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.
reklama
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:
Projekt Sens.Al zebrał pozytywne opinie eksperów podczas konferencji RSNA 2018 i ECR 2019, gdzie został zaprezentowany jeszcze na etapie prac badawczo-rozwojowych.
Aktualności
|
Porady
|
Gościnnie
|
Katalog
Bukmacherzy
|
Sprawdź auto
|
Praca
biurowirtualnewarszawa.pl wirtualne biura w Śródmieściu Warszawy
Artykuł może w treści zawierać linki partnerów biznesowych
i afiliacyjne, dzięki którym serwis dostarcza darmowe treści.
*
Znamy zwycięzców majowej edycji programu Kaspersky Open Innovations Program
|
|
|
|
|
|