Siemens Healthineers yapay zeka tabanlı iki yeni MR asistanını tanıttı

İSTANBUL (AA) - Siemens Healthineers tarafından geliştirilen yapay zekalar, manyetik rezonans görüntüleme (MR) muayenelerinde kullanılarak, Parkinson, Alzheimer veya farklı demans hastalıklarının teşhis edilmesini ve prostat biyopsilerine daha kolay karar verilmesini sağlayacak.

Siemens Healthineers'dan yapılan açıklamaya göre, yapay zeka ile MR muayeneleri birleştiren teknolojisi Al-Rad Companion ile bazı önemli hastalıkların teşhis süresini azaltırken kesin tanı konusuna büyük kolaylık getirdi.

MR muayeneleri sırasında radyologların gerçekleştirdiği rutin faaliyetleri üstlenmek üzere tasarlanan köklü AI-Rad Companion serisi tarafından iki yapay zeka tabanlı yazılım hayata geçirildi.

İlk yapay zeka olan AI-Rad Companion Brain MR, Parkinson, Alzheimer veya farklı demans hastalıklarının teşhis edilmesi sürecini hızlandırıyor. İkinci yapay zeka AI-Rad Companion Prostate ise prostat biyopsilerini kolaylaştırıyor.

Morfometri Analizi için AI-Rad Companion Brain MR Morfometri Analizi1 için AI-Rad Companion Brain MR örneğin demans şüphesi bulunan vakalarda klinik uygulamalarda gerçekleştirilen beyin volümetriyi destekliyor.

Beyin volümetri, gri madde hacmini (sinir hücreleri), beyaz madde hacmini (sinir hücresi bağlantıları) ve beynin çeşitli bölümlerindeki beyin omurilik sıvısını ölçerek sonuçları normal volümlerle karşılaştırıyor.

Beyin volümünün azalma eğilimi göstermesi Parkinson, Alzheimer veya farklı demans hastalıklarına işaret edebiliyor. Daha önce segmentasyon ve norm ile karşılaştırma manuel ya da yarı manuel olarak yapılıyordu.

Yapay zeka algoritmalarına dayanan Morfometri Analizi için AI-Rad Companion Brain MR, MR görüntülerindeki yaklaşık 30 beyin segmentini otomatik olarak tanımlayabiliyor, volümlerini ölçebiliyor ve sonuçları Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) tarafından sağlanan beyin morfometri normatif referans veri tabanındaki verilerle karşılaştırabiliyor.

- Prostatı saniyeler içinde otomatik olarak segmentlerine ayırıyor

Morfometri Analizi için AI-Rad Companion Brain MR sonuçları bir rapora aktarıyor ve norm değerlerden sapmaları otomatik olarak işaretliyor, bu şekilde radyologların nöroloji bölümüne farklı tanılama ve terapi yönetimi ile ilgili nesnel ve ölçülebilir veriler sağlıyor. Buna ek olarak raporların daha hızlı ve daha standartlaştırılmış, kanıtlara dayanan bir şekilde sağlanması ile hasta bakımı sürecinin iyileştirilmesine imkan tanıyor.

Biyopsi Desteği için AI-Rad Companion Prostate MR Genel olarak ürolog prostat kanserinden şüphelenilen bölgeleri, prostat için radyolog tarafından sağlanan yazılı raporlar ve piktogramlar ile MR muayenelerinin yanında, ultrason ile yönlendirilen biyopsi ile ilgili bölümlerden alınan doku numunelerini inceleyerek tanımlıyor.

Füzyon prosedürü MR görüntülerinde prostatın manuel olarak segmentlere ayrılmasını gerektiriyordu; bu da hasta başına beş dakika kadar sürebiliyordu.

Biyopsi desteği için AI-Rad Companion Prostate MR prostatı saniyeler içinde otomatik olarak segmentlerine ayırıyor ve organın dış konturlarını işaretliyor. Ardından radyolog sadece şüphelenilen bölgeleri işaretleyip notlar eklenmiş MR görüntülerini, biyopsi sırasında ultrason görüntüleriyle birleştirmesi için üroloğa gönderiyor.

Söz konusu hedefli MR destekli biyopsiler üroloğun önemli prostat karsinomlarını tanımlamasına ve hasta bakımının kalitesinin artırılmasına yardımcı oluyor.

Yeni AI-Rad Companion yazılım asistanları farklı üreticilerin MR tarayıcıları ile kullanılabiliyor ve Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) ile AB GDPR (Genel Veri Koruma Mevzuatı) ile uyumluluğun desteklenmesine yardımcı olan Siemens Healthineers bulut tabanlı teamplay platformunda yer alıyor.

Yazılım mevcut klinik iş akışlarına sorunsuzca entegre edilebilirken DICOM (Tıpta Sayısal Görüntüleme ve İletişim) uyumlu olarak çalışıyor. Klinik görüntüler ve destekleyici bilgiler otomatik olarak resim arşivleme ve iletişim sistemine (PACS) kullanıma sunulabiliyor.

Açıklamada görüşlerine yer verilen Hacettepe Üniversitesinden Prof. Dr. Kader Karlı Oğuz, "Otomatik segmentasyon ve volüm hesaplaması ile biz hekimlerin iş yüklerine yardımcı olarak, bazen görsel olarak değerlendirilmesi güç olgularda klinik karar alma süreçlerinde destek olmaktadır." ifadelerini kullandı.