Tässä hankkeessa tutkitaan, kuinka tekoälyä (AI) ja erityisesti koneoppimista voidaan hyödyntää mallintamaan luotettavia ja tarkkoja sairausbiomarkkereita, mitattavia indikaattoreita, jotka tukevat diagnoosi- ja hoitopäätöksiä. Tätä varten olemme kehittäneet BIODAI-työkalupakin, laskennallisen viitekehyksen, joka rakentaa ja optimoi koneoppimiseen perustuvia biomarkkerimalleja, joilla on korkea ennustetarkkuus ja kestävyys. Koska monet ML-mallit eivät ole vielä saaneet käytännön validointia, hankkeessa arvioidaan BIODAI-työkalupakkia todellisissa ympäristöissä. Sitä testataan sairaaloissa, auttaen lääkäreitä ennustamaan, mitkä syöpäpotilaat hyötyvät immunoterapiasta, ja teollisuudessa, tukemassa maksasairauksien terveysratkaisujen kehittämistä. Teknisen validoinnin lisäksi hanke tarkastelee, miten tällaiset mallit voidaan siirtää käytäntöön, arvioiden niiden sääntelyvalmiutta ja käytettävyyttä kliinisissä ja teollisissa yhteyksissä.

2026

2027