Prosta segregacja wspomagana komputerowo

Prosta segregacja wspomagana komputerowo
Prosta segregacja wspomagana komputerowo
Zamiar	systemy komputerowe wspomagające wstępną interpretację obrazu

Prosta segregacja wspomagana komputerowo ( CAST ) to skomputeryzowane metody lub systemy, które pomagają lekarzom we wstępnej interpretacji i klasyfikacji obrazów medycznych. CAST to podklasa diagnostyki wspomaganej komputerowo (CAD). Systemy oprogramowania CAST wykonują w pełni automatyczną wstępną segregację (klasyfikację) diagnostycznych badań obrazowych . CAST jest przeznaczony przede wszystkim do diagnostyki obrazowej w nagłych wypadkach , gdy wymagana jest szybka diagnoza stanu krytycznego, zagrażającego życiu.

Przegląd

Prosta segregacja wspomagana komputerowo (CAST) to połączenie diagnostyki wspomaganej komputerowo (CAD) oraz prostej segregacji i szybkiego leczenia (START). CAST wykonuje w pełni automatyczną wstępną interpretację badania – „mokry odczyt”. Badania są automatycznie klasyfikowane na kilka znaczących kategorii, np. pozytywne/negatywne, krytyczne/niewielkie/normalne, trudne/proste/niediagnostyczne itp.

CAST jest przeznaczony przede wszystkim do diagnostyki obrazowej w nagłych wypadkach . W przeciwieństwie do tradycyjnego CAD, stosowanego głównie do wykrywania zmian złośliwych, CAST zajmuje się ostrymi, zagrażającymi życiu stanami, gdy szybka diagnoza ma krytyczne znaczenie czasowe. Podczas gdy głównym celem tradycyjnego CAD jest poprawa dokładności diagnostycznej ludzkiego czytnika, CAST rozwiązuje dwa inne problemy:

Niska dostępność tłumaczy obrazu – brak czytnika dostępnego od razu do przeczytania pilnej pracy – poza godzinami pracy, na obszarach wiejskich, za mało personelu
Priorytetyzacja kolejności czytania – biorąc pod uwagę dużą liczbę badań do przeczytania, ustal optymalną kolejność czytania, np. najpierw pilne przypadki; lub mając kilku dostępnych czytelników, rozłóż pracę w optymalny sposób, np. proste przypadki dla stażystów, trudne dla ekspertów.

Scenariusz przypadków użycia

Podobnie jak w przypadku tradycyjnego CAD, CAST nie zastępuje lekarza. Ostrzega jedynie o możliwości ostrego, krytycznego stanu lub sugeruje, że badanie jest wolne od ciężkiej choroby. W obu przypadkach diagnozę powinien zweryfikować przeszkolony lekarz. Osiągnięto korzyść kliniczną:

dla przypadków pozytywnych – poprzez zwrócenie uwagi eksperta na przypadki krytyczne szybciej, niż miałoby to miejsce bez CAST
w sprawach negatywnych – pozwalając mniej doświadczonym pracownikom jako pierwszym zajmować się prostymi przypadkami negatywnymi, uwalniając w ten sposób presję ze strony mniej dostępnych ekspertów.

Tradycyjny system CAD zwykle pełni rolę „drugiego czytnika” i jest używany po lub w trakcie interpretacji wykonywanej przez lekarza. CAST z kolei analizuje badanie na oczach lekarza, w tle, w pełni automatycznym trybie. Zanim lekarz przyjdzie przeczytać badanie, wstępna selekcja lub „odczyt na mokro” przygotowany przez CAST jest już dostępny. System CAST może wysłać wiadomość do lekarza w celu zgłoszenia pilnego przypadku wymagającego natychmiastowej pomocy.

Czułość i specyficzność

Jak każdy system CAD, CAST generalnie nie może zagwarantować 100% dokładności diagnostycznej. Ponieważ CAST działa w trybie w pełni zautomatyzowanym, oczekuje się, że system będzie charakteryzował się bardzo wysoką czułością – zwykle powyżej 90%. Ponadto potrzeba postawienia diagnozy na poziomie „na badanie” narzuca również surowe wymagania dotyczące specyficzności CAST. Średnia jednego lub więcej fałszywych alarmów na badanie, dopuszczalna w przypadku tradycyjnego CAD, jest nie do zaakceptowania w przypadku CAST, ponieważ prawie każde badanie byłoby zgłaszane jako pozytywne. Dlatego dla większości zastosowań klinicznych specyficzność CAST powinna być wyższa niż 60-70%, aby była użyteczna.

Niezawodność i kontrola jakości

Ponieważ CAST działa w trybie w pełni automatycznym, powinien poradzić sobie z każdym badaniem, niezależnie od jakości obrazu, anatomii pacjenta itp. Dlatego systemy CAST powinny posiadać mechanizm kontroli jakości, aby zapewnić wysoki poziom pewności diagnozy. Jeśli system uzna (na podstawie ocenionej jakości obrazu, wykrytych artefaktów , anomalii anatomicznych itp.), że nie da się automatycznie postawić wiarygodnej diagnozy, zgłasza awarię.

Zastosowania kliniczne

Podejście CAST ma zastosowanie do automatycznego wykrywania ostrych, zagrażających życiu stanów z diagnostycznych obrazów medycznych, takich jak:

System CAST może analizować obrazy uzyskane różnymi metodami, w tym rentgenowskim , tomografem komputerowym , rezonansem magnetycznym , ultrasonografem i innymi.

Przykłady

CAST na chorobę wieńcową

Dostępny jest system CAST do wykrywania znacznych (>50%) zwężeń naczyń wieńcowych w badaniach koronarografii CT (cCTA). System wykazuje specyficzność „na badanie” na poziomie 60–70%, przy zachowaniu czułości powyżej 90%. Może być stosowany do segregacji pacjentów z bólem w klatce piersiowej w izbie przyjęć.

CAST na krwotoki śródczaszkowe

Dostępny jest system głębokiego uczenia się do automatycznego wykrywania krwotoków śródczaszkowych w warunkach opieki doraźnej.

Zobacz też

Aidoc