Twórcy oprogramowania dedykowanego diagnostyce LGG i HGG poszukują wykwalifikowanych testerów

16-10-2019, 20:33

Pomimo dynamicznego rozwoju wiedzy medycznej, lekarze wciąż napotykają w swojej pracy ważny problem kliniczny, jakim jest oszacowanie objętości glejaka - nowotworu wewnątrzczaszkowego. Według naukowców zastosowanie w medycynie sztucznej inteligencji, a konkretnie nowoczesnego programu do interpretacji danych obrazowych, może usprawnić ten proces.

Badania pokazują, że informacja o objętości glejaka ma istotne znaczenie w diagnostyce oraz obiektywizuje śledzenie postępu choroby. Jednak RECIST - standard medyczny, zgodnie z którym pracują radiolodzy - nie przewiduje jej wyliczania. Rozwiązania, takie jak np. Sens.AI działu Healthcare polskiej spółki Future Processing, automatycznie dostarczają obiektywnych danych o wielkości zmiany oraz pomagają oceniać reakcję pacjenta na zastosowaną terapię.

Zadaniem Sens.Al jest wspomaganie diagnozy zmian patologicznych w mózgu (LGG i HGG). W pełni automatyczna analiza obrazów medycznych uzyskanych podczas badania pacjenta rezonansem magnetycznym w sekwencji T2-FLAIR 3D wraz z wyliczeniem objętości patologicznej zmiany, stała się możliwa dzięki stworzonym przez specjalistów z Future Processing innowacyjnym algorytmom wykorzystującym techniki uczenia maszynowego, zwłaszcza uczenia głębokiego.

"Współczesna radiologia to przede wszystkim praca z bardzo dużą ilością danych obrazowych generowanych przez aparaturę diagnostyczną. To często działanie pod presją czasu, tak cennego zwłaszcza w onkologii. Dużą część tego procesu zajmuje wstępne opracowanie obrazów, dokonanie możliwie dokładnych pomiarów (np. objętości guzów) oraz analiza porównawcza pomiędzy różnymi badaniami tego samego pacjenta. Tę stosunkowo uciążliwą, monotonną i czasochłonną część naszej pracy można usprawnić przy pomocy odpowiedniego wsparcia softwarowego. Zastosowanie zautomatyzowanych algorytmów pomiarowych umożliwia przedstawienie danych w sposób powtarzalny i obiektywny (niezależny od różnic w ocenie pomiędzy poszczególnymi lekarzami). Dzięki tego typu oprogramowaniu cały proces diagnostyczny staje się więc szybszy, bardziej precyzyjny i mniej podatny na wystąpienie istotnych pomyłek diagnostycznych" - zaznacza dr Bartosz Eksner, radiolog pracujący w ZSM w Chorzowie i w Katowickim Centrum Onkologii .

Od strony medycznej powstanie Sens.AI było możliwe dzięki wysokiej klasy radiologom z wiodącego ośrodka kliniczno-naukowego w Polsce, Centrum Onkologii – Instytutu im. Marii Skłodowskiej-Curie Oddział w Gliwicach, które specjalizuje się w badaniach nad glejakami.

Produkt jest w trakcie certykacji CE. Twórcy poszukują lekarzy i naukowców, którzy zechcieliby wziąć udział w uruchomionych testach aplikacji, aby zweryfikować istotność kliniczną generowanego raportu.

Podsumowując system Sens.Al umożliwia:

  • Automatyczną segmentację – system na każdej warstwie badania oznacza konturem największą, jednorodną zmianę. Cały proces odbywa się automatycznie.
  • Wyliczanie objętości – bazując na przeprowadzonej segmentacji, system automatycznie wylicza objętość zmiany.
  • Szybkie przygotowanie raportu do oceny przez lekarza - gotowośc w 1 minutę.

Projekt Sens.Al zebrał pozytywne opinie eksperów podczas konferencji RSNA 2018 i ECR 2019, gdzie został zaprezentowany jeszcze na etapie prac badawczo-rozwojowych.


Źródło: materiał nadesłany do redakcji
  
znajdź w serwisie

RSS  
RSS - Wywiad
Wywiad  
RSS - Interwencje
RSS - Porady
Porady  
RSS - Listy
Listy  
« Listopad 2019»
PoWtŚrCzwPtSbNd
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930