Aivovaltimoaneurysmat voivat olla pitkään täysin oireettomia, mutta pahimmillaan ne johtavat äkilliseen ja hengenvaaralliseen aivoverenvuotoon. Tampereen yliopistossa kehitetään nyt tekoälyyn ja koneoppimiseen perustuvia työkaluja, joiden avulla aneurysman puhkeamisriskiä voitaisiin arvioida nykyistä tarkemmin.
Aneurysma tarkoittaa verisuonen pullistumaa. Aivojen verisuonissa tällainen muutos voi olla petollinen, sillä suurin osa aneurysmista ei koskaan repeä. Osa taas voi aiheuttaa hengenvaarallisen verenvuodon ilman ennakkovaroitusta.
Tämä tekee hoitopäätöksistä vaikeita. Kaikkia aneurysmia ei kannata leikata, koska aivoleikkaus on aina riskialtis toimenpide. Toisaalta osa aneurysmista pitäisi hoitaa ajoissa, jotta vakava aivoverenvuoto voitaisiin estää.
Tampereen yliopiston neurokirurgian professori Juhana Frösénin tutkimusryhmä etsii ratkaisua tähän ongelmaan datasta ja tekoälystä. Tavoitteena on kehittää päätöksenteon tukityökaluja, joiden avulla lääkärit voisivat arvioida nykyistä luotettavammin, kuka potilas hyötyy leikkauksesta ja kuka voidaan jättää turvallisesti seurantaan.
Frösénin mukaan koneoppimiseen perustuva malli voi tunnistaa aneurysman muodossa ja kehityksessä tapahtuvia muutoksia, jotka kertovat sen seinämän heikkenemisestä ja mahdollisesta repeämisvaarasta.
”Malli on opetettu tunnistamaan puhkeamisriski suuren potilasaineiston pohjalta, ja se pystyy yhdistämään kymmeniä muuttujia ja arvioimaan niiden keskinäistä merkitystä”, Frösén kertoo.
Tutkimuksessa malli suoriutui Frösénin mukaan selvästi paremmin kuin nykyisin kliinisessä työssä käytössä olevat riskipisteytykset, kuten PHASES– ja UCAS-mallit. Hänen mukaansa aneurysman muoto ja kasvu ovat parempia puhkeamisen ennustajia kuin monet perinteiset potilaskohtaiset riskitekijät, kuten ikä tai verenpaine.
Käytännössä tulevaisuuden hoitopolku voisi näyttää siltä, että potilas käy aivokuvantamisessa, jossa aneurysman muoto ja kehitys mitataan tarkasti. Tämän jälkeen tiedot syötetään ennustemalliin, joka antaa lääkärille riskiarvion hoitopäätöksen tueksi.
Pitkän aikavälin tavoitteena on potilaskohtainen niin sanottu digitaalinen kaksonen. Sen avulla voitaisiin paitsi ennustaa aneurysman puhkeamisriskiä, myös simuloida, miten riskiä voitaisiin pienentää esimerkiksi elämäntapamuutoksilla tai lääkehoidolla.
Frösénin tutkimus on esillä Tampereella järjestettävässä Scandinavian Neurosurgical Congress 2026 -kongressissa 11.–13. toukokuuta 2026. Tapahtuma kokoaa Tampere-taloon neurokirurgeja, tutkijoita ja kliinikoita kaikkiaan 18 maasta.
