AI Model for Prostate Biopsies Predicts Cancer Survival

An artificial intelligence (AI) algorithm for prostate cancer detection and grading was developed for clinical diagnostics on biopsies. The study cohort included 4221 scanned slides from 872 biopsy sessions at the HUS Helsinki University Hospital during 2016–2017 and a subcohort of 126 patients treated by robot-assisted radical prostatectomy (RALP) during 2016–2019. In the validation cohort (n = 391), the model detected cancer with a sensitivity of 98% and specificity of 98% (weighted kappa 0.96 compared with the pathologist’s diagnosis). Algorithm-based detection of the grade area recapitulated the pathologist’s grade group. The area of AI-detected cancer was associated with extra-prostatic extension (G5 OR: 48.52; 95% CI 1.11–8.33), seminal vesicle invasion (cribriform G4 OR: 2.46; 95% CI 0.15–1.7; G5 OR: 5.58; 95% CI 0.45–3.42), and lymph node involvement (cribriform G4 OR: 2.66; 95% CI 0.2–1.8; G5 OR: 4.09; 95% CI 0.22–3). Algorithm-detected grade group 3–5 prostate cancer depicted increased risk for biochemical recurrence compared with grade groups 1–2 (HR: 5.91; 95% CI 1.96–17.83). This study showed that a deep learning model not only can find and grade prostate cancer on biopsies comparably with pathologists but also can predict adverse staging and probability for recurrence after surgical treatment

AI Model for Prostate Biopsies Predicts Cancer Survival

An artificial intelligence (AI) algorithm for prostate cancer detection and grading was developed for clinical diagnostics on biopsies. The study cohort included 4221 scanned slides from 872 biopsy sessions at the HUS Helsinki University Hospital during 2016–2017 and a subcohort of 126 patients treated by robot-assisted radical prostatectomy (RALP) during 2016–2019. In the validation cohort (n = 391), the model detected cancer with a sensitivity of 98% and specificity of 98% (weighted kappa 0.96 compared with the pathologist’s diagnosis). Algorithm-based detection of the grade area recapitulated the pathologist’s grade group. The area of AI-detected cancer was associated with extra-prostatic extension (G5 OR: 48.52; 95% CI 1.11–8.33), seminal vesicle invasion (cribriform G4 OR: 2.46; 95% CI 0.15–1.7; G5 OR: 5.58; 95% CI 0.45–3.42), and lymph node involvement (cribriform G4 OR: 2.66; 95% CI 0.2–1.8; G5 OR: 4.09; 95% CI 0.22–3). Algorithm-detected grade group 3–5 prostate cancer depicted increased risk for biochemical recurrence compared with grade groups 1–2 (HR: 5.91; 95% CI 1.96–17.83). This study showed that a deep learning model not only can find and grade prostate cancer on biopsies comparably with pathologists but also can predict adverse staging and probability for recurrence after surgical treatment

Artificial intelligence-based image analysis can predict outcome in high-grade serous carcinoma via histology alone

High-grade extrauterine serous carcinoma (HGSC) is an aggressive tumor with high rates of recurrence, frequent chemotherapy resistance, and overall 5-year survival of less than 50%. Beyond determining and confirming the diagnosis itself, pathologist review of histologic slides provides no prognostic or predictive information, which is in sharp contrast to almost all other carcinoma types. Deep-learning based image analysis has recently been able to predict outcome and/or identify morphology-based representations of underlying molecular alterations in other tumor types, such as colorectal carcinoma, lung carcinoma, breast carcinoma, and melanoma. Using a carefully stratified HGSC patient cohort consisting of women (n = 30) with similar presentations who experienced very different treatment responses (platinum free intervals of either = 18 months), we used whole slide images (WSI, n = 205) to train a convolutional neural network. The neural network was trained, in three steps, to identify morphologic regions (digital biomarkers) that are highly associating with one or the other treatment response group. We tested the classifier using a separate 22 slide test set, and 18/22 slides were correctly classified. We show that a neural network based approach can discriminate extremes in patient response to primary platinum-based chemotherapy with high sensitivity (73%) and specificity (91%). These proof-of-concept results are novel, because for the first time, prospective prognostic information is identified specifically within HGSC tumor morphology.Peer reviewe

Yritysverotus, investoinnit ja tuottavuus

Raportissa arvioidaan Suomen nykyisen yritys- ja pääomatuloverotuksen ongelmia ja kehittämisvaihtoehtoja investointikannusteiden, taloudellisen tehokkuuden ja tuottavuuden näkökulmista. Tavoitteena on tarjota päätöksentekoa tukevaa tietoa pyrittäessä kohti kasvua ja investointeja tukevaa verojärjestelmää. Suomen perinteinen yhteisöveromalli suosii investointien rahoittamista velalla, nostaa omalla pääomalla rahoitettavien investointien tuottovaatimusta ja vääristää investointien kohdentumista. Yritysten tappiontasausmahdollisuudet ovat lisäksi suhteellisen suppeat. Suomen osinkoverotuksen ilmeisin ongelma on listaamattomista yhtiöistä saatavien osinkojen veroasteen vaihtelu. Nykyiseen verojärjestelmään liittyvä kahdeksan prosentin tuottoraja on hyvin korkea verrattuna markkinakorkoihin. Tästä seuraa joissakin tapauksissa liiankin voimakas kannustin kasvattaa yritysten nettovarallisuutta. Suomen nykyistä yhteisöveroa voidaan kehittää laajentamalla tappiontasausmahdollisuuksia ja uudistamalla veropoistojärjestelmä. Tämä vaihtoehto on varteenotettava erityisesti, jos yhteisöverokannat jatkavat laskuaan. Verokannan aleneminen pienentää tarvetta puuttua jäljelle jääviin vääristymiin. Listaamattomien yhtiöiden osinkoverotuksen tuottoasteraja on perusteltua alentaa lähemmäs markkinakorkoja investointien tehokkaamman kohdentumisen varmistamiseksi. Jos yhteisöverokantojen aleneminen näyttäisi pysähtyvän Euroopassa, olisi perusteltua harkita oman pääoman vähennyksen käyttöönottamista yhteisöverotuksessa. Samalla listaamattomien yhtiöiden osinkoverohuojennus tulisi joko poistaa tai rajata hyvin pieneksi. Suomen t&k-verotukikokeilun tarjoamien kokemusten perusteella pysyvän verotuen käyttöönottaminen ei puolestaan näyttäisi olevan järkevää. Innovaatiotukien kehittäminen tulisi suunnata sen sijaan suoran tuen järjestelmään

Makeisvero – tehokasta kulutusverotusta vai kulutuskäyttäytymisen ohjausta?

Vuoden 2011 alusta Suomessa otettiin käyttöön makeisvero, jonka mielekkyydestä on käyty paljon keskustelua. Empiirisen aineiston perusteella makeisten ja jäätelöiden kuluttajahinnat ovat nousseet makeisveron seurauksena vuoden 2011 aikana edellisvuoteen verrattuna. Kaikissa tuoteryhmissä makeisvero näyttää siirtyneen pienen viiveen jälkeen lähes täysimääräisenä hintoihin. Tuotantotilastojen kuvailun perusteella ei ole viitteitä siitä, että makeisvero olisi johtanut makeisten kulutuksen merkittävään laskuun. Taloustieteen kirjallisuudessa makeisverotuksen mielekkyys liittyy toisaalta ulkoisvaikutuksen tuomien haittojen torjuntaan ja toisaalta laajemmin kulutusverotuksen tehokkuuteen. Tässä muistiossa keskustellaan, miten makeisten tuotantoon ja kulutukseen liittyvät potentiaalisesti erisuuruiset joustot liittyvät näihin makeisveron mielekkyyttä määrääviin argumentteihin

The role of information in tax compliance: Evidence from a natural field experiment

It is challenging to distinguish the role of information in tax compliance from other factors affecting it. This paper utilizes a novel natural field experiment design to study the issue. In the experiment firms reporting their VAT were sent a letter asking them questions about their attitude towards the tax authority. The introductions to the questions provided candid information about VAT rules for a randomized treatment group, while a randomized control group was only asked questions without additional information. We observe the effects of the treatments directly from firm-level tax records. Providing information did reduce the noncompliance in tax reporting, which indicates that there were unintentional errors. The experimental design also allows us to study whether the difficulty and novelty of the tax code plays any role in tax compliance. The results indicate that tax reporting changes when new and easy information is provided.Informaation roolia on vaikea erotella muista verosääntöjen noudattamiseen vaikuttavista asioista. Tässä tutkimuksessa esitellään ainutlaatuista luonnollista kenttäkoetta, jonka avulla informaation rooli selviää. Kenttäkokeessa ALVvelvollisia yrityksiä lähestyttiin kirjeellä, jonka sisältämässä kyselyssä tiedusteltiin vastaajan asenteita verottajaa kohtaan. Kysymysten johdannot tarjosivat hienovaraisesti ALV-sääntöihin liittyvää tietoa satunnaisesti valitulle koeryhmälle. Kontrolliryhmälle vastaavaa tietoa ei jaettu. Informaation vaikutukset voidaan nähdä suoraan yksityiskohtaisista yritystason verotiedoista. Tulosten perusteella virheet veroilmoittamisessa todella vähenivät, kun verosäännöistä jaettiin informaatiota. Koeasetelma mahdollistaa myös vastaamisen siihen vaikuttaako tieto eri tavalla, jos kyseessä on uusi tai vaikea verosääntö. Saimme merkitseviä tuloksia vain uudesta ja helposta verosäännöstä tarjotusta informaatiosta

Istutettu ja luontaisesti syntynyt kuusi sahatavaran raaka-aineena Etelä-Suomessa. Itä-Suomen yliopisto, luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunta. Metsätieteiden pro gradu, erikoistumisala metsä- ja puuteknologia.

pro gradu tai vast.akat

Elintarviketuotantolinjaston automatisointi

Tämän diplomityön ensimmäisen osan tarkoituksena on kartoittaa uusia kaupallisia automaatioteknologioita ja automaatiosuunnittelun metodiikkaa. Toisen osan tarkoituksena on kartoittaa "Viskonet" -nimisen elintarviketuotantolinjaston mahdolliset tuotantoa kehittävät automatisointikohteet. Viimeisessä vaiheessa toteutettiin edellisiä vaiheita soveltaen yksi automaatiokohde. Teknisten kartoitusten perusteella varsinkin konenäkö tuli vahvasti mukaan. Konenäössä oli diplomityön kannalta hyvää se, että sitä ei ole teollisuudessa sovellettu niin paljon kuin voisi olettaa. Selvitysten perusteella löydettiin kaupallisia konenäköjärjestelmiä, joiden hinta-/hyötysuhde oli kohdallaan. Kaupallisissa järjestelmissä ei tarvitse paneutua kuvankäsittelyn algoritmiikkaan, vaan enemmän kuvausolosuhteiden ja ohjelman toiminnallisen rakenteen suunnitteluun. Teollisuusrobotit olivat myös kartoitusten kohteena, ja suurimpana haasteena teollisuusrobotiikassa on nykyään ympäristön, kuten tarttujien suunnittelu. Itse teollisuusrobotit ovat tarkkoja, nopeita ja helposti ohjelmoitavia. Robottien hintakin on laskenut, jolloin mahdolliset sovelluskohteet ovat monipuolistuneet. Kohteeseen tutustuttiin aluksi työskentelemällä linjastolla ja samalla keskustelemalla ja haastattelemalla linjaston suunnittelijoita ja päälliköitä. Automaation uudistusehdotusten osalta annettiin lähes vapaat kädet kuitenkin niin, että ehdotusten piti olla taloudellisesti kannattavia ja järkeviä. Tavoitteena oli löytää yksi spesifinen automaatiokohde ja hyväksyttää se tehtaan ja linjaston johdolla toteuttamista varten. Hyväksytty automaatiokohde toteutettiin soveltaen perinteistä automaatiota ja konenäköä. Kohteessa pyrittiin ottamaan huomioon laajasti onnistuneeseen automaatioprojektiin liittyvät asiat, kuten suunnitteluvaiheet, muut suunnitteluosapuolet, käyttöönotto ja koulutus. Kartoitettaessa löydettiin yhdeksän mahdollista automatisointikohdetta, jotka olisivat olleet kaikki toteutettavissa ja todennäköisesti vielä taloudellisesti kannattavia. Kohteista valittiin se, jossa arvioitu takaisinmaksuaika oli lyhyin. Toteutettava kohde oli automaattinen klipsausleikkuri, jonka mekaaniseen rakenteeseen ei tarkemmin perehdytä tässä diplomityössä. Ensimmäisessä vaiheessa toteutettiin prototyyppi kyseisestä laitteesta. Automaationsuunnittelun kannalta laite sisälsi erilaisia antureita, servokäyttöjä ja useita pneumaattisia toimilaitteita ja niiden ohjausyksikköjä. Täysin uutena asiana laitteeseen integroitiin konenäköjärjestelmä, joka oli automaatioteknisesti haastavin ja työläin osa diplomityötä