AI w radiologii: jak Platforma Usług Inteligentnych wspiera diagnostykę obrazową

W diagnostyce obrazowej praca nie kończy się na wykonaniu RTG, TK czy MR. Znaczną część obciążenia stanowią analiza obrazu, przygotowanie opisu oraz przekazanie wyniku do dalszego postępowania. W części przypadków czas ma bezpośrednie znaczenie kliniczne – na przykład przy podejrzeniu zmian niedokrwiennych lub krwotocznych w badaniach mózgowia. Liczy się wtedy nie tylko trafność rozpoznania, ale także szybkie wskazanie badań wymagających pilnej oceny.

Systemy informatyczne mogą wspierać radiologa właśnie na tym etapie, porządkując napływające badania i ułatwiając pracę z materiałem obrazowym.

– Największe obciążenie w codziennej pracy radiologa dotyczy etapu analizy i opisu badań. Wsparcie narzędziowe oparte na sztucznej inteligencji, które pomaga szybciej wyłonić przypadki wymagające pilnej analizy i sprawniej uporządkować materiał do opisu, z całą pewnością wniesie największą wartość do pracy zespołów diagnostycznych. Jest to również bezpośrednia korzyść dla pacjentów, zapewniając im skuteczniejszą diagnozę w krótszym czasie – prof. Edyta Szurowska, Krajowy Konsultant ds. radiologii i diagnostyki obrazowej.

PUI wspiera konkretne zadania diagnostyczne

Platforma Usług Inteligentnych ma wspomagać lekarzy w analizie badań z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji oraz automatyzować wybrane czynności w procesie diagnostycznym [3]. Dokumentacja projektu wskazuje trzy główne obszary:

• analizę badań obrazowych,
• priorytetyzację przypadków wymagających pilnej interwencji,
• wsparcie w przygotowaniu wstępnych opisów badań [3].

Modele AI mają analizować dane obrazowe w standardzie DICOM i przekazywać wynik analizy jako wsparcie dla radiologa [3]. W pierwszym etapie PUI obejmuje m.in. wykrywanie zmian:

• patologicznych w TK klatki piersiowej,
• niedokrwiennych i krwotocznych w badaniach mózgowia,
• pourazowych układu kostnego w RTG,
• nowotworowych piersi w mammografii,
• patologicznych w RTG klatki piersiowej [4].

Wymagania dla modeli przewidują także detekcję, segmentację i wolumetrię guzków w TK klatki piersiowej oraz porównanie z poprzednim badaniem [4]. Pokazuje to, że PUI ma wspierać radiologa przy jasno zdefiniowanych zadaniach.

Szybsze wyłanianie przypadków pilnych

Jednym z ważniejszych elementów PUI jest priorytetyzacja badań. System ma umożliwiać zarządzanie pozycją zlecenia w kolejce z uwzględnieniem m.in. pilności i typu badania [3]. Dzięki temu uwaga zespołu szybciej kierowana jest na przypadki wymagające natychmiastowej oceny, bez konieczności ręcznego porządkowania napływających badań. To ma tym większe znaczenie, im większa jest liczba badań do analizy.

Mniej czynności powtarzalnych przy tworzeniu wyniku

Drugim ważnym obszarem jest pomoc przy tworzeniu wstępnej treści opisu badania [3]. Rozwiązanie to nie zastąpi oceny lekarskiej, ale może ograniczać powtarzalne czynności i uporządkować pracę z dokumentacją. Przy rosnącej liczbie badań oznacza to mniejsze obciążenie administracyjne radiologa i lepsze wykorzystanie jego czasu tam, gdzie kluczowe są jego kompetencje kliniczne.

Krótsza droga od badania do decyzji

Celem wdrożenia PUI jest wsparcie precyzji diagnostyki oraz skrócenie czasu oczekiwania na wynik badania [5]. Badania dotyczące wykorzystania AI w radiologii pokazują, że takie narzędzia wspierają lepszą organizację pracy i skracają czas do podjęcia działania klinicznego [6]. Dla pacjenta oznacza to sprawniejsze przejście od badania do dalszego leczenia, a dla systemu – możliwość obsługi rosnącej liczby badań bez proporcjonalnego zwiększania obciążenia zespołów diagnostycznych.

Znaczenie PUI dla procesu diagnostycznego

Znaczenie PUI najlepiej oceniać przez pryzmat całego procesu diagnostycznego. Platforma ma wspierać radiologa tam, gdzie dziś jego obciążenie jest największe: w analizie obrazu, ustalaniu priorytetów, przygotowaniu treści wyniku i skracaniu czasu oczekiwania na decyzję. Jej wartość nie tkwi wyłącznie w technologii, lecz w usprawnieniu drogi od badania do decyzji medycznej. Szerokie udostępnienie PUI placówkom w całym kraju dodatkowo wzmocni jej znaczenie systemowe [7].

Centrum e-Zdrowia wdraża PUI dzięki środkom z Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności (KPO).

Więcej informacji o projekcie e-Zdrowie KPO finansowanym z Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności w publikacji: Projekt e-Zdrowie KPO – szereg korzyści dla profesjonalistów medycznych | Centrum e-Zdrowia.

Płatna współpraca z Centrum e-Zdrowia

Kampania realizowana w ramach projektu e-Zdrowie KPO, finansowanego z Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności