A november és február közötti időszak meglehetősen érdekes az orvosi képalkotás területén – ebben az időszakban két nagy konferencia mutatja be a terület legújabb fejlesztéseit. Az Észak-Amerikai Radiológiai Társaság (RSNA) 2018. november végén fejezte be négynapos éves találkozóját, amely a legnagyobb radiológiai rendezvény világszerte. A tavalyi év szlogenje: A holnap radiológiája ma. Valóban, ahogy az egészségügy a futurisztikus technológiák felé tekint, úgy a radiológia is. Februárban került sor az Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) konferenciájára, ahol ismét az orvosi képalkotás technológiája került bemutatásra.
Mindkét konferenciáról itt van a Frost & Sullivan véleménye a legfontosabb képalkotási technológiákról és azok további fejlődéséről.
Mesterséges intelligencia
Kétségtelen, hogy a mesterséges intelligencia (AI) viharszerűen meghódította a radiológiai közösséget, és idén a hangsúly azon van, hogyan lehet a technológiát még jobban összehangolni a radiológusokkal. Anélkül, hogy belemennénk annak részleteibe, hogy pontosan hogyan és milyen felhasználási esetekben fogják alkalmazni, az alábbiakban bemutatjuk, hogyan fogja átalakítani a betegélményt.
Az orvost az AI fogja irányítani a páciensen elvégzendő legjobb képalkotó vizsgálatot illetően (a tünetek alapján), ahelyett, hogy elvégezne egy vizsgálatot, majd egy másodikat kellene elrendelnie.
A mágneses rezonanciás (MRI) vagy komputertomográfiás (CT) vizsgálat tényleges folyamata sokkal gyorsabb lenne a mostanihoz képest, amikor a technikusnak a mesterséges intelligencia segítene abban, hogy hogyan helyezkedjen el a legjobban a géphez, hogyan készítse elő a megfelelő beállításokat a vizsgálathoz (életkor, nem, fókuszterület vagy betegség stb. alapján).
A beteg a jelenleginél kisebb sugárdózisnak is ki lenne téve. A diagnózist támogató, jó minőségű kép készítéséhez magas (de biztonságos) sugárdózisokra van szükség. A mesterséges intelligencia azonban lehetővé teszi, hogy alacsonyabb dózisok felhasználásával valamivel rosszabb minőségű képeket készítsenek, majd azokat jó minőségűvé alakítsák át, felhasználva a gépektől származó nyers adatokat, amelyeket ma még nem dolgoznak fel.
A radiológusok valószínűleg sokkal gyorsabban kapnak majd jelentéseket is – a radiológusokat támogató mesterséges intelligenciával gyorsabban tudják majd feldolgozni az általuk szkennelt képeket, és nem maradnak le a felvételek fontos jellemzőiről, mivel az AI előzetesen kiemeli azokat felülvizsgálat céljából.
A beteg is nagyobb valószínűséggel kap elsőre helyes diagnózist, valamint jobb és személyre szabottabb kezelési sémát, mivel az AI tanulmányozni fogja a beteg kórtörténetét és képeit, hogy összehasonlítsa a prognózist a hasonló korábbi esetekkel, és a radiológusokat és az orvosokat a lehető legjobb klinikai útvonalra terelje a lehető legjobb kimenetel érdekében.
Összességében ez a betegek számára azt jelenti, hogy sokkal nagyobb hatékonyságra és pontosságra számíthatnak a folyamat során. Minden jelentős orvosi képalkotó vállalat, valamint több mint 100 startup cég dolgozik azon, hogy ez a jövőkép valósággá váljon.
A kiterjesztett valóság
A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) számos új alkalmazást talál az egészségügyben. A sebészek a páciensről készült radiológiai felvételek tanulmányozásával készülnek fel a műtétre. A háromdimenziós képalkotás javította képességeiket a beteg anatómiájának jobb megjelenítésére. Kihívást jelentett azonban egy terület tényleges helyzetének valós idejű felmérése a műtét során. A legjobb megoldás az volt, hogy a műtét során fluoroszkópiás támogatást biztosítottak. Az AR segítségével az orvosi képek átalakíthatók és AR-headsetekre szerelhetők, amelyeket a sebész a műtét elvégzése közben viselhet. Az AR-alapú műtét előtti tervezési megoldásra példa a Novarad OpenSight AR rendszere, amely már az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatóságának (FDA) jóváhagyásával rendelkezik. Ez hatékonyan csökkenti a betegek sugárterhelését, miközben jobb tervezési lehetőségeket biztosít a sebészeknek.
Háromdimenziós nyomtatás
A betegek a műtét előtt magyarázatot kapnak a készülő eljárásról. Néhány innovatív megközelítésben AR-technikákat alkalmaztak, hogy segítsenek a betegeknek megérteni saját anatómiájukat és azt, hogy mi fog történni a műtét során. Az RSNA-n New York-i kutatók bemutatták az AR-modellek és 3D-s nyomtatott modellek betegoktatásra való felhasználásának tesztelésének eredményeit. Az ítélet: a 3D-s nyomtatott modellek sokkal hatékonyabban segítették a betegeket abban, hogy megértsék a vese- vagy prosztatadaganat konkrét részleteit, és így magabiztosabbá és biztosabbá váljanak a helyes műtéti döntések meghozatalában. Hasonló okokból a 3-D nyomtatás a sebészek számára is hasznos, hogy jobban fel tudjanak készülni a műtétekre.
Cinematic Rendering and Digital Twin Technology
A szervek, például a szív összetett működésének megértéséhez a 3-D képek további információkkal kombinálva filmes renderelő eszközökbe táplálhatók. Ez a szerv működésének valósághű megjelenítését teszi lehetővé, ami segíthet a sebészeknek az eljárások tervezésében, az orvosi eljárások magyarázatában a betegeknek, valamint a rendellenességek jobb diagnosztizálásában. Ez az egyik módja annak, hogy a technológia segíthet abban, hogy a betegek hamarabb megkapják a megfelelő diagnózist, így biztosítva a gyorsabb kezelést és a jobb általános közérzetet.
Hasonló koncepció a digitális ikertechnológia. A digitális ikrek az iparág egy másik fókuszterületévé válnak, a Siemens, a GE Healthcare és a Philips azon dolgozik, hogy ezt a technológiát különböző felhasználási esetekben alkalmazzák. A Siemens Healthineers például megvitatta a szervekre vonatkozó digitális ikertechnológiáját (amelyet a mesterséges intelligencia hajt), amely lehetővé teszi a szerv fiziológiájának szimulációját, hogy segítse az orvosokat a lehető legjobb kimenetelű terápia kiválasztásában – virtuálisan a digitális ikeren tesztelve.
Technológia az élen
Míg az egészségügyre számos technológia van hatással, az idén a mesterséges intelligencia dominált, kisebb mértékben a 3D-s képalkotás és nyomtatás. Más területek, például a kiberbiztonság is kezd megjelenni a radiológiában, és a betegnyilvántartások adatvédelme is fontos téma a radiológiában.