Zhvillimi i shpejtë i AI dhe mjeteve të të mësuarit të thellë ka shtyrë shumë specialistë të patologjisë të rriten gjithnjë e më optimistë për rolin që mund të luajë patologjia dixhitale për të ndihmuar punën e tyre dhe për të përmirësuar aftësitë e tyre. Risi të tilla paralajmërojnë një epokë të re të kujdesit shëndetësor të mundësuar nga saktësia diagnostike e mundësuar nga teknologjia.
Transformimi i patologjisë
Diagnoza rutinë në patologji përfshin aplikimin e një njolle të quajtur H&E (hematoksilinë dhe eozinë) në mostrat e indeve në rrëshqitjet e mikroskopit. Kjo nxjerr në pah dhe dallon strukturat qelizore, duke ndihmuar patologët të dallojnë çdo anomali. Ndërsa ngjyrosja H&E është një mjet diagnostikues vendimtar, teknika ka kufizimet e saj. Jo vetëm që kërkon kohë, por ka një probabilitet të lartë të interpretimit dhe diagnozës së ndryshme qoftë edhe nga një rrëshqitje e vetme.
Vitet e fundit, pjesë të këtij procesi kanë përfituar nga dixhitalizimi, si imazhet e automatizuara me rrëshqitje të tëra (WSI). Kjo metodë, e nisur në fund të viteve 1990, përdor një mikroskop të automatizuar që skanon një seksion indi për të prodhuar një skedar imazhi të përbërë me rezolucion të lartë (zmadhimi i ngjashëm si mikroskopët optikë) që mund të ruhet dhe ndahet lehtësisht.
Adoptimi i gjerë i WSI në patologji zgjati disa vjet, por sot, mjetet dhe teknikat po përparojnë me shpejtësi – dhe po kështu janë edhe rolet e patologëve, të cilët po punojnë gjithnjë e më shumë si pjesë e një ekipi më të gjerë të kujdesit për pacientët. Në këtë drejtim, AI po u mundëson atyre të mbledhin më shumë dhe më mirë të dhëna për pacientët për të informuar diagnozën, trajtimin dhe monitorimin.
Me mungesën e personelit kronik të NHS dhe numrin në rritje të numrit të pacientëve, presion shtesë është vënë mbi nevojën për të siguruar diagnozë të shpejtë të indeve kanceroze për ngarkesën e rëndë tashmë të një patologu. Në vend që të zëvendësojë ekspertizën, AI shërben si një ndihmë e fuqishme për patologët, duke i ndihmuar ata të punojnë me efikasitet dhe saktësi.
Teknikat dixhitale mund të ndihmojnë në minimizimin e gabimeve analitike duke i çliruar gjithashtu njerëzit nga puna e përsëritur laboratorike, si dhe të vlerësojnë imazhet dhe të identifikojnë detajet që syrit të njeriut mund t’i humbasë. Mund të jetë gjithashtu tepër me kosto efektive – a Raporti i kërkimit Deloitte 2020 vlerësoi se në Evropë, “AI mund të kursejë deri në 53 milionë orë analiza rutinë për teknikët klinikë, të lidhura me kursime të mundshme deri në 755 milionë £ (883 milionë euro) në vit”.
Shifra të tilla tërheqëse janë të dukshme në MB për dy arsye. Së pari, një NHS me burime të pamjaftueshme po përpiqet dëshpërimisht të optimizojë shpenzimet e tij pasi një popullsi në plakje vendos gjithnjë e më shumë kërkesa për shërbimet e saj. Së dyti, menaxherët e NHS zakonisht i kanë parë metodat tradicionale të patologjisë si vlerë të shkëlqyer për paranë, veçanërisht në krahasim me teknikat më komplekse të imazhit. Prandaj, këta vendimmarrës kanë të ngjarë të konsiderojnë çdo lëvizje drejt një procesi si testimi molekular si më i kushtueshëm. Megjithatë, ndërsa kjo mund të jetë e vërtetë në lidhje me koston e menjëhershme, paraprake, ku metodat e ndihmuara nga AI janë duke u përdorur për të përcaktuar nëse nevojiten trajtime jashtëzakonisht të shtrenjta, rritja e lehtë në koston për test do të kompensohej nga një kohë më e gjerë dhe afatgjatë. kursimet e efikasitetit.
Fuqia e AI – duke ofruar një perspektivë të re
Ndërsa disa njerëz ende duhet të binden për potencialin e AI në patologji, ritmi i inovacionit është emocionues. Ne nje botimi i fundit i Patologjisë Diagnostikestudiuesit në Universitetin Shtetëror të Ohajos vunë në dukje se përparimet në këtë fushë po hapnin mundësi në të gjithë “patologjinë anatomike, klinike dhe molekulare” ndërsa katalizonin zgjidhje të reja duke filluar nga shqyrtimi i biomarkerëve deri te parashikimi i rezultatit.
Në të vërtetë, e ardhmja e ndritur e patologjisë dixhitale në MB e shtyu Kolegjin Mbretëror të Patologëve lëshojë një deklaratë duke vënë në dukje “potencialin e madh për zhvillimin e AI për të mbështetur procesin e diagnostikimit në patologji, veçanërisht analizën e imazhit në histopatologji”.
Aftësia e sistemeve të AI për të zbuluar modelet, për të identifikuar anomalitë dhe për të parashikuar me saktësi rezultatet është e jashtëzakonshme. Është një fushë në të cilën Owkin, një novator i AI, është i vendosur mirë për të nxitur ndryshimin. Dy nga zhvillimet më emocionuese diagnostikuese të AI të kompanisë integrojnë rrjedhat e punës së patologjisë dixhitale për të mbështetur vendime të sakta në një pjesë të kohës dhe kostos së testeve ekzistuese.
I pari është MSIntuit® CRC, i pari diagnostikues i AI me markën CE që kontrollon paraprakisht për MSI, një biomarker kyç i përdorur në menaxhimin e pacientëve me kancer kolorektal. Ai synon të ketë një ndikim të rëndësishëm te mjekët dhe pacientët duke ulur ngarkesën e punës dhe kohën e kthimit dhe duke ruajtur materialin dhe burimet e indeve. Duke përdorur AI, ky mjet inovativ mbështet riprodhueshmërinë duke adresuar potencialisht ndryshueshmërinë ndërmjet vëzhguesve, me qëllimin përfundimtar për të optimizuar cilësinë dhe efikasitetin për testet kritike dhe për të ndihmuar në lehtësimin e aksesit më të mirë në imunoterapi.
Owkin po zhvillon gjithashtu RlapsRisk® BC, një mjet për vlerësimin e rrezikut për përsëritjen në kancerin e hershëm të gjirit, i krijuar për të ndihmuar patologët dhe onkologët të përcaktojnë rrugën e duhur të trajtimit. Iain MacPherson, profesor i onkologjisë së gjirit në Universitetin e Glasgow, beson se kjo “teknologji inovative e AI ka potencialin për të adresuar një nevojë të rëndësishme mjekësore të paplotësuar që përfundimisht mund të çojë në rezultate më të mira për pacientët me kancer të hershëm të gjirit të trajtuar në NHS”.
Transformimi dixhital i NHS
Profesioni i patologjisë në Mbretërinë e Bashkuar përballet me disa pengesa, duke përfshirë mungesën e talenteve, rritjen e numrit të rasteve dhe nevojën për aftësi më të sakta diagnostikuese. Kërkesa po rritet me shpejtësi, me vëllimet e testeve të patologjisë së spitaleve NHS që rriten me një normë mesatare vjetore prej 2.4% midis 2012 dhe 2021. sipas Source BioSciencenjë ofrues i shërbimeve laboratorike të histopatologjisë.
Transformimi dixhital i ekosistemit patologjik mund të zgjidhë shumë nga këto pengesa. Një model ekonomik i kujdesit shëndetësor (HEM)5 i propozuar nga Source BioScience tregon se flukset e punës dixhitale mund të zvogëlojnë kohën mesatare të kthimit të patologjisë me dy ditë. Kjo është verifikuar nga testimi në Fondacionin NHS të Universitetit të Spitaleve Lindore Kent dhe është vërtetuar nga besime të tjera. HEM parashikoi gjithashtu se gjatë një periudhe prej pesë vitesh, një fluks pune dixhital do të lehtësonte kursimet e barasvlefshme me mbi 8000 vite jetë të pacientëve kur krahasohet me rrjedhën e mëparshme të punës së patologjisë tradicionale.
Ndërsa kërkesa për shërbimet e tyre vazhdon të rritet, përqafimi i teknologjisë më të fundit do të ndihmojë në lehtësimin e ngarkesës së punës së patologëve, zvogëlimin e kohës së kthimit dhe mundëson efikasitet më të madh pa kompromentuar kujdesin ndaj pacientit. Kjo do të kërkojë një ndryshim të mentalitetit në profesion dhe do të inkurajojë adoptimin e metodave dixhitale, veçanërisht nga të sapoardhurit në këtë fushë.
Owkin është i përkushtuar për të mundësuar këtë transformim. Duke punuar ngushtë me rrjetin e tij të gjerë akademik për të zhvilluar zgjidhje të fuqishme dixhitale, techbio synon të fuqizojë patologët që të punojnë në mënyrë më efektive duke e bërë mjekësinë precize më të aksesueshme për më shumë pacientë.
Për të gjetur më shumë rreth MSIntuit® CRC dhe RlapsRisk® BC, të prodhuara nga Owkin France, ju lutemi vizitoni: owkin.com/diagnostics-approach