Właśnie opublikowaliśmy 12 odcinek podcastu Coopernicus!
Artykuł - zdjęcie główne
Diagnostyka na odległość – przyszłość medycyny

Badania dotyczące zdalnej diagnostyki medycznej, w oparciu o bezkontaktowe wykrywanie parametrów życiowych pacjentów, poprzez wykorzystanie analizy obrazów termograficznych.

Postęp technologiczny, a także pandemia COVID-19 i wynikające z niej potrzeby do diagnostyki medycznej na odległość, znacząco przyspieszyły rozwój telemedycyny. Mierzenie parametrów życiowych czy analiza snu w zegarku i telefonie, nie dziwi już nikogo i często stanowi element codziennego życia. Coraz bardziej znaczący wpływ na rozwiązania medyczne ma też wykorzystanie sztucznej inteligencji i nauczania maszynowego (1). Jakie możliwości daje nam obecnie technologia w zakresie bezkontaktowej diagnostyki medycznej?

Analiza obrazów termograficznych 

Jedną ze ścieżek telemedycyny jest analiza termogramów, czyli obrazów rejestrujących emisję promieniowania cieplnego. Taki obraz powstaje bez konieczności oświetlania obiektu zewnętrznym źródłem światła. Medyczne zastosowanie tego rodzaju obrazowania obejmuje między innymi analiza częstotliwości i równomierności oddechu, występowanie kaszlu, stanu zapalnego czy diagnostyki chorób układu krążenia. Zagadnieniem stosowania nauczania maszynowego do analizy termogramów i wykorzystania ich do diagnostyki medycznej zajmuje się dr Alicja Kwaśniewska. 

Taka analiza obrazów pozwala także na odkrywanie parametrów dotyczących pracy serca, poruszania się, czy temperatury ciała. Wyzwanie dla termografii stanowi wykrywanie konkretnych elementów ciała na przykład twarzy, ze względu na przepływ ciepła pomiędzy obiektami, a co za tym idzie duże rozmycie i niski kontrast cech występujących w obrazach termograficznych (2). Algorytmy pozwalające na wykrycie takich obiektów są bardzo ważne, ponieważ poszczególne części ciała człowieka, głównie twarzy, mogą dostarczyć wiele informacji dotyczących samopoczucia i zdrowia człowieka i stanowią podstawę zdalnej diagnostyki wykorzystujących metody przetwarzania obrazów. Twarz wykrywana jest m.in. przy analizowaniu występowania kaszlu. Dotychczasowe alternatywne rozwiązania wykrywania kaszlu bazują przede wszystkim na analizie dźwięku, co może być zakłócane przez otoczenie.

Dr Alicja Kwaśniewska w swoich badaniach opisała między innymi modele, które pomagają w zwiększeniu rozdzielczości sekwencji termograficznych i poprawiają dokładność wykrywania częstości oddychania (2). Autorskie metody dr Alicja Kważniewskiej pokazały, że wzmocnienie obrazu oparte na sieciach splotowych o dużych rozdzielczościach pól odbiorczych może być stosowane w analizie parametrów życiowych na odległość, bez wprowadzania droższych czujników, z obrazów o rzodzielczości zaledwie kilku pikseli. Dodatkowo, badania obejmowały pierwszą próbę zastosowania  attention-based RefSR w estymacji parametrów życiowych, technice, która pozwala przenieść istotne elementy tekstury pomiędzy obrazami z różnych domen, w celu odtworzenia komponentów istotnych przy ocenie zmienności temperatury obszarów twarzy (2). 

Możliwości i problemy telemedycyny 

Telemedycyna w zależności od tego, na jakim zjawisku się opiera, ma przed sobą różne możliwości i problemy. Termograficzna analiza skupia się na bezkontaktowym wykrywaniu parametrów życiowych, co może zostać wykorzystane np. w dronach, żeby monitorować ludzi w trudno dostępnych miejscach, albo na lotniskach przy przejściach granicznych. Wyzwaniem dla tej gałęzi wciąż jest zapewnienie odpowiedniej jakości danych, a tym samym skuteczności analizy.

Ciągła analiza parametrów życiowych pozwala na szybkie postawienie trafnej diagnozy i zastosowanie odpowiedniego sposobu leczenia. Bezkontaktowa opieka medyczna otwiera też ogromne możliwości w zakresie opieki nad osobami starszymi. 

Kolejnym istotnym aspektem jest prywatność przechowywanych danych i szybkość odpowiedzi systemów do diagnostyki. Naprzeciw tym problemom wychodzi firma SiMa.ai, opracowując “specialized edge platform”, co pozwala na wykonanie wszystkich obliczeń lokalnie, z minimalnym zużyciem mocy. W przypadku termografii identyfikacja osób jest dużo trudniejsza, ale aspekt ochrony danych medycznych jest bardzo istotny w telemedycynie.


Diagnostyka na odległość – przyszłość medycyny?

Przyspieszony rozwój rozwiązań diagnostyki medycznej na odległość, który możemy zaobserwować w ostatnich latach może wydawać się bardzo obiecujący. Połączenie klasycznej medycyny z bezkontaktową analizą parametrów życiowych pacjenta pozwala odpowiedzieć na wiele istniejących aktualnie problemów i zwiększyć skuteczność podejmowanych terapii. Zachęcamy do zapoznania się ze źródłami dotyczącymi tematu:1. A.Kwaśniewska, ”COVID-19 Accelerates the Adoption of Machine Learning at the Edge in Healthcare”,  accessed: 10.08.2022, https://sima.ai/covid-19-accelerates-the-adoption-of-machine-learning-at-th

dr. Alicja Kwaśniewska
ML Architect at SiMa.ai
Bio:

Software Architect and Data Scientist with PhD in AI, focused on image, text, voice, and other data analytics. Main interests cover biomedical applications of AI, computer vision and signal processing for resource-constrained devices. Author of 30+ whitepapers, presenter during International events and conferences.

Napisany przez:

dr Alicja Kwaśniewska, Joanna Rancew

1 komentarz

  1. Nareszcie bez kolejek .
    Brawo 🙂

Dodaj komentarz