Berta Sándor
Szoftver ismeri fel a porckopást
Egy bécsi startup programja elemezni tudja a röntgenképeket.
Az ImageBiopsy Lab nevű vállalkozás megoldása a mesterséges intelligenciára épül és forradalmasíthatja a radiológusok munkáját. A röntgenfelvételek kiértékelése nagyon sok időbe telik, ezt a feladatot veheti át az új fejlesztés, amely másodpercek alatt szállíthatja a diagnózisjavaslatát. A további történésekről a kezelőorvos dönt. A szoftver pontosan tudja, hogyan néz ki egy egészséges térd és azonnal riaszt, ha egy anomáliát fedez fel egy röntgenfotón. A program már jelenleg is használják Ausztriában és az Amerikai Egyesült Államokban.
Richard Ljuhar, a startup alapítója kijelentette, hogy a megoldásuknak nem helyettesítenie kell az orvost, hanem a munkáját kell megkönnyítenie. Emellett hozzá akarnak járulni a leletek objektív megítéléséhez és szabványosításához. Miután az orvosok is emberek, így megtörténhet, hogy az azonos képeket a különböző helyzetekben másként ítélik meg. Az új fejlesztést több mint 150 000 röntgenkép segítségével tesztelték. Az automatizált felismerés és elemzés sokkal nehezebb, mint bármely más esetben, ráadásul a diagnózisok meghozatalakor nem szabad elfelejteni, hogy a döntés akár egy életre is szólhat. A szoftvert az USA-ban egészségügyi termékként jegyeztették be és az olyan nagy piaci szereplők is érdeklődnek iránta, mint a Philips Healthcare.
Michael Gruber radiológus már teszteli a rendszert és kedvezők a tapasztalatai. "Természetesen a mesterséges intelligencia is követ el egy vagy több hibát, ezért a radiológusok munkájára a jövőben is szükség lesz azért, hogy a gépi elemzőket megvizsgálják. Ezzel párhuzamosan a számítógép a kezdődő ízületi porckopásnál olyan részletesen tudja elemezni a csontstruktúrákat, amelyre az emberi szem egyszerűen nem képes. Mindez ugyanígy igaz a CT-felvételek kiértékelésére is, hogy fel lehessen deríteni a lehetséges tumorsejteket. Az ilyen jellegű programokkal olyan diagnózisok és előrejelzések készíthetők, amelyekre eddig nem volt lehetőség. Az artrózis már azelőtt kiszűrhetővé válik, hogy egyáltalán megjelenne, ezáltal sokkal korábban és célzottabb lehet az alkalmazott kezelés is. Fontos ugyanakkor, hogy a gépi elemzés ne tartson hosszabb ideig, mint a hagyományos emberi diagnóziskészítés. Minél gyorsabban és könnyebben lehet e megoldásokat integrálni az ellátórendszerbe, azok annál gyorsabban fognak elterjedni" - hangsúlyozta Gruber.
Az ImageBiopsy Lab elsősorban az Amerikai Egyesült Államokra összpontosít. Mindezt Ljuhar azzal indokolta, hogy miközben Európában az orvosok gyakran szkeptikusak az új technológiákkal szemben, addig a tengerentúlon az egészségügyi szakemberek szeretik magukat ilyen megoldásokkal bebiztosítani. Ráadásul így a produktivitás is növelhető, ami az USA-ban szintén fontos téma. Ugyanakkor azzal az európai fiatal orvosok is tisztában vannak, ha a manuális folyamatokat, például a röntgenfelvételek elemzését automatizálni lehet, akkor az orvosnak több ideje marad arra, hogy a betegekkel és a lehetséges kezelési módokkal foglalkozzon.
A menedzser hozzátette, hogy ilyen jellegű képelemzéseket jelenleg a mammográfiában használnak, az ortopédiában még sosem alkalmaztak ilyen rendszert. Ezen a területen ők a piacvezetők, legalábbis ami a technológiai megvalósítást érinti. Most az a cél, hogy megtartsák a 2-3 éves előnyüket és egy olyan nagy partnert nyerjenek meg a fejlesztés számára, mint a Philips Healthcare vagy a Siemens. A startup-alapító nem tart az olyan hatalmas vetélytársaktól, mint a Google vagy az Apple, amelyek rendkívül sok pénzt fektetnek be az egészségügy területébe. Ljuhar szerint a nagyvállalatok általában nem foglalkoznak ilyen nehéz és időrabló algoritmusfejlesztésekkel, inkább megfigyelik a tevékenykedő vállalkozásokat, majd ha eredményesnek ítélik azokat, felvásárolják a szakértelmüket. Ők egyelőre szeretnék ezt elkerülni, de nem tudható, mit hoz a jövő.
Kínai kutatók nemrég olyan rendszert fejlesztettek ki, amely jobb diagnózisokkal állt elő, mint amiket az elektronikus egészségügyi akták adatait felhasználva orvosok készítettek. A megalkotott megoldás a mesterséges intelligencián alapul és nagyon pontosan diagnosztizálja a gyermekek és a fiatalok betegségeit, valamint a felnőttek örökletes betegségeit.
Az ImageBiopsy Lab nevű vállalkozás megoldása a mesterséges intelligenciára épül és forradalmasíthatja a radiológusok munkáját. A röntgenfelvételek kiértékelése nagyon sok időbe telik, ezt a feladatot veheti át az új fejlesztés, amely másodpercek alatt szállíthatja a diagnózisjavaslatát. A további történésekről a kezelőorvos dönt. A szoftver pontosan tudja, hogyan néz ki egy egészséges térd és azonnal riaszt, ha egy anomáliát fedez fel egy röntgenfotón. A program már jelenleg is használják Ausztriában és az Amerikai Egyesült Államokban.
Richard Ljuhar, a startup alapítója kijelentette, hogy a megoldásuknak nem helyettesítenie kell az orvost, hanem a munkáját kell megkönnyítenie. Emellett hozzá akarnak járulni a leletek objektív megítéléséhez és szabványosításához. Miután az orvosok is emberek, így megtörténhet, hogy az azonos képeket a különböző helyzetekben másként ítélik meg. Az új fejlesztést több mint 150 000 röntgenkép segítségével tesztelték. Az automatizált felismerés és elemzés sokkal nehezebb, mint bármely más esetben, ráadásul a diagnózisok meghozatalakor nem szabad elfelejteni, hogy a döntés akár egy életre is szólhat. A szoftvert az USA-ban egészségügyi termékként jegyeztették be és az olyan nagy piaci szereplők is érdeklődnek iránta, mint a Philips Healthcare.
Michael Gruber radiológus már teszteli a rendszert és kedvezők a tapasztalatai. "Természetesen a mesterséges intelligencia is követ el egy vagy több hibát, ezért a radiológusok munkájára a jövőben is szükség lesz azért, hogy a gépi elemzőket megvizsgálják. Ezzel párhuzamosan a számítógép a kezdődő ízületi porckopásnál olyan részletesen tudja elemezni a csontstruktúrákat, amelyre az emberi szem egyszerűen nem képes. Mindez ugyanígy igaz a CT-felvételek kiértékelésére is, hogy fel lehessen deríteni a lehetséges tumorsejteket. Az ilyen jellegű programokkal olyan diagnózisok és előrejelzések készíthetők, amelyekre eddig nem volt lehetőség. Az artrózis már azelőtt kiszűrhetővé válik, hogy egyáltalán megjelenne, ezáltal sokkal korábban és célzottabb lehet az alkalmazott kezelés is. Fontos ugyanakkor, hogy a gépi elemzés ne tartson hosszabb ideig, mint a hagyományos emberi diagnóziskészítés. Minél gyorsabban és könnyebben lehet e megoldásokat integrálni az ellátórendszerbe, azok annál gyorsabban fognak elterjedni" - hangsúlyozta Gruber.
Az ImageBiopsy Lab elsősorban az Amerikai Egyesült Államokra összpontosít. Mindezt Ljuhar azzal indokolta, hogy miközben Európában az orvosok gyakran szkeptikusak az új technológiákkal szemben, addig a tengerentúlon az egészségügyi szakemberek szeretik magukat ilyen megoldásokkal bebiztosítani. Ráadásul így a produktivitás is növelhető, ami az USA-ban szintén fontos téma. Ugyanakkor azzal az európai fiatal orvosok is tisztában vannak, ha a manuális folyamatokat, például a röntgenfelvételek elemzését automatizálni lehet, akkor az orvosnak több ideje marad arra, hogy a betegekkel és a lehetséges kezelési módokkal foglalkozzon.
A menedzser hozzátette, hogy ilyen jellegű képelemzéseket jelenleg a mammográfiában használnak, az ortopédiában még sosem alkalmaztak ilyen rendszert. Ezen a területen ők a piacvezetők, legalábbis ami a technológiai megvalósítást érinti. Most az a cél, hogy megtartsák a 2-3 éves előnyüket és egy olyan nagy partnert nyerjenek meg a fejlesztés számára, mint a Philips Healthcare vagy a Siemens. A startup-alapító nem tart az olyan hatalmas vetélytársaktól, mint a Google vagy az Apple, amelyek rendkívül sok pénzt fektetnek be az egészségügy területébe. Ljuhar szerint a nagyvállalatok általában nem foglalkoznak ilyen nehéz és időrabló algoritmusfejlesztésekkel, inkább megfigyelik a tevékenykedő vállalkozásokat, majd ha eredményesnek ítélik azokat, felvásárolják a szakértelmüket. Ők egyelőre szeretnék ezt elkerülni, de nem tudható, mit hoz a jövő.
Kínai kutatók nemrég olyan rendszert fejlesztettek ki, amely jobb diagnózisokkal állt elő, mint amiket az elektronikus egészségügyi akták adatait felhasználva orvosok készítettek. A megalkotott megoldás a mesterséges intelligencián alapul és nagyon pontosan diagnosztizálja a gyermekek és a fiatalok betegségeit, valamint a felnőttek örökletes betegségeit.