Thirona
AI ภาพการแพทย์จากเนเธอร์แลนด์ สำหรับการคัดกรองเบื้องต้นของโรคจอประสาทตาเบาหวานและการวิเคราะห์เชิงปริมาณของ CT ปอด
Thirona เป็นบริษัทจากเนเธอร์แลนด์ที่เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ภาพการแพทย์ โดยมุ่งเน้นสองด้านที่มีความต้องการทางคลินิกชัดเจน คือ ภาพตาและ CT ปอด
RetCAD ทำการคัดกรองอัตโนมัติสำหรับโรคจอประสาทตาเบาหวานจากภาพถ่ายตา ความสำคัญของแอปพลิเคชันนี้เข้าใจได้ง่าย – ผู้ป่วยเบาหวานต้องตรวจตาเป็นประจำ แต่จำนวนแพทย์ตาจำกัด และโรคจอประสาทตาในระยะเริ่มต้นไม่มีอาการ หากพลาดอาจทำให้สูญเสียการมองเห็นอย่างถาวร การคัดกรองอัตโนมัติทำให้การตรวจที่ต้องทำเป็นประจำในระดับกว้างเป็นไปได้โดยไม่ต้องพึ่งพาแรงงานมนุษย์มาก
LungQ ทำการวิเคราะห์เชิงปริมาณของภาพ CT ปอด เพื่อช่วยประเมินความก้าวหน้าของโรคปอด การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นกุญแจสำคัญ – การอ่านแบบดั้งเดิมมักเป็นเชิงบรรยาย (เช่น “มีการเปลี่ยนแปลงของปอดอีเมโฟซิส”) แต่การวิเคราะห์เชิงปริมาณให้ตัวเลขที่ชัดเจน (อัตราส่วนอีเมโฟซิส, ความหนาของผนังทางเดินอากาศ) ทำให้การติดตามในช่วงเวลาต่าง ๆ มีมาตรฐานอ้างอิงที่เป็นวัตถุประสงค์ ซึ่งมีความหมายอย่างยิ่งสำหรับโรคเช่น COPD ที่ต้องการการติดตามระยะยาว
คุณลักษณะเด่นและสถานการณ์การใช้งาน
ทั้งสองระบบผสานการเรียนรู้เชิงลึกกับการประมวลผลภาพการแพทย์ สามารถวิเคราะห์ภาพจำนวนมากได้ในเวลาอันสั้น เหมาะสำหรับองค์กรสุขภาพที่ต้องการคัดกรองจำนวนมาก หน่วยงานที่ติดตามโรคปอดแบบเชิงปริมาณ และทีมวิจัยทางคลินิก
วิธีใช้สำหรับผู้ใช้ในไต้หวัน
ประชากรเบาหวานในไต้หวันมีจำนวนมาก แต่ระดับการคัดกรองโรคจอประสาทตายังคงต่ำ – หนึ่งในสาเหตุคือทรัพยากรด้านตาเน้นอยู่ในเมืองใหญ่ คลินิกระดับพื้นฐานและพื้นที่ห่างไกลจึงเข้าถึงยาก การคัดกรองอัตโนมัติร่วมกับกล้องถ่ายภาพตา สามารถทำให้คลินิกแพทย์ทั่วไปหรือคลินิกเมตาบอโลมิกทำการคัดกรองเบื้องต้นได้ หากพบความผิดปกติก็ส่งต่อไปยังตาแพทย์ โมเดลนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วในระดับสากลและเหมาะกับระบบการแพทย์ขั้นบันไดของไต้หวัน
อุปสรรคในการนำเข้าคล้ายกับ AI ทางการแพทย์อื่น ๆ: ต้องได้รับการอนุมัติจากสำนักงานอาหารและยา (TFDA) ก่อนใช้ในคลินิก การชำระเงินจากระบบประกันสุขภาพมีผลต่อความคุ้มค่าเชิงการเงิน และต้องตรวจสอบความเข้ากันได้ของอุปกรณ์ภาพถ่าย นอกจากนี้ยังต้องพิจารณาความแตกต่างของประชากร – โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลจากยุโรปอาจต้องการการตรวจสอบประสิทธิภาพในประชากรเอเชียก่อนใช้งานจริง
ฟีเจอร์เด่น
- RetCAD: คัดกรองอัตโนมัติของโรคจอประสาทตาเบาหวานจากภาพตา
- LungQ: วิเคราะห์เชิงปริมาณของ CT ปอด
- ประมวลผลความเร็วสูง เหมาะสำหรับคัดกรองจำนวนมาก
- ตัวชี้วัดเชิงปริมาณของโรคปอด
- สนับสนุนการเปรียบเทียบการติดตามโรคในระยะยาว
- สามารถรวมเข้ากระบวนการวิจัยคลินิกได้
ข้อดี
- ตอบสนองความต้องการคลินิกที่ชัดเจนและมีปริมาณสูงของโรคจอประสาทตาเบาหวาน
- การวิเคราะห์เชิงปริมาณของปอดให้มาตรฐานอ้างอิงที่เป็นวัตถุประสงค์สำหรับการติดตามระยะยาว
- ประมวลผลความเร็วสูงทำให้การคัดกรองในระดับกว้างเป็นไปได้โดยไม่ต้องพึ่งพาแรงงานมนุษย์มาก
ข้อเสีย
- ต้องได้รับการอนุมัติจากสำนักงานอาหารและยาไต้หวันก่อนใช้ในคลินิก
- โมเดลฝึกด้วยข้อมูลจากยุโรป ต้องมีการตรวจสอบประสิทธิภาพในประชากรเอเชีย
- การชำระเงินจากประกันสุขภาพมีผลต่อความคุ้มค่าในการนำเข้า
กรณีการใช้งาน
- คัดกรองเบื้องต้นของผู้ป่วยเบาหวานในคลินิกระดับพื้นฐาน
- คัดกรองภาพตาจำนวนมากเพื่อให้แพทย์ตาโฟกัสที่กรณีที่สงสัย
- ติดตามเชิงปริมาณของผู้ป่วย COPD อย่างต่อเนื่อง
- ใช้เป็นตัวชี้วัดภาพในงานทดลองคลินิกของโรคปอด
- เสริมการคัดกรองระยะไกลในพื้นที่ห่างไกลเพื่อทดแทนทรัพยากรผู้เชี่ยวชาญ
บันทึกบรรณาธิการ
การคัดกรองโรคจอประสาทตาเบาหวานเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน AI ทางการแพทย์ที่ควรนำมาใช้ก่อนที่สุด – ความต้องการชัดเจน ปริมาณมาก และผลเสียจากการพลาดคือการสูญเสียการมองเห็นอย่างถาวร ในไต้หวันอัตราการคัดกรองยังต่ำ แม้เทคโนโลยีจะพร้อมแล้ว แต่สิ่งที่ขัดขวางจริงคือระบบการชำระเงินและขั้นตอนกฎระเบียบ ซึ่งเป็นประเด็นเชิงนโยบายที่ผู้ผลิตไม่สามารถแก้ได้
คำถามที่พบบ่อย
AI คัดกรองสามารถทดแทนการตรวจของแพทย์ตาได้หรือไม่?
ไม่สามารถทดแทนได้ แต่สามารถทำหน้าที่คัดแยกได้ การใช้งานที่เหมาะสมคือการคัดกรองเบื้องต้น – แยกกรณีปกติออกและส่งต่อกรณีสงสัยให้แพทย์ตาตรวจต่อไป การคัดแยกนี้ช่วยแก้ปัญหาความแออัดของแรงงานแพทย์ตาโดยไม่ลดทอนคุณภาพการวินิจฉัยสุดท้าย
เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญต่อระบบการแพทย์ขั้นบันไดของไต้หวันอย่างไร?
สำคัญมาก เนื่องจากประชากรเบาหวานจำนวนมากแต่การคัดกรองยังต่ำ การใช้กล้องถ่ายภาพตาและ AI ที่คลินิกทั่วไปทำได้ จะเพิ่มอัตราการคัดกรองอย่างมีนัยสำคัญ โมเดลนี้ได้รับการพิสูจน์ในระดับสากล แต่อุปสรรคหลักของไต้หวันคือเรื่องการชำระเงินและกฎระเบียบ ไม่ใช่เทคโนโลยี
โมเดลนี้ใช้ได้กับประชากรเอเชียหรือไม่?
ต้องตรวจสอบเป็นกรณี ๆ ไป เนื่องจากอาจมีความแตกต่างของสีเมลานินในเรตินา โครงสร้างของหลอดเลือดตา และโครงสร้างปอดระหว่างเชื้อชาติ โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลยุโรปอาจต้องการการตรวจสอบประสิทธิภาพในประชากรเอเชีย ผู้จัดจำหน่ายควรให้ข้อมูลการทดสอบหรือผลการทดลองในเอเชียเพื่อยืนยัน
อุปสรรคหลักในการนำเข้าที่โรงพยาบาลคืออะไร?
สามประการ: 1) กฎระเบียบ – ต้องมีใบอนุญาตจาก TFDA สำหรับการใช้ในคลินิก 2) การชำระเงิน – ส่วนใหญ่ AI ช่วยวินิจฉัยไม่มีการชำระเงินจากประกันสุขภาพ ทำให้ค่าใช้จ่ายต้องแบกรับโดยโรงพยาบาล 3) การบูรณาการ – ต้องตรวจสอบว่าอุปกรณ์ภาพและระบบ PACS ของโรงพยาบาลสามารถเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ได้ ความสามารถทางเทคนิคมักไม่ใช่อุปสรรคหลัก
