Okres od listopada do lutego jest dość interesujący dla dziedziny obrazowania medycznego – dwie duże konferencje wydobywają w tym okresie najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie. Radiological Society of North America (RSNA) zakończyło swoje czterodniowe doroczne spotkanie pod koniec listopada 2018 r., największe wydarzenie w dziedzinie radiologii na świecie. Jego linia tagowa na ubiegły rok: Tomorrow’s Radiology Today. Rzeczywiście, ponieważ opieka zdrowotna patrzy na futurystyczne technologie, tak samo jest w przypadku radiologii. W lutym odbyła się konferencja Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS), na której ponownie wystawiono technologie obrazowania medycznego.
Z obu konferencji, oto ujęcie Frost & Sullivan na temat najlepszych technologii obrazowania i tego, jak będą one nadal ewoluować.
Sztuczna inteligencja
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) wzięła społeczność radiologiczną szturmem, a w tym roku skupiono się na tym, jak sprawić, by technologia ta jeszcze lepiej współpracowała z radiologami. Bez wdawania się w szczegóły dotyczące tego, jak dokładnie zostanie ona wdrożona i dla jakich przypadków użycia, poniżej przedstawiono sposób, w jaki zmieni ona doświadczenia pacjentów.
Lekarz będzie prowadzony przez AI w zakresie najlepszego badania obrazowego, które należy przeprowadzić na pacjencie (na podstawie objawów), zamiast wykonywać jedno, a następnie zlecać drugie.
Faktyczny proces uzyskiwania rezonansu magnetycznego (MRI) lub tomografii komputerowej (CT) byłby znacznie szybszy niż obecnie, gdy technik miałby SI prowadzącą go, jak najlepiej ustawić się do maszyny, przygotowując odpowiednie ustawienia do skanowania (w oparciu o wiek, płeć, obszar lub chorobę, na której należy się skupić, itp.).
Pacjent byłby również narażony na niższe dawki promieniowania niż obecnie. Aby uzyskać wysokiej jakości obraz pomocny w diagnozie, wymagane są wysokie (ale bezpieczne) dawki promieniowania. Jednak AI pozwoli na wykorzystanie niższych dawek do wytworzenia obrazów o nieco niższej jakości, a następnie przekształcenie ich w obrazy wysokiej jakości, wykorzystując surowe dane z maszyn, które obecnie nie są przetwarzane.
Radiologowie prawdopodobnie będą również znacznie szybciej otrzymywać raporty – dzięki AI wspierającej radiologów będą oni mogli szybciej przetwarzać skanowane obrazy, nie pomijając żadnych ważnych cech skanu, ponieważ AI podświetli je wcześniej do przeglądu.
Pacjent ma również większe szanse na uzyskanie prawidłowej diagnozy za pierwszym razem, wraz z lepszym i bardziej spersonalizowanym schematem leczenia, ponieważ AI będzie badać historię medyczną pacjenta i obrazy, aby porównać rokowania z podobnymi przypadkami z przeszłości i poprowadzić radiologów i lekarzy najlepszą ścieżką kliniczną w celu uzyskania najlepszych możliwych wyników.
Ogółem, co to naprawdę oznacza dla pacjentów, mogą oni oczekiwać znacznie większej wydajności i dokładności w procesie. Każda główna firma zajmująca się obrazowaniem medycznym, jak również ponad 100 startupów, pracuje nad urzeczywistnieniem tej wizji.
Rzeczywistość rozszerzona
Rzeczywistość rozszerzona (AR) i rzeczywistość wirtualna (VR) znajdują wiele nowych zastosowań w opiece zdrowotnej. Chirurdzy przygotowują się do operacji, studiując skany radiologiczne pacjenta. Trójwymiarowe obrazowanie poprawiło ich zdolność do lepszej wizualizacji anatomii pacjenta. Wyzwaniem jest jednak ocena w czasie rzeczywistym rzeczywistego położenia danego obszaru podczas operacji. Najlepszym rozwiązaniem było zapewnienie wsparcia fluoroskopii podczas samego zabiegu. Dzięki AR, obrazy medyczne mogą być konwertowane i montowane na zestawach słuchawkowych AR, które chirurg może nosić podczas wykonywania zabiegu. Przykładem rozwiązania do planowania przedoperacyjnego opartego na technologii AR jest system OpenSight AR firmy Novarad, który został już zatwierdzony przez amerykańską Agencję ds. Skutecznie zmniejsza on narażenie pacjentów na promieniowanie, zapewniając jednocześnie chirurgom lepsze możliwości planowania.
Drukowanie trójwymiarowe
Pacjenci otrzymują przed operacją wyjaśnienie procedury, która ma być wykonana. Niektóre innowacyjne podejścia wykorzystują techniki AR, aby pomóc pacjentom w zrozumieniu ich własnej anatomii oraz tego, co będzie się działo podczas operacji. Na konferencji RSNA naukowcy z Nowego Jorku przedstawili wyniki badań nad wykorzystaniem modeli AR i modeli drukowanych w technologii 3-D do edukacji pacjentów. Werdykt był następujący: modele drukowane trójwymiarowo znacznie skuteczniej pomagały pacjentom zrozumieć szczegóły guza nerki lub prostaty, a tym samym pomagały im nabrać pewności i bezpieczeństwa w podejmowaniu właściwych decyzji chirurgicznych. Z podobnych powodów drukowanie 3-D jest również przydatne dla chirurgów, aby byli lepiej przygotowani do operacji.
Cinematic Rendering and Digital Twin Technology
Aby zrozumieć złożone funkcjonowanie narządów takich jak serce, obrazy 3-D można połączyć z dodatkowymi informacjami, aby wprowadzić je do narzędzi do renderowania kinowego. Zapewnia to realistyczną wizualizację funkcji narządów, która może pomóc chirurgom w planowaniu zabiegów, wyjaśnianiu procedur medycznych pacjentom oraz w lepszym diagnozowaniu zaburzeń. Jest to jeden ze sposobów, w jaki technologia może pomóc w szybszym postawieniu właściwej diagnozy dla pacjentów, zapewniając tym samym szybsze leczenie i lepsze ogólne samopoczucie.
Podobna w koncepcji jest technologia cyfrowych bliźniaków. Cyfrowe bliźniaki stają się kolejnym obszarem zainteresowania w branży, a firmy Siemens, GE Healthcare i Philips pracują nad wykorzystaniem tej technologii w różnych przypadkach użycia. Na przykład firma Siemens Healthineers omówiła swoją technologię cyfrowego bliźniaka narządów (opartą na sztucznej inteligencji), umożliwiającą symulację fizjologii narządów, aby pomóc lekarzom w wyborze terapii o najlepszych możliwych wynikach – testowanej wirtualnie na cyfrowym bliźniaku.
Technologia na fali
Pomimo że istnieje wiele technologii mających wpływ na opiekę zdrowotną, w tym roku dominowała sztuczna inteligencja, z mniejszym naciskiem na obrazowanie trójwymiarowe i drukowanie. Inne obszary, takie jak bezpieczeństwo cybernetyczne, zaczynają pojawiać się również w radiologii, a prywatność dokumentacji pacjentów jest ważnym tematem również w radiologii.