Diagnosticul urologic în era digitală – o poveste de succes românească

Aproximativ 3% din toate cazurile de cancer sunt forme de parenchim renal, cu o rată de incidență mai mare în țările occidentale. Examinările imagistice au devenit premise pentru un diagnostic precis în aceste cazuri, deoarece utilizează mai multe tehnologii din radiologie. Proiectul european de cercetare și dezvoltare DeepHealth își propune să îmbunătățească metodele existente și să sporească acuratețea diagnosticului.

Una dintre poveștile de succes ale acestui proiect se construiește în prezent în România, unde integratorul de software Software Imagination & Vision (SIMAVI) s-a alăturat echipei de medici a Spitalului Profesor Dr. Theodor Burghele din București, pentru unul dintre cazurile de utilizare ale proiectului.

Provocarea

Tomografia computerizată este utilizată pe scară largă în domeniul urologiei. Această metodă este precisă pentru prezicerea carcinomului cu celule renale, dar apar complicații atunci când se face distincția între tumorile renale benigne și neoplasmul renal malign. În plus, glandele suprarenale sunt, de asemenea, greu de diagnosticat, din cauza dimensiunilor lor mici. Din aceste motive, medicii au semnalat dificultăți în timpul analizei imaginilor.

Tehnologia Deep Learning poate fi folosită atât pentru sarcini de segmentare a imaginilor, cât și pentru clasificare, fiind vitală pentru diagnosticarea precisă a disfuncțiilor urologice. Tehnologiile noi s-au dovedit eficaciente în tratarea cazurilor medicale, dar sunt încă prea puțin explorate în cazul glandelor suprarenale.

O provocare suplimentară în analiza imaginilor medicale este dimensiunea relativ mică a seturilor de date disponibile în scopuri de instruire. Echipele românești implicate în acest caz de utilizare își propun să remedieze problema prin crearea unei biblioteci de date formată din cazuri de tumori renale, cazuri de tumori suprarenale, alături de cazuri normale care nu conțin patologie.

Soluția

Folosind trusa de instrumente DeepHealth implementată de SIMAVI, medicii de la Spitalul Burghele pregătesc rețelele neuronale complexe pentru a îmbunătăți și extinde capacitățile de diagnosticare a imaginii. Dezvoltarea unei aplicații web care integrează infrastructura algoritmilor Deep Learning va oferi urologilor, radiologilor și oncologilor din spitalul Burghele posibilitatea de a monitoriza mai bine metodele de diagnostic și tratament. Capacitatea algoritmilor cu Inteligență Artificială de a gestiona cantități mari de date poate ajuta administrația spitalului să genereze o imagine de ansamblu a pacienților, ceea ce va duce la rezultate mai precise în diagnosticare.

Beneficiile

Proiectul DeepHealth va sprijini medicii în procesul de clasificare și segmentare a imaginilor pentru diagnosticarea tumorilor renale. Acest lucru va crește acuratețea predicției bolii, mai ales în cazurile în care metodele actuale s-au dovedit insuficiente.

DeepHealth este un proiect de colaborare H2020 care dezvoltă noi tehnici HPC și Deep Learning aplicate la seturi de date biomedicale mari și complexe pentru a sprijini modalități noi și mai eficiente de diagnosticare a bolilor. Tehnologiile dezvoltate (EDDLL, ECVL etc.) au fost validate de clinicieni pe 14 cazuri de utilizare ca acesta, oferind cât mai multe povești de succes gata să fie extinse la alte instituții de asistență medicală.

Acest proiect a primit finanțare din programul de inovare în cercetare Orizont 2020 al Uniunii Europene în baza acordului de grant nr. 825111.

Mai multe informații: https://deephealth-project.eu/

Beneficiile extraordinare ale uleiului de cocos. Tu îl consumi?

Extractul de nucă de cocos se utilizează sub formă de ulei ca un substitut al grăsimii animale în bucătăria vegetariană, în tratamentele de înfrumusețare, în cremele hidratante sau în...

Cum să faci curățenie fără să-ți pui sănătatea în pericol

Mișcări și rotiri controlate, dar și pauze la fiecare 45 de minute... Acestea sunt doar două dintre recomandările specialiștilor pentru cei care au demarat maratonul curățeniei înainte de...