariskiä ennustava informaatio. Projektissa hyödynnetään muissa tutkimuksissa sekä potilastyössä kertyneitä suuria kymmenien tuhansien potilaiden kuva-aineistoja. Tutkimus voi parantaa murtumariskin arviointia olemassa olevaa kuvantamistekniikkaa hyödyntäen. Näin projekti voi onnistuessaan parantaa osteoporoosin diagnostiikkaa ja hoitoa aiheuttamatta lisäkustannuksia terveydenhuoltojärjestelmälle

2021

2025