Fremskridt inden for diagnostisk medicinsk billeddannelse, der har forvandlet sundhedsvæsenet

For godt hundrede år siden blev fremkomsten af røntgen betragtet som et betydeligt spring i medicinsk diagnose. I løbet af det sidste århundrede har simpel radiografi udvidet sig til et specialiseret felt – diagnostisk medicinsk billeddannelse. Røntgenstråler er blevet udnyttet ved hjælp af bedre teknologi via digitaliserede CT-scanninger, og nye diagnostiske medicinske billeddannelsesteknikker, såsom MR og ultralyd, er dukket op. Medicinske billeddannelsesmodaliteter fortsætter med at udvikle sig og blive forfinet. Efterhånden som selve billeddannelsesprocessen skrider frem, sker der en parallel og lige så vigtig forbedring i håndteringen af medicinske billeder og den tilhørende arbejdsgang. I denne artikel stiller vi skarpt på de vigtigste fremskridt inden for medicinsk diagnostisk billeddannelse, der har forvandlet måden, læger undersøger og behandler patienter på.

DICOM-standarden

Medicinsk billeddannelse bruges primært til at diagnosticere sygdomme samt til at overvåge deres udvikling. Det er afgørende, at de producerede billeder er af højeste kvalitet, da de har direkte indflydelse på patientens resultater. For at opretholde kvaliteten blev et sæt standarder for medicinske billeder udviklet i fællesskab af American Society of Radiology og National Electrical Manufacturers Association. Det refereres til som DICOM-standarderne, hvilket står for Digital Imaging and Communications in Medicine. Billeder produceret af alt medicinsk billeddannelseshardware skal overholde karakteristikaene beskrevet i denne standard. Desuden er der et specifikt format til rådighed til lagring og deling af medicinske billeder – benævnt DICOM-formatet.

Alt medicinsk billedbehandlingsudstyr, der fremstilles i dag, skal overholde DICOM-standarderne. Visning af de således producerede billeder kan ikke gøres med almindelige billedprogrammer, der findes på en almindelig pc. Der kræves et særligt diagnostisk medicinsk billedprogram, kendt som en DICOM-arbejdsstation. Til kommerciel brug i medicinsk diagnose skal sådanne diagnostiske medicinske billedprogrammer være FDA-godkendte og kræver en særlig licens. Disse foranstaltninger sikrer, at enhver applikation udviklet til kliniske formål er i stand til nøjagtig gengivelse af medicinske billeder af høj kvalitet.

PACS-arkivering

Med ankomsten af digitaliseret medicinsk diagnostisk billeddannelse er behovet for at fremkalde røntgenfilm faldet markant. Digitale billeder konverteres dog stadig til 'film' ved hjælp af printere. Billedfilm kræver korrekt opbevaring under de rette forhold for at forhindre skader over tid. Hentning af disse billeder fra lageret kan være en tidskrævende proces og kræver dedikeret personale til journalføring.

PACS, som står for Picture Archiving and Communications System, overflødiggør behovet for fysisk opbevaring og hentning af film. Det er grundlæggende en platform til virtuel lagring og hentning af medicinske billeder. PACS gør det muligt at håndtere enorme mængder data relateret til medicinske billeder. Enhver computer, der er forbundet til en specifik PACS-server, kan hente DICOM-billeder og se og endda ændre dem. Den seneste innovation har været introduktionen af cloud-baseret PACS, hvor PACS i stedet for lokal lagring hostes på internettet, og enhver bruger forbundet til internettet, med de rette legitimationsoplysninger, kan få adgang til billederne.

Ikke alene har PACS forenklet lagring og hentning, det har også gjort teleradiologi til en realitet. I dag behøver radiologer ikke at være til stede i det samme område, hvor billederne erhverves. De kan se billeder fra forskellige geografiske steder og give deres ekspertrådgivning. Gennem teleradiologi kan en enkelt radiolog generere rapporter for billeder, der kommer ind fra flere hospitaler. Dette sparer dyrebar tid og ressourcer og hjælper med at reducere sundhedsomkostningerne.

Realtidsbilleddannelse

Med behovet for fremkaldelse eller printning af film væk, er arbejdsgangen for erhvervelse og visning af medicinske billeder blevet forbedret. Realtidsbilleddannelse er et koncept, hvor der ikke er nogen tidsforsinkelse mellem erhvervelsen af billeder fra patienten og lægens visning af dem. Radiologer kan bogstaveligt talt se billeder, mens patienten stadig er i scanneren.

Den hurtigere tolkning af diagnostiske medicinske billeder fører til øjeblikkelig diagnose, hvilket igen muliggør hurtig medicinsk intervention. Medicinsk diagnostisk billeddannelse i realtid spiller en væsentlig rolle i nødsituationer. For eksempel blev intra-abdominal skade hos traumepatienter tidligere bestemt ved diagnostisk laparoskopi eller peritoneal skylning, som begge var invasive procedurer. I dag er standardbehandlingen dog at bruge FAST (Fokuseret Abdominal Sonografi ved Traumer), som bruger realtids-ultralyd til hurtigt at afgøre, om en patient har lidt en intra-abdominal skade. Realtids-ultralydsbilleddannelse bruges også til at overvåge sundheden for fosteret i livmoderen og vurdere vækstparametre.

Funktionel billeddannelse

De fleste diagnostiske medicinske billeddannelsessystemer er designet til at diagnosticere anatomiske eller strukturelle abnormiteter. Moderne medicinsk diagnostisk billeddannelse kan derudover også vurdere abnormiteter i vævs- og organfunktion. Dette inkluderer påvisning af abnormiteter i fysiologiske processer såsom metabolisme og blodgennemstrømning. Funktionel billeddannelse opnås hovedsageligt gennem nuklearmedicin. Nuklearmedicin er et speciale inden for radiologi, som involverer injektion af molekyler, der er "mærket" radioaktivt, ind i kroppen. Disse radioaktive molekyler kan fortrinsvis optages af specifikke organer til forskellige fysiologiske processer. Efter optagelse kan organerne udsende stråling, som opfanges af eksterne scannere som "hot spots". For eksempel afspejler positronemissionstomografi (PET) cellers optagelse af radioaktivt mærket glukose. Celler, der har øget metabolisk aktivitet, især kræftceller, har en tendens til at optage mere glukose. Denne teknik bruges derfor til at identificere områder med metastaser i kroppen. En anden funktionel billeddannelsesteknik er brugen af thyreoidea-scanninger, som bruges til at påvise hyperthyroidisme. Disse scanninger afhænger af thyreoidea-cellers optagelse af radioaktivt jod.

De fleste funktionelle billeddannelsesteknikker kan være vanskelige at fortolke, når de bruges alene. Dette skyldes, at selvom de opdager områder med unormal fysiologisk aktivitet, kan det være svært at orientere disse områder anatomisk. Dette kan overvindes ved en teknik kaldet billedfusion. Moderne diagnostiske medicinske billedprogrammer tillader fusion af to eller flere diagnostiske teknikker. For eksempel kan fusion af en PET-scanning med en CT-scanning hjælpe med at identificere, om der er metastaser, og kan også præcist identificere de anatomiske zoner, hvor metastaser er forekommet.

Efterbehandlingsteknikker

Efterbehandlingsteknikker refererer til indgreb, der anvendes på diagnostiske medicinske billeder, efter at billederne er erhvervet fra patienten. Efterbehandlingsteknikker udføres normalt ved hjælp af et avanceret diagnostisk medicinsk billedprogram. De giver radiologen information, der ikke er tilgængelig ved blot at se på de originale billeder. Nogle af de mest nyttige efterbehandlingsteknikker, der bruges i medicinsk diagnostisk billeddannelse, er som følger:

• 3D-rekonstruktion: En kritisk ulempe ved medicinsk diagnostisk billeddannelse er, at den er todimensionel af natur. Ikke desto mindre tillader nyere teknologi, at billeder kan ses som tredimensionelle objekter ved at tage flere billedsnit og stable dem sammen. Dette tillader bedre anatomisk orientering og er lettere at fortolke. Det hjælper også med at forstå forholdet mellem forskellige strukturer. En anden form for 3D-rekonstruktion er multiplanar rekonstruktion. Heri kan radiologen tage 3D-objektet, rotere det efter ønske og snitte i en given vinkel, forskellig fra de oprindeligt erhvervede snit. Disse teknikker hjælper radiologen med virtuelt at se den anatomiske struktur, som om de fysisk holdt og skar i den, hvilket giver dem et uovertruffen niveau af nøjagtighed.

• Intensitets-projektioner: Dette er baseret på præmissen om, at forskellige strukturer i kroppen vil absorbere og reflektere forskellige mængder stråling, hvilket vil afspejles i deres CT-tal. I Maximum Intensity Projections (MIP) vises kun regioner, der har de højeste CT-tal. MIP er mest nyttigt i CT-angiografi, hvor det hjælper med at skelne store blodkar fra andre anatomiske strukturer. I Minimum Intensity Projections (MINIP) vises kun regioner, der har de laveste CT-tal. MINIP er ekstremt nyttigt ved lungeparenkymsygdomme, som præsenterer sig som hypo-dæmpede CT-værdier. For eksempel er CT-ændringer ekstremt subtile hos patienter med konstriktiv obstruktiv bronchiolitis. Brug af MINIP kan gøre disse ændringer mere iøjnefaldende.

Nogle banebrydende teknologier for fremtiden inden for medicinsk billeddannelse

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) er en spændende front, der langsomt vinder indpas i medicinsk diagnostisk billeddannelse. Kunstig intelligens er maskiners evne til at træffe kognitive beslutninger, såsom læring og problemløsning. Ved at fodre computere med deep learning-algoritmer kan de lære at skelne mellem forskellige digitale mønstre og kan dermed hjælpe med diagnosticering. Et hold af forskere ved Stanford University har for eksempel udviklet en sådan algoritme til røntgenbilleder af thorax. Forskerne hævder, at computere ved hjælp af denne algoritme kan genkende tilstedeværelsen eller fraværet af lungebetændelse bedre end radiologer. Radiologiteamet ved UCSF samarbejder i mellemtiden med GE om at udvikle en række algoritmer, der kan hjælpe med at skelne mellem normale og unormale røntgenbilleder af thorax. En anden medicinsk applikation, kaldet Viz, hjælper med at screene flere billeder på tværs af adskillige hospitalsdatabaser for obstruktioner i store kar (LVO), som er tegn på forestående slagtilfælde. Hvis en LVO opdages, kan softwaren advare både slagtilfældespecialisten og patientens praktiserende læge for at sikre, at patienten modtager hurtig behandling.

Integration af billedsystemer

Mens PACS gemmer medicinske billeder, gemmes anden medicinsk information i forskellige systemer. For eksempel gemmer sundhedsinformationssystemer (HIS) oplysninger relateret til patientens sygehistorie, kliniske detaljer og laboratorieundersøgelser. Radiologiinformationssystemer (RIS) håndterer billeddannelsesdata ud over de faktiske billeder, såsom henvisninger, rekvisitioner, faktureringsdetaljer og fortolkninger. Alle disse informationssystemer er adskilt fra hinanden. Men når man behandler en patient, skal en læge ofte have alle disse detaljer ved hånden for at stille en diagnose og planlægge behandling. Integration af alle informationssystemer i en enkelt medicinsk journal, der kan tilgås via en enkelt server, kan hjælpe med at strømline arbejdsgangen og forbedre både nøjagtighed og gennemstrømning.

Hvad er udfordringerne, mens medicinsk diagnostisk billeddannelse fortsætter med at udvikle sig?

• Stigende sundhedsomkostninger: Mens diagnostisk medicinsk billeddannelse fortsætter med at storme frem, har hver ny udvikling en pris. Omkostningerne ved selve teknologien, omkostningerne ved forskning og omkostningerne ved implementering afspejles endelig som én parameter – de øgede sundhedsomkostninger for patienten. Måske er det derfor, udviklingslande stadig er afhængige af manuel røntgenbilleddannelse og manuelt fremkaldte film til diagnosticering af grundlæggende sygdomme og reserverer avancerede billeddannelsesteknikker til mere komplekse helbredstilstande. Alligevel, hvis alle skal drage fordel af fremskridt inden for diagnostisk medicinsk billeddannelse, skal der gøres en indsats for at holde omkostningerne ved nye medicinske teknologier på et overkommeligt niveau.

• Beskyttelse af patientdata og privatliv: Efterhånden som diagnostisk medicinsk billeddannelse afhænger mere af webbaserede teknologier, uploades og gemmes patientinformation online. Der er en vis grundlæggende beskyttelse på plads, idet kun specifikke brugerkonti, som ejes af læger og hospitaler, kan få adgang til PACS-servere. Når billeder eksporteres til undervisnings- eller forskningsformål, er der mulighed for at anonymisere data, der kunne bruges til at identificere patienter. Alligevel har der været bekymringer om databrud og tab af patientens privatliv. Der er et presserende behov for politiske foranstaltninger, der vil sikre beskyttelse af medicinske billeddata på PACS-servere.

Avanceret diagnostisk medicinsk billeddannelse lige ved hånden – med PostDICOM!

PostDICOM hjælper dig og din praksis med at holde trit med det evigt udviklende landskab af avanceret diagnostisk billeddannelse. Dette robuste, men alligevel brugervenlige diagnostiske medicinske billedprogram er en moderne DICOM-billedfremviser med flere avancerede funktioner. PostDICOM tilbyder en cloud-baseret PACS-platform og understøttes på flere operativsystemer, herunder Windows, Mac OS, Linux og Android. Det giver dig mulighed for at få adgang til dine DICOM-filer hvor som helst, fra enhver enhed. PostDICOM har sofistikerede efterbehandlingsværktøjer, der muliggør overlegen diagnose og behandlingsplanlægning. Mens vores PACS er cloud-baseret, er patientdata fuldstændig sikre. Vi holder patientdata adskilt efter geografiske regioner, alle data er krypteret, og sikre SSL-systemer bruges til kommunikation. Billeder kan anonymiseres før upload til PACS-serveren. PostDICOM er gratis at prøve med alle funktioner i en begrænset periode! Lagerplads kan opgraderes til en lav pris. For at udnytte kraften i avanceret medicinsk billeddannelse, besøg postdicom.com og prøv din gratis fremviser i dag!