Polscy naukowcy z UW opracowali algorytm bazujący na sztucznej inteligencji, który pozwala szybciej i w sposób zautomatyzowany diagnozować urazy ścięgna Achillesa. [MATERIAŁ PARTNERA]
Zerwanie ścięgna Achillesa jest najczęstszym tego typu urazem ścięgna w dolnej części kończyny. Alan G. Shamrock i Matthew Varacallo w swojej wspólnej pracy badawczej “Achilles Tendon Rupture” wskazują, że najczęściej występuje u osób dorosłych w trzeciej do piątej dekadzie ich życia. Ostremu zerwaniu często towarzyszy nagły ból i charakterystyczny trzask słyszany z miejsca urazu. Pacjenci dotknięci tym urazem opisują uczucie jakby ktoś kopnął ich w dolną część nogi. Kontuzja powoduje uciążliwy ból i ograniczenie sprawności fizycznej.
Urazy ścięgien achillesowych występują zazwyczaj u osób, które są aktywne tylko sporadycznie (tj. sportowców „weekendowych wojowników”). Co więcej – jak piszą Shamrock i Varacallo – uraz ten jest błędnie diagnozowany jako skręcenie kostki u 20-25 proc. pacjentów.
Diagnozowanie zerwania ścięgna Achillesa najczęściej bazuje na obrazowaniu rezonansu magnetycznego (RM/MRI); pozwala ocenić stan układu mięśniowo-szkieletowego i dostarcza najwyższej jakości informację obrazową o stanie tkanek.
Z obrazowania rezonansu magnetycznego korzysta się nie tylko przy diagnozowaniu kontuzji, ale także przy monitorowaniu leczenia i stanu zdrowia; to także podstawowe źródło danych do przygotowania planu rehabilitacji.
Ocena badań obrazowych naturalnie wymaga eksperckiej wiedzy i doświadczenia radiologa, nie tylko w zakresie techniki obrazowania, ale też obrazowanego problemu.
Radiologów chcą wspomóc Bartosz Borucki, kierownik labolatorium R&D na Uniwersytecie Warszawskim i Norbert Kapiński, specjalista z zakresu AI i widzenia komputerowego. To oni, wspierani przez dr Beatę Ciszkowską-Łysoń, radiolog mieśniowo-szkieletową w Carolina Medical Center, tworzą spółkę spin-off UW Smarter Diagnostics, która komercjalizuje rozwiązanie SmarterAchillesMRI.
Oprogramowanie SmarterAchillesMRI ma za zadanie wspierać radiologów w ocenie stanu ścięgna Achillesa, dzięki zautomatyzowaniu procesu oceny w badaniach Rezonansu Magnetycznego. Bazuje na algorytmach wykorzystujących sztuczną inteligencję i dzięki niej może przeanalizować obrazy ścięgna i dostarczyć informacji diagnostycznej. Generuje obiektywne i ustrukturyzowane raporty, które opisują stan mięśnia.
Autorzy projektu twierdzą, że SmartAchillesMRI obniża czas opisu badania nawet o 50 proc., a redukcja czasu diagnozy jest z rynkowego punktu widzenia konieczna – rosnąca liczba badań obrazowania medycznego powoduje rosnące zapotrzebowanie na radiologów i tu stykamy się z problemem deficytu specjalistów. To wręcz wymusza automatyzację procesów.
Dodatkowo, częściowe zmechanizowanie diagnostyki oznacza obniżone koszty – dziś badanie ściągna trwa 30-60 min i kosztuje ok. 500-800 zł. Dzięki innowacji SmarterAchillesMRI możliwe będzie oferowanie taniego (150-200 zł) i szybkiego (ok. 15-min) badania przesiewowego 15 min, 150-200zł). To zapewnia zwiększoną dostępność dla pacjentów, a to z kolei znaczy, że można lepiej monitorować przebieg rehabilitacji po kontuzji. To szczególnie istotna poprawa dla sportowców, dla których czas rehabilitacji jest wyłączeniem z aktywności zawodowej.
Warto dodać, że według Sharmock i Varacallo w odniesieniu do populacji sportowców, wskaźnik zachorowalności na urazy ścięgien achillesowych waha się od 6 proc. do 18 proc., przy czym do urazów dochodzi najczęściej przy uprawianiu sportów takich jak tenis, czy gimnastyka. Uważa się, że około miliona sportowców rocznie cierpi z powodu urazów ścięgien achillesowych.
Dochodzi też czynnik czysto ludzki – dla radiologa diagnozowanie typowych urazów nie jest wyjątkowo atrakcyjnym zajęciem. Jeśli więc uda się systemowo zmniejszyć ilość czasu, który poświęcają na rutynowe działania zwiększy się przestrzeń dla rozwoju zawodowego przy pochylaniu się nad bardziej skomplikowanymi rzadkimi urazami.
Projekt dofinansowano z programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
Nauka da Społeczeństwa, Ministerstwo Nauki