Gliwice: innowacyjny projekt informacyjny wsparciem dla pracy radiologów Fot. archiwum

Samouczące się systemy informatyczne, które na podstawie zgromadzonych danych i doświadczeń potrafią automatycznie analizować również nowe dane, mogą się okazać pomocne w pracy radiologów. Tego typu rozwiązanie powstaje właśnie w Gliwicach. Pilotaż planowany jest na przyszły rok.

- To projekt innowacyjny na skalę świata. Być może takie badania są prowadzone w innych ośrodkach na świecie, ale to jest rzecz bardzo nowa, która bardzo może skrócić i ułatwić (kompleksową - przyp. PAP) analizę takich danych medycznych, np. w zastosowaniach onkologicznych (…). Mam nadzieję, że wdrożenie wyników tego projektu stanie się przełomem - powiedział dr Jakub Nalepa z Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej w Gliwicach.

Trzonem tego innowacyjnego rozwiązania są techniki uczenia maszynowego (ang. machine learning). Jak tłumaczył Nalepa, systemy informatyczne budowane w oparciu o dotychczas zgromadzone i "zrozumiane" dane (np. obrazy medyczne) pozwalają na skrócenie czasu analizy nowych danych.

Naukowiec wskazał, że techniki uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane np. do automatycznej segmentacji obrazów medycznych.

- Na podstawie danych, które już mamy - to są dane historyczne - możemy stworzyć klasyfikator, który pozwoli na automatyczną analizę nowych obrazów, które nie były dotychczas "widziane" przez taki system w czasie "treningu". Możemy w ten sposób skrócić analizę, która musiałaby być wykonana przez człowieka, a jeżeli skracamy analizę obrazów medycznych, skracamy też czas potrzebny do diagnozy - tłumaczył Nalepa, który jest jednocześnie kierownikiem ds. badań w tym projekcie z ramienia firmy Future Processing.

Innymi słowy - techniki uczenia maszynowego pozwalają na stworzenie takich algorytmów, które na podstawie opisanych wcześniej danych automatycznie "dostosowują się" do nowych danych, wykorzystując zgromadzone doświadczenia.

Wspomniany system dotyczący obrazowania dynamicznego powstaje we współpracy firmy Future Processing z Centrum Onkologii - Instytutem im. Marii Skłodowskiej-Curie w Gliwicach.

Jak podał Nalepa, obrazowanie dynamiczne po wzmocnieniu kontrastowym polega na skanowaniu wybranego obszaru ciała i analizie dynamiki przepływu środka kontrastowego u pacjenta. Pozwala to na wyznaczenie biomarkerów, opisujących charakterystykę i stopień zaawansowania nowotworu, umożliwiając ocenę ryzyka u pacjentów z chorobą nowotworową.

Dzięki segmentacji tego rodzaju danych medycznych można znaleźć w tych obrazach pewne "podejrzane" obszary, które wymagają dalszej analizy przez radiologa.

- Nasz system na pewno nie zastąpi pracy radiologa, ale będzie mógł pomóc w znalezieniu pewnych "podejrzanych" regionów w obrazach, które powinny być jeszcze dokładniej sprawdzone - podkreślił Nalepa.

comments powered by Disqus

BĄDŹ NA BIEŻĄCO Z MEDYCYNĄ!

Newsletter

Najważniejsze informacje portalu rynekzdrowia.pl prosto na Twój e-mail

Rynekzdrowia.pl: polub nas na Facebooku

Rynekzdrowia.pl: dołącz do nas na Google+

Obserwuj Rynek Zdrowia na Twitterze

RSS - wiadomości na czytnikach i w aplikacjach mobilnych

POLECAMY W PORTALACH