Chalmers tekniska högskola AB

04/16/2026 | News release | Distributed by Public on 04/16/2026 13:48

AI hittar tidiga riskmönster för hudcancer

Bild 1 av 1

Att kunna upptäcka vilka som löper risk att utveckla hudcancerformen melanom innan symtom uppstår kan förändra hur hälso- och sjukvården arbetar med prevention. I en ny studie visar forskare vid Chalmers och Göteborgs universitet hur artificiell intelligens kan identifiera högriskindivider flera år i förväg - med hjälp av data som redan finns i svenska vårdsystem.

Forskningen bygger på storskaliga registerdata som omfattar mer än sex miljoner vuxna i Sverige. Genom att analysera information som ålder, kön, diagnoser, läkemedelsanvändning och socioekonomiska faktorer har forskarna tränat maskininlärningsmodeller för att förutsäga vilka som utvecklar melanom inom fem år.

- Den här studien visar hur befintliga hälsodata kan användas på nya sätt för att bättre förstå riskmönster och möjliggöra tidigare upptäckt, säger Martin Gillstedt, doktorand på Sahlgrenska akademin vid Göteborgs universitet och statistiker vid Sahlgrenska Universitetssjukhuset.

Chalmers bidrar till utvecklingen av AI-modeller

Forskare vid Chalmers har bidragit med expertis inom maskininlärning och dataanalys, vilket möjliggjort utveckling och utvärdering av mer avancerade prediktionsmodeller.

- Ett prediktionsverktyg tränat på svenska registerdata kan fungera som ett värdefullt screeninginstrument för att identifiera individer med högre risk att utveckla melanom inom en viss tidsperiod. Det skulle kunna hjälpa hälso- och sjukvården att använda resurser mer effektivt och arbeta mer proaktivt, säger Lena Stempfle, forskare vid institutionen för data- och informationsteknik vid Chalmers.

Forskarna jämförde olika AI-modeller för att hitta det mest träffsäkra sättet att förutsäga risken för melanom. De bästa resultaten uppnåddes med en modell som kombinerade flera typer av data, inklusive medicinsk och socioekonomisk information.

Mot mer riktad screening

Med detta angreppssätt kunde forskarna identifiera små grupper med avsevärt högre risk - i vissa fall omkring en tredjedels sannolikhet att utveckla melanom inom fem år.

- Våra analyser tyder på att selektiv screening skulle kunna komplettera kliniska bedömningar och bidra till mer träffsäker och effektiv vård, säger Sam Polesie, docent vid Göteborgs universitet och hudläkare vid Sahlgrenska universitetssjukhuset.

Förekomsten av melanom har ökat i många västländer under de senaste decennierna, vilket ställer ökade krav på hälso- och sjukvården. Forskarna ser därför stor potential i att använda nationella registerdata tillsammans med AI för att möjliggöra tidigare upptäckt och mer individanpassad vård. Samtidigt betonar de att ytterligare forskning och politiska beslut krävs innan sådana verktyg kan införas i rutinsjukvården.

Studien är publicerad i Acta Dermato-Venereologica.

Lena Stempfle
  • Gästforskare, Data Science och AI, Data- och informationsteknik
Kontakt

Skribent

Elin Lindström, GU och Cecilia Kertes, Chalmers
Uppdaterad 16 april 2026, 21:42Publicerad 16 april 2026, 21:40
Tyck till om sidan
Lena Stempfle
  • Gästforskare, Data Science och AI, Data- och informationsteknik
Kontakt
Chalmers tekniska högskola AB published this content on April 16, 2026, and is solely responsible for the information contained herein. Distributed via Public Technologies (PUBT), unedited and unaltered, on April 16, 2026 at 19:48 UTC. If you believe the information included in the content is inaccurate or outdated and requires editing or removal, please contact us at [email protected]