Medicinsk billedteknologi i dag og hvor den er på vej hen

Når du hører begrebet 'medicinsk billeddiagnostik', er det første billede, der falder dig ind, et røntgenbillede, eller røntgen, som det er mere almindeligt kendt. Mens røntgenbilleder er den ældste og stadig den mest anvendte metode til medicinsk billeddannelse, er der så meget mere i dette spændende og innovative videnskabelige felt i dag. I denne artikel forsøger vi at gennemgå den nuværende status og de seneste fremskridt inden for medicinsk billedteknologi samt at skitsere områder, hvor store gennembrud forventes i en ikke alt for fjern fremtid.

Begrebet 'medicinsk billedteknologi' har en bred definition og omfatter enhver teknik, der hjælper medicinske fagfolk med at se det indre af kroppen eller områder, der ikke er synlige for det blotte øje. Visualisering af disse strukturer kan hjælpe med diagnosticering af sygdomme, behandlingsplanlægning, udførelse af behandling – såsom gennem billedstyret intervention – samt overvågning og kontrol.

Det store omfang af medicinsk diagnostisk billeddannelse - hvad det indebærer

I dag er medicinsk billeddiagnostik en integreret del af diagnosticering og håndtering af sygdomme. Den tidligste form for diagnostisk medicinsk billeddannelse var røntgenapparatet, introduceret af Røntgen i 1895. Siden da er radiografisk billeddannelse kommet langt, og traditionelle røntgenbilleder erstattes hurtigt af computertomografi (CT), som kombinerer kraften fra computerbehandling med røntgenbilleddannelse. CT-scannere tager billeder i tre forskellige planer. Selve CT-teknologien har gennemgået forbedringer gennem årene. Tykkelsen af billedsnit er blevet reduceret, og spiral-CT er kommet til, hvilket dramatisk reducerer billedindsamlingstiden.

Magnetisk resonansbilleddannelse (MR-scanning / MRI) dukkede op i slutningen af det tyvende århundrede, på et tidspunkt hvor bekymringer om strålingseksponering under medicinsk billeddannelse var på sit højeste. Dette billeddannelsessystem bruger naturlige magnetfelter til at indhente billeder af indre kropsstrukturer. Selvom MR-scanningen oprindeligt havde begrænset diagnostisk brug, har forbedringer i udstyret gjort det muligt for den at blive den foretrukne billeddannelsesmodalitet for blødt væv og vaskulære strukturer. Nyere MR-maskiner er kompakte og åbne enheder, der ikke længere får patienter til at føle sig klaustrofobiske.

Ultralydsscanning er en anden billeddannelsesmodalitet, der ikke anvender stråling. Den bruger reflekterede lydbølger til at tegne et billede af indre organer. En stor fordel ved ultralyd er dens bærbarhed. Den har vundet bred medicinsk anvendelse såsom til undersøgelser ved sengen, undersøgelse af vaskulære strukturer og i obstetrik til vurdering af fosterets helbred.

Andre avancerede medicinske billedteknikker har udnyttet kraften fra nukleare radioisotoper. Positronemissionstomografi (PET) tillader radiomærkede molekyler, såsom glukose, at blive optaget af kroppens væv. De detekteres derefter af sensorer, og deres fordeling giver spor til diagnosen. Introduktionen af kontrastmidler har ført til stedsspecifik billeddannelse såsom CT-angiografi. Radiomærket materiale injiceres i blodbanen, og vaskulære strukturer kan let visualiseres. Dette hjælper med at identificere vaskulære anomalier og blødninger. Radiomærkede molekyler kan også optages af visse væv, hvilket hjælper med at indsnævre en diagnose. For eksempel bruges technetium-99 til knoglescanning, og jod-131 bruges til at undersøge skjoldbruskkirtelvæv. Ofte kombineres to eller flere af ovenstående billedteknikker for at give lægen en klar idé om, hvad der foregår i patientens krop.

Hvordan medicinsk billedteknologi har udviklet sig gennem årene

Medicinsk billedteknologi har udviklet sig med stormskridt gennem årene. Dette har ikke været begrænset til de modaliteter, hvorigennem billeder indhentes. Der har været et stadigt stigende fokus på postbehandling og nyere, mere avancerede måder at dele og gemme medicinske billeder på. Ideen her er at udtrække det maksimale udbytte af eksisterende teknologier og sprede det til flest mulige mennesker.

Inden for medicinsk diagnostisk billeddannelse kan klinikere nu manipulere billeder for at få større indsigt og information fra det samme datasæt.

Fremskridt inden for lagring og hentning af billeddata

Med de forskellige typer billeddannelsesenheder, der anvendes i dag, og de unikke data, de producerer, er integration og nemt samarbejde af afgørende betydning for sundhedsinstitutioner og slutbrugere. Næsten alle typer billeder i dag erhverves digitalt og består af enorme datafiler. En vigtig udvikling i denne henseende har været introduktionen af PACS (Picture Archiving and Communications System). Det er en platform, der giver mulighed for integreret lagring og visning af medicinske billeder fra forskellige enheder og systemer. I PACS-serveren gemmes billeder hovedsageligt i formatet DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

DICOM er en standard udviklet af American College of Radiologists. Alle billeder, herunder CT-scanninger, MR, ultralyd og PET-scanninger, skal gemmes, hentes og deles kun i DICOM-formatet. DICOM-formatet har patientoplysninger indlejret i billedet for at minimere diagnostiske fejl. En række DICOM-fremvisningsapplikationer er tilgængelige på markedet, og hver har forskellige funktioner, der hjælper klinikere med diagnosticering og behandlingsplanlægning.

Avancerede medicinske billeddannelsesværktøjer

Medicinsk 3D-billedteknologi

En anden udløber af 3D-rekonstruktion er multiplanar rekonstruktion (MPR). MPR er processen med at opnå nye snit af billeder fra den 3D-rekonstruerede model. De nye snit er i andre planer end de snit, der oprindeligt blev indhentet. Dette bliver særligt nyttigt, når man sporer forløbet af større strukturer såsom aorta.

Intensitets-projektioner

Billedbehandlingssoftware i dag har flere funktioner, der hjælper sundhedspersonale med at studere deres interesseområde i detaljer. En sådan funktion er intensitets-projektion. Klinikere kan vælge at redigere billedet af et rekonstrueret område ved kun at vise de maksimale eller minimale CT-værdier. Disse kaldes henholdsvis maksimum og minimum intensitets-projektioner (MIP og MINIP). De øger kontrasten mellem interesseområdet og det omkringliggende normale væv.

Ægte 3D-billeddannelse

3D-rekonstruktionsteknologi er stadig ikke så præcis, som vi gerne ville have den til at være, og nogle læger foretrækker at gennemgå flere 2D-sektioner for at undgå fejl. En interessant udvikling på dette område er 'Ægte' 3D-billeddannelse. Dette innovative billeddannelsessystem giver klinikere mulighed for at se og interagere med en virtuel kopi af et organ eller en kropsstruktur. Billedet vises i form af et hologram, og klinikere kan virtuelt rotere strukturen, skære tværsnit og identificere vitale anatomiske vartegn. Et sådant værktøj kan blive uundværligt til planlægning af operationer i fremtiden.

Billedfusion

Et avanceret medicinsk billeddannelsesværktøj kaldet billedfusion er tilgængeligt i mange DICOM-applikationer. Det tillader sammenlægning af to eller flere billeddatasæt til en enkelt fil. Dette kan kombinere fordelene ved forskellige billeddannelsesmodaliteter. De hyppigste og mest nyttige billedfusionsteknikker er PET/CT og PET/MR billedfusion, som kombinerer fordelene ved PET-scanning, CT-scanning og MR. PET hjælper med at identificere og lokalisere interesseområdet (normalt et malignt eller betændt område). CT giver fremragende anatomiske detaljer om læsionens omfang samt de involverede vævsplaner. MR hjælper med at opnå bløddelsopløsning. Når de kombineres, er der en bemærkelsesværdig stigning i følsomheden og specificiteten af diagnostiske billeddannelsesundersøgelser.

Realtidsbilleddannelse

Traditionelt har det altid været underforstået, at der ville være en 'forsinkelse' mellem det tidspunkt, hvor billedet indhentes, og hvornår det fortolkes. Forsinkelsen kommer fra den tid, det tager at behandle og forberede billedet, præsentere det for radiologen, og derefter for radiologen at se hver sektion af billedet og anvende sin viden til at fortolke det. Denne forsinkelse kan påvirke kliniske resultater betydeligt, især i nødsituationer som traumer, hvor tiden er afgørende.

I dag tilbyder mange billeddannelsessystemer 'realtids'-resultater, hvilket betyder, at forsinkelsen mellem billedindsamling og fortolkning er minimal eller slet ingen. Klinikere kan se billeder på en skærm, mens patienten stadig er i billeddannelsesenheden. Dette reducerer ikke kun forsinkelsen, det har den yderligere fordel, at man kan se kropssystemer arbejde i realtid og derved vurdere deres funktionelle integritet. For eksempel kan spiserørets synkefunktion evalueres på denne måde for mulige årsager til dysfagi. På samme måde kan fosterbevægelser ses i realtid med ultralyd. Kraften ved realtidsbilleddannelse gør det muligt for kirurger at træffe beslutninger intraoperativt.

Et glimt ind i fremtiden for medicinsk billedteknologi

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) refererer til maskiners evne til at simulere menneskelig intelligens. Dette gælder hovedsageligt kognitive funktioner, såsom læring og problemløsning. I forbindelse med medicinsk billeddannelse kan AI trænes til at opdage anomalier i menneskeligt væv – og dermed hjælpe både med diagnosticering af sygdomme og overvågning af deres behandling. Der er tre måder, hvorpå AI kan hjælpe radiologer. AI kan gennemsøge enorme datasæt af billeder og patientoplysninger med overmenneskelige hastigheder. Dette kan fremskynde arbejdsgange. For det andet kan AI trænes til at opdage anomalier, der er for små til at kunne ses med det blotte øje. Dette kan forbedre den diagnostiske nøjagtighed. For det tredje kan AI bruges til at hente tidligere billedscanninger fra en patients elektroniske patientjournal (EPJ/EMR) og derefter sammenligne dem med patientens seneste scanningsresultater. Andre aspekter af patientens EPJ, såsom enhver relevant sygehistorie, kan også hentes og bruges til at lette diagnosen.

Adskillige virksomheder har haft succes med at inkorporere AI i billeddannelsessystemer, men ingen af dem er tilgængelige til kommerciel brug endnu. Et eksempel på AI-integreret medicinsk billedbehandlingssoftware er Viz, som forbedrer både detektion og tid til behandling hos patienter med store karokklusioner (LVO'er). Softwaren er i stand til at screene flere billeder på tværs af flere hospitalsdatabaser for LVO'er. Hvis en LVO opdages, kan softwaren advare både slagtilfældespecialisten og patientens praktiserende læge for at sikre, at patienten modtager hurtig behandling. For en tidsbunden sygdom som slagtilfælde har dette effekten af stærkt at forbedre resultaterne og reducere omkostningsbyrden for sundhedssystemet.

Cloud-baserede applikationer

Både den hurtige fremgang inden for billedteknologi og den allestedsnærværende brug af medicinske billeder i sundhedsvæsenet har resulteret i en hastesag for at finde innovative måder at gemme og dele medicinske billeddata på. På denne baggrund er cloud-teknologi dukket op som en af de førende determinanter for fremtiden for medicinsk billedteknologi. Cloud-teknologi muliggør lagring og deling af data uafhængigt af geografisk placering ved hjælp af internettet. Cloud-baserede medicinske billedapplikationer letter lagring og hentning af billedfiler i DICOM-formatet. De øger effektiviteten og mindsker omkostningerne. Sundhedspersonale kan samarbejde om medicinske billeddata fra hele kloden. Slutresultatet er bedre sundhedsresultater for patienter.

Cloud-baserede applikationer forbedrer også 'blockchain'-processen. En 'blockchain' er, i enkle vendinger, tilføjelsen af en ny digital post til en gammel, ligesom at tilføje et nyt led til en eksisterende fysisk kæde. Billeder tilgængelige i skyen kan føjes til en blockchain, som derefter gør patientens medicinske oplysninger tilgængelige for enhver læge hvor som helst i verden.

PostDICOM - På forkant med medicinsk billedteknologi

PostDICOM kombinerer det bedste af det nyeste inden for medicinsk billedteknologi. Det er en af blot få cloud-baserede DICOM-fremvisningsapplikationer derude. DICOM-filerne, der er gemt på cloud PACS-serveren, er sikret med SSL-kryptering. PostDICOM inkorporerer medicinsk 3D-billedteknologi og tilbyder avancerede billedmanipulationsfunktioner, herunder multiplanar rekonstruktion, intensitets-projektion (maksimum, gennemsnit og minimum) og billedfusion. Kliniske dokumenter kan også gemmes og vises med applikationen. Den er kompatibel med alle større operativsystemer (Windows, Mac OS, Linux) og kan tilgås fra bærbare computere, tablets og smartphones. Bedst af alt, for basisbrugere, er det helt gratis at prøve cloud-lagerplads.