Diagnostyka nowotworowa w dowolnym miejscu na świecie – Poznaj Cancer Center

310
Źródło: depositphotos.com

Czy zastanawialiście się co powstałoby z połączenia diagnostyki onkologicznej z najlepszymi rozwiązaniami z sektora AI? Cancer Center to pierwsza z firm, która dzięki technologiom (Deep Learning (DL) i Machine Learning opracowała oprogramowanie, którego celem jest przyspieszenie i podniesienie jakości diagnostyki nowotworowej w dowolnym miejscu na świecie, niezależnie od tego czy mieszkasz w bogatym czy biednym kraju.

Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) wspierają lekarzy onkologów – poprzez rozpoznawanie prostych jak i złożonych wzorców i markerow prognostycznych w dużych ilościach danych, których czasem ludzki wzrok nie jest w stanie precyzyjnie dostrzec czy policzyć. Lekarze patolodzy używają platformy PathoPlatform (https://pathoplatform.cancercenter.eu) z modulem AI do szybkiego przetwarzania, udostępniania i analizy preparatow, dzięki czemu mogą skoncentrować swój czas na kluczowych aspektach, dla których ich wiedza medyczna jest niezbędna. Integracja technologii AI w leczeniu ciężkich chorób, takich jak nowotwory, poprawia dokładność diagnozy i ułatwia podejmowanie decyzji klinicznych, prowadząc do lepszych wyników leczenia. Kliniczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) w diagnostyce i leczeniu raka to przyszłość w tej dziedzinie. Spółka Cancer Center AI ułatwia transformację współczesnej onkologii. 

Jakie są główne cele Cancer Center AI? 

W diagnostyce i terapii nowotworów przetwarzanie i analiza obrazu medycznego wymaga połączonej opinii wielu ekspertów. Patolodzy, radiolodzy, genetycy i onkolodzy współpracują, aby znaleźć najlepsze rozwiązania. Ilość przetwarzanych danych jest ogromna, a cały proces decyzyjny zajmuje dużo czasu. Nasze platformy webowe – PathoPlatform i Radiology Platform rozwiązują te problemy. Oba narzędzia umożliwiają pacjentom i lekarzom udostępnianie obrazów, ale przede wszystkim wspierają poprzez AI dokładną diagnostykę wstępną.

Jakie są wyzwania związane z leczeniem raka. W jaki sposób Cancer Center AI chce zmienić ten scenariusz? 

Obecny przebieg diagnostyki na całym świecie przedstawia się następująco: najpierw wykonuje się badania z krwi, następnie zdjęcie radiologiczne, zwykle przy użyciu aparatow USG, tomografu, rezonansu, mamografu czy RTG. Następnie radiolog analizuje zdjęcie w poszukiwaniu ew. guza/zmiany. Jeśli wynik jest pozytywny, lekarz wykonuje biopsję lub operację w celu pozyskania materiału do badania. Lekarz patolog bada uzyskaną próbkę pod mikroskopem i stawia rozpoznanie/diagnozę. W przypadku rozpoznania nowotworu złośliwego konsylium lekarzy podejmuje decyzję o rodzaju leczenia. Głównym wyzwaniem w tej dziedzinie jest zbyt długi proces diagnostyczny. Wynika to ze zbyt małej liczby wykwalifikowanych specjalistów – przede wszystkim patologów np. w Polsce jest ich ok 500 i nie każdy z lekarzy jest w stanie oceniać wszystkie typy nowotworów. Aby sprostać obecnemu zapotrzebowaniu na całym świecie, potrzeba około pięć razy więcej specjalistów. Ponadto wielu specjalistów używa mikroskopy do oceny preparatów medycznych. Bez cyfrowych slajdów tych preparatów konieczne jest wysłanie ich tradycyjną pocztą w celu uzyskania drugiej opinii. Kolejnym wyzwaniem jest to, że wielu patologów nie korzysta ze standardowych raportów. W wyniku powyższych braków często pojawiają się błędy w diagnozie, a proces jest bardzo powolny i kosztowny np. w Polsce trwa ok. 2-3 tygodnie a nawet dłużej. Cały proces leczenia jest nieefektywny i niestety niezmienny od dekad.

Naszą odpowiedzią na te wyzwania jest narzędzie do digitalizacji – PathoCam i platforma webowa – PathoPlatform, które umożliwią onkologom/patologom, a w przyszłości pacjentom dzielenie się swoimi przypadkami w celu diagnozowania onkologicznego wspieranego przez sztuczną inteligencję. Po uruchomieniu systemu proces w szpitalu staje się bardziej wydajny niż wcześniej. Lekarze już teraz, a w przyszłości pacjenci będą mieli dostęp do puli ekspertów, aby uzyskać pierwszą i kolejna opinię w celu precyzyjnej diagnozy. Wykorzystanie AI i Deep Learning w diagnostyce raka sprawia, że ​​całe leczenie jest znacznie bardziej efektywne. 

Jakie rozwiązania oferuje Cancer Center AI i jak wpływają one na branżę opieki zdrowotnej? 

Opracowaliśmy specjalistyczne rozwiązania algorytmiczne wraz z platformą do analizy obrazów medycznych dla patologii i radiologii. Nasze rozwiązania, które dostepne są zarówno przez API, jak i na platformie internetowej, mają na celu zapewnienie szybszego i lepszego dostępu do drugiej i kolejnej opinii diagnostycznej przez lekarzy, aby pomóc w szybkim opracowaniu podejścia terapeutycznego. Pomoże to pacjentom i lekarzom poprzez zmniejszenie lęku spowodowanego nieznajomością tego, z czym mają do czynienia.

Nasze rozwiązania wspierają w pracy — segmentują obrazy, oznaczają ROI, generują opisy, liczą określone komórki/markery, a nawet rozpoznają ich typ np. rozkład Gleasona na preparacie. Zapewniamy lekarzom wszelkie niezbędne narzędzia do pracy z obrazami medycznymi. Łączymy nową technologię obrazowania medycznego oraz najbardziej zaawansowane i futurystyczne rozwiązania z dziedziny matematyki i informatyki (uczenie maszynowe i głębokie). Ogromny zestaw szkoleniowy obrazów medycznych wraz z technologią kategoryzacji umożliwia komputerom przewidywanie wielu chorób z dokładnością większą niż ludzka. 

Skąd pomysł na Cancer Center AI?

Inspiracją do założenia Cancer Center był przypadek Kuby, chrześniaka prezesa Cancer Center, który miał szczęście wygrać swoją walkę z rakiem. Dzięki niemu dowiedzieliśmy się z pierwszej ręki, jak nieefektywny i powolny jest proces diagnozowania raka. W diagnostyce i terapii nowotworów proces decyzyjny wymaga wspólnej opinii patologów, radiologów, genetyków i onkologów. Ilość danych potrzebnych do wydania diagnozy jest ogromna, a cały proces decyzyjny zajmuje dużo czasu. Jako inżynierowie i przedsiębiorcy postanowiliśmy coś z tym zrobić. 

Jak Cancer Center wpłynęło na przestrzeń diagnostyczną?

Kiedy zaczynaliśmy ten projekt, nie było łatwo znaleźć onkologów, którzy chcieliby zastosować sztuczną inteligencję w swojej pracy. Sytuacja zmieniła się w wyniku pandemii COVID-19. Wielu onkologów musiało pracować zdalnie i dostrzegło wartość tego rodzaju produktu. Sektor Healthcare nie jest łatwy, jeśli mówimy o szybkim procesie sprzedaży i generowaniu przychodów. Budowanie relacji i zaufania wymaga czasu. Ale jeśli wiesz, że produkt może pomóc ratować życie – to ogromna motywacja! Dziś z naszych produktów korzysta już kilkanaście instytucji, a informacja zwrotna jest bardzo pozytywna. Wierzymy w to, że niedługo zmienimy oblicze polskiej onkologii, a w dalszej przyszłości pomożemy ratować życie ludzi w wielu innych miejscach na świecie. 

Materiały do powyższego artykułu zostały dostarczone przez Cancer Center

Poprzedni artykułINTECH PK – spółka celowa Politechniki Krakowskiej – korzyści ze współpracy nauka-biznes w modelu B2B
Następny artykułPoznaj PathoCam – narzędzie wykorzystujące AI do skanowania obrazu