Page 15 - Hjerne Det! 03/2024

Saruar Alam i Brain Tumour Immunology and Therapy- gruppen ved Institutt for
Biomedisin gjennomførte sitt offentli- ge forsvar av sin doktorgrad 28 august. Dette var den første doktorgraden
i kunstig intelligens/dyplæring på institutt for biomedisin ved Det medisinske fakultet, og hadde tittelen;
Multiparametrisk hjerne-MR og dyp læringsmodeller anvendt på segmente- ring og prediksjon hos pasienter med gliom.
Denne forskningen markerer et viktig skritt i det å integrere KI med medisinsk bildebehandling, og viser relevansen til det kommende KI- senteret ved Det medisinske fakultet ved UiB. Doktorgradsprosjektet har tatt for seg et kunnskapshul i bruken av datamaskinbasert analyse av MR-bilder for gradering og lokalise- ring av hjernesvulster. Ved å videre- utvikle denne teknologien, viser forskningen potensiale til å trekke ut bildebasert informasjon relatert til tumorlokalisering og karakteristikker, som er nyttig for treffsikker gradering og -behandling. Dette vil kunne komme hjernesvulstpasientene til gode i fremtiden.
Disputasen ble vel gjennomført
av kandidaten, og etterpå fulgte en spennende diskusjon vedrørende optimal metode for å trene modeller til gradering av hjernesvulster. Ettersom de WHO-definerte
Fra venstre: Disputasleder professor Rolf Bjerkvig , opponent og førsteamanuensis Ingerid Reinertsen, (NTNU), doktorand Saruar Alam, opponent professor Vincent Barra, (Clermont Auvergne University, Frankrike) og leder av komiteen professor Harald Barsnes, Universitetet i Bergen.
kriteriene for gradering har endret seg flere ganger de siste 18 årene påpekte opponent og førsteamanuensis Ingerid
Reinertsen viktigheten av å basere trening av nye
modeller på molekylære karakteristikker snarere enn på selve graden. Videre ble viktigheten av å ha
tilgjengelig pasientdata for trening understreket, ettersom det er den eneste måten vi kan sikre at
nye KI-modeller trenes opp på korrekt grunnlag. Dette må selvsagt gjøres i henhold til gjeldende
GDPR-reglement. Likefullt bør GDPR hensynta at allmennyttig forskning og fremtidig presisjons- behandling ikke blir skadelidende av for strengt og
kontraproduktivt regelverk. Professor Vincent Barra fulgte opp med interessante diskusjoner omkring valg av type algoritme i opptrening i modellene, og bidro
med konstruktive refleksjoner rundt de teknisk- metodiskevalgeneistudien. ◗
Opponenter
Førsteamanuensis Ingerid Reinertsen, NTNU Professor Vincent Barra, Clermont Auvergne University,
Frankrike
HJERNE DET " 3/2024 15
DI SP UT AS