Diagnostyka guzów nadnerczy opiera się na badaniach obrazowych, zwłaszcza TK, jednak część zmian ma niejednoznaczny obraz. Istnieje potrzeba narzędzi, które pomogą odróżnić zmiany łagodne od złośliwych, by uniknąć niepotrzebnych operacji. Celem projektu jest opracowanie algorytmu AI do analizy obrazów TK nadnerczy, przy udziale studentów medycyny. Algorytm ma wspierać diagnostykę, poprawić jej precyzję i powtarzalność. Projekt realizowany jest przez SKN Endocrinus przy wsparciu ekspertów WUM, a jego wyniki będą podstawą do dalszych badań, publikacji i wdrożenia w praktyce klinicznej.
Projekt finansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego w ramach Programu „Studenckie koła naukowe tworzą innowacje”.
