Leletező platform segíti a szív-CT vizsgálatok kiértékelését

Jelentősen leegyszerűsíti a szív-CT vizsgálatok leletezési és képelemzési folyamatát, ezzel gyorsítja a diagnózis felállítását az a szoftver, amelyet a Semmelweis Egyetem a Neumann Medical Kft.-vel, valamint az Arineta Ltd.-vel együttműködve fejlesztett ki - adta hírül az egyetemi potál beszámolója.

A 2019-2.1.10-TÉT-IL-2019-00001 azonosító számú, 2021. december 31-én zárult pályázat eredményeképp olyan szoftvert alkottak meg, amely a szív-CT leletezési munkafolyamatot egységesítve, az adatgyűjtés és döntéstámogatás problémáira egyben képes választ nyújtani.

A szívkoszorúér-CT – a technológia rohamos fejlődése miatt – a kardiológia egyik fontos rutin diagnosztikai eszközévé vált alig 20 év leforgása alatt. A folyamatos innováció időszaka nem zárult még le, számos további lehetőség kiaknázása csak most kezdődött el. A leletezés terén zajló gyors technikai fejlődés azonban nagy mennyiségű tiszta, standardizált és jól értékelhető adatot igényel, mely jelenleg nem érhető el a piacon. Az adatgyűjtés gyakorlati nehézségét számos egyéb technológiai és orvosszakmai probléma mellett a munkafolyamat széttagoltsága okozza. Jelenleg a szív-CT vizsgálat kiértékeléséhez és megfelelő dokumentációjához legalább két szoftvert használ a leletező orvos. A képek kiértékelése a „workstation” szoftveren, míg a dokumentáció egy ettől teljesen független felületen, a kórházi szoftverben történik. A kiértékelést és a dokumentációt így tehát egy plusz emberi munkafázis köti össze, amely korlátozza a rögzített adatok mennyiségét és szubjektív szelekcióját eredményezi, amellett, hogy a rögzített képi elemek és klinikai adatok csak nagy többletmunkával kapcsolhatók össze.

A projekt eredményeképp létrehozott leletező platform lényege a workstation funkciók (képelemzés és kiértékelés) és a klinikai ellátási igények összekötése. Ezt a strukturált adatbevitel tereli egységes mederbe. A munkafolyamat során a CT-vel készített kép a rendszer részét képező radiológiai képelemző munkaállomás szoftverben nyílik meg. Itt történik a kép kiértékelése, amely során a háttérben további interakciót nem igényelve keletkezik a rögzített adatokból egy mesterséges intelligencia betanító adatbázis.

A leletezés során a rögzített lényeges információk automatikusan átkerülnek a betegellátás strukturált űrlapjára, mintegy automatikusan kitöltve az űrlap elemeit. A kifejlesztett leletező platform lehetővé teszi, hogy minimális dokumentációs munkával a lelet előállítása egyezik a kép kiértékelésével, hiszen a strukturált űrlap biztosítja az automatikus leletkészítést is.

A strukturált adatgyűjtés így a munkafolyamatba integráltan, az orvos számára többletmunkát nem képezve olyan minőségben kerül rögzítésre, hogy az további tisztítás, szűrés nélkül gépi tanulásra, statisztikai elemzésre alkalmas. A gyűjtött adatok a rendszerben egy olyan mesterséges intelligencia algoritmust tanítanak be, amely a képelemzést részben vagy teljesen el tudja végezni. Az így létrehozott döntéstámogató rendszer egyrészt választ ad a fent vázolt szakmai kihívásokra (tiszta szakmai adat, egységes munkafolyamat, mesterséges intelligencia alapú döntéstámogatás), másrészt jelentősen leegyszerűsíti a gyakorló orvos munkáját, valamint a leletezés és képelemzés folyamatát.

A projekt az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott, összesen 195 661 864 Ft támogatásból, a 2019-2.1.10-TÉT-IL pályázati program finanszírozásában valósult meg. (Fotó forrása - illusztráció: Orvosi Képalkotó Klinika)