Sąnarys nusidėvėjo. Kaip greičiau jam padėti?

Rita Zaleckienė. Asmeninio archyvo nuotr.

Mokslo parkas
Nustatymai

Sąnarių artrozė – labai dažna degeneracinė liga, kuria serga tūkstančiai pagyvenusių ir net jaunų žmonių. Gydytojai radiologai ir ortopedai sąnario nusidėvėjimą ir protezavimo poreikį nustato iš rentgeno nuotraukos. Tačiau nuotraukų, darytų skirtingose medicinos įstaigose, kokybė gali būti nevienoda, todėl jas tenka daryti pakartotinai. Jaunų entuziastų komanda radiologams ir ortopedams siūlo efektyvesnį būdą atpažinti sąnario nusidėvėjimo stadiją. Jie sukūrė dirbtinio intelekto pagrindu veikiantį įrankį, kuris analizuoja rentgeno nuotraukas ir pateikia atsakymą, ar reikia kelio sąnario protezavimo. Apie šį komandos, kurią sudaro įvairių sričių specialistai bei gydytojai radiologai, atrastą sprendimą pasakoja Inoradus  komandos vadovė Rita Zaleckienė.

Kas jūsų komandos narius paskatino kurti šį gydytojams skirtą įrankį?

Dar prieš susitinkant su dabartine komanda, galvoje sukosi idėja apie dirbtinio intelekto kuriamą sprendimą. Šią idėją iš dalies „pasufleravo“ prie komandos prisijungę gydytojai-radiologai, prisidėjo ir atlikta rinkos analizė, panašių produktų paieška. Kuo labiau gilinomės į problemą, tuo ji atrodė svarbesnė. Sąnarių artroze visame pasaulyje serga apie 240 milijonų žmonių. Vien JAV kasmet daroma 100 milijonų kelio rentgenogramų. Deja, bet per vėlai pritaikytas gydymas tampa vienu pagrindinių negalios veiksnių.

Gal turėjote artimųjų, pažįstamų, kurie kentėjo dėl kelio sąnario artrozės ir turėjo prob­lemų dėl skirtingose poliklinikose darytų rentgeno nuot­raukų?

Tikrai kone kiekvienas komandos narys galėtų įvardyti atvejų, kai šeimos nariai ar pažįstami žmonės susidūrė su įvairiomis problemomis gydymo įstaigose, tad ir situacija dėl skirtingose gydymo įstaigose darytų rentgeno nuotraukų yra žinoma. Dažnu atveju tai lemia pati medicinos sistema, pavyzdžiui, bendros vaizdų sistemos trūkumas. Pasitaiko ir atvejų, kuomet gydytojo darbo vietoje nėra galimybės atidaryti laik­menų (CD). Dar viena priežastis – aukštesnio lygio gydymo įstaigos dažnai nepasitiki kitų gydymo įstaigų, ypač periferijos, specialistų tyrimais ir nuomone, todėl neretai kartoja jau atliktus tyrimus. Nors retai, bet nutinka ir taip, kad pacientas turi rentgeno nuotrauką, tačiau jos aprašymas pasimeta, arba atvirkščiai, todėl tenka pakartotinai atlikti tyrimus. Vis dėlto situacija po truputį gerėja.

Ar dažnai pasitaiko klaidų radiologų darbe?

Remiantis statistika, medicinoje vidutinis klaidų skaičius nustatant diagnozę yra apie 10–15 proc. Jis šiek tiek mažesnis įprastinės kasdienės praktikos atvejais (apie 3–5 proc.). Analizuojant vaizdus, o tai ir sudaro didžiąją radiologų darbo laiko dalį, klaidos gali siekti ir apie 20–30 proc. Tikimės, kad mūsų sprendimas padės sumažinti klaidų tikimybę.

Kaip veikia jūsų kuriamas įrenginys?

Mūsų sprendimas – tai save mokanti dirbtiniu intelektu pagrįsta sistema (angl. machine learning), kuri padeda automatizuotai nustatyti kelio sąnario nusidėvėjimo stadiją ir protezavimo poreikį. Tereikia į sistemą įkelti vaizdą (rentgeno nuotrauką) ir diagnozė bus pateikta per kelias sekundes. Tai padėtų sutaupyti apie 16 proc. gydytojų darbo laiko ir net 22 proc. sumažintų administracinio darbo naštą.

Kaip vyko darbai? Kokius bandymus atlikote? Kas dar laukia ateityje?

Su komanda kartu darbuojamės jau daugiau kaip metus. Dalyvavome keliuose mokymuose, prisistatymuose. Šiandien galime didžiuotis keturiais laimėjimais. Esame pradėję bendradarbiauti su partneriais ir toliau tiriame rinką, ruošiame verslo planus, po truputį gilinamės į šiai sričiai reikalingo sertifikavimo klausimus, ieškome sprendimo būdų. Taip pat sėk­mingai praėjome ES fondų priemonės „Inostartas“ vertinimo etapus ir buvome įvertinti kaip galintys gauti finansavimą.

Pradėtą vystyti idėją nuolat tobuliname toliau, plečiame sistemos galimybių spektrą, modelio veikimo tikslumą, kad pasiektume pirmo etapo pagrindinį tikslą – sukurti dirbtinio intelekto pagrindu grįstos kelio sąnario nusidėvėjimo rentgenologinės diagnostikos įrankio prototipą.

Vėliau, žinoma, laukia dar daugiau darbų – tai ir modelio testavimas, ir sistemos kūrimas, ir pardavimai bei plėtra. Viskas tik prasideda.

Ką apie šį įrankį sako patys radiologai?

Įrankis dar nėra sukurtas, o jo atsiradimas ir kilo iš realaus radiologų poreikio. Radio­logai šiame projekte atlieka išties svarbų vaidmenį – tiek kuriant produkto koncepciją, tiek duomenų analizės procese, tiek partnerių paieškoje. Savo idėjas jau esame pristatę ne tik investuotojams, bet ir gydymo įstaigoms. Akivaizdu, kad skait­menizuoti sprendimai medicinoje vis labiau populiarėja. Patys gydytojai tai vertina teigiamai. Esame įsitikinę, kad mūsų kuriamas produktas galėtų prisidėti prie gydymo proceso optimizavimo.

Kokios jūsų kuriamo įrenginio perspektyvos?

Pastebėjome, kad nors ir yra panašius produktus kuriančių konkurentų, rinka gana didelė. Mūsų kuriamas įrankis gali būti vystomas ir plečiant tiriamas sritis, ir pritaikant kitiems gydymo ar tyrimų atvejams bei įsitvirtinant įvairiose užsienio rinkose.

Eglė KULVIETIENĖ

 

Rėmėjai

dnt_puslapyje_pirmas
SRTRF puslapyje