Jak nowoczesne technologie zmieniają diagnostykę obrazową. Czy radiolog nadal analizuje obrazy, czy już tylko interpretuje dane?

Automatyzacja procesów diagnostycznych pozwala radiologom skoncentrować się na najbardziej wymagających przypadkach, skracając czas oczekiwania pacjentów na wyniki i umożliwiając szybsze wdrożenie odpowiedniego leczenia.

Obrazowanie ludzkiego ciała od ponad stu lat stanowi kamień milowy w rozwoju fizyki oraz medycyny, a przełomowe odkrycia w tej dziedzinie wielokrotnie były honorowane Nagrodą Nobla. Narodziny radiologii wiążą się z przełomowym odkryciem Wilhelma Conrada Roentgena, a istotny wkład w jej rozwój miała również Maria Skłodowska-Curie. Kolejne etapy ewolucji diagnostyki obrazowej obejmowały odkrycie tomografii komputerowej, a następnie rezonansu magnetycznego. Nie można również pominąć technik takich jak ultrasonografia, obrazowanie izotopowe czy metody hybrydowe.

W ostatnich dekadach rozwój technologiczny w diagnostyce obrazowej koncentrował się na przyspieszeniu badań oraz poprawie rozdzielczości przestrzennej i tkankowej stosowanych technik. Coraz łatwiejszy dostęp do zaawansowanych metod obrazowania przyczynił się do dynamicznego rozwoju wielu dziedzin medycyny, a przede wszystkim umożliwił szybsze wykrywanie chorób zagrażających życiu pacjentów, ich skuteczniejsze monitorowanie oraz rozwój profilaktyki.

Współczesna diagnostyka obrazowa jest nierozerwalnie związana z nowoczesnymi technologiami. Każdego roku do placówek diagnostycznych trafiają innowacyjne rozwiązania, które – w zależności od stopnia ich zaawansowania – są wprowadzane do praktyki klinicznej w różnym tempie. Postęp ten dotyczy nie tylko samego sprzętu diagnostycznego, ale również oprogramowania medycznego wspomagającego analizę i interpretację wyników badań.

Bez wątpienia XXI wiek przynosi intensywny rozwój sztucznej inteligencji w diagnostyce obrazowej, co otwiera nowe możliwości w zakresie automatyzacji procesów, zwiększenia precyzji analiz oraz poprawy efektywności opieki nad pacjentem.

Nowe technologie sprzętowe w diagnostyce obrazowej

Postęp w technologii sprzętowej pozwala uzyskiwać obrazy o coraz wyższej rozdzielczości i jakości przy jednoczesnym zmniejszeniu dawki promieniowania oraz skróceniu czasu badania. Do najważniejszych innowacji należą:

Tomografia komputerowa (TK) zliczająca fotony

Nowa generacja tomografów wykorzystuje detektory oparte na bezpośredniej konwersji promieniowania rentgenowskiego, eliminując szum elektroniczny i dostarczając obrazy o wyjątkowej szczegółowości. Umożliwia to lepszą diagnostykę chorób sercowo-naczyniowych, onkologicznych oraz neurologicznych. Producenci sprzętu medycznego nieustannie rozwijają nowe technologie, dążąc do doskonalenia metod diagnostycznych. W tomografii komputerowej przełomowym rozwiązaniem stało się wprowadzenie tomografów zliczających fotony, które zapoczątkowały nową erę tej techniki obrazowej (1). Kluczową zmianą w ich działaniu jest zastosowanie nowego sposobu generowania obrazu, opartego na bezpośredniej konwersji sygnału detektora krystalicznego lub wykorzystującego zbliżone technologie. Każdy z czołowych producentów – globalnych firm technologicznych – opracowuje własne, unikalne rozwiązania w tym zakresie.

Nowe technologie umożliwiają uzyskanie obrazów o wysokiej rozdzielczości przestrzennej, pozbawionych szumu elektronicznego, z poprawionym stosunkiem kontrastu do szumu oraz dodatkowymi informacjami widmowymi, przy jednoczesnym zachowaniu niskiej dawki promieniowania. Minimalizacja dawki promieniowania pochłanianej przez pacjenta jest priorytetem, zwłaszcza w przypadku najmłodszych pacjentów, dla których ochrona przed nadmiernym narażeniem jest szczególnie istotna.

Obecnie prowadzone są szeroko zakrojone badania nad zastosowaniem tej technologii w diagnostyce różnych patologii oraz obrazowaniu poszczególnych obszarów ciała. Już teraz wiadomo, że nowoczesne tomografy pozwalają na uzyskanie bardziej szczegółowego obrazu, co znajduje zastosowanie m.in. w nieinwazyjnej ocenie blaszek miażdżycowych w tętnicach wieńcowych oraz w diagnostyce wielu innych schorzeń, w których ograniczeniem tradycyjnej tomografii komputerowej była niewystarczająca rozdzielczość tkankowa.

Ponadto wdrażanie nowoczesnych rozwiązań w tomografii komputerowej przyczynia się do zmniejszenia zużycia energii, co stanowi istotny aspekt zrównoważonego rozwoju i ochrony środowiska. W dobie rosnącej świadomości ekologicznej ograniczenie negatywnego wpływu zaawansowanych technologii na środowisko staje się równie istotnym celem co poprawa jakości diagnostyki medycznej.

Rezonans magnetyczny (MRI) nowej generacji

Obrazowanie w rezonansie magnetycznym to teraz przede wszystkim przyspieszenie. W nowych systemach, dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, znacznie skraca się czas badania, co pozwala na wykorzystanie aparatów dla większej liczby pacjentów, a jednocześnie poprawia komfort badania (2).

Osiągamy zauważalną zmianę w wydajności obrazowania metodą rezonansu magnetycznego poprzez usprawnienie całego przepływ pracy: od przygotowania pacjenta do akwizycji obrazu i przetwarzania końcowego. Nowe technologie rekonstrukcji zwiększają wydajność obrazowania MR (rekonstrukcje obrazu oparte na działaniu sztucznej inteligencji wykorzystujące inteligentną redukcję szumu oraz konwolucyjne sieci neuronowe). Pozwalają one użytkownikowi na szybsze generowanie obrazów o wysokiej rozdzielczości.

Podczas rekonstrukcji z wykorzystaniem technik takich jak np. Deep Resolve, zawartość informacji odpowiadająca pierwotnie pozyskanym surowym danym pozostaje niezmieniona. Włączenie pozyskanych surowych danych wzdłuż procesu rekonstrukcji zapewnia solidne wyniki i prawidłową reprezentację kontrastu obrazu. Głęboka sieć neuronowa wykorzystywana w tej technice jest raczej używana do przewidywania zawartości odległych obszarów w przestrzeni k. Konwencjonalna rekonstrukcja z wykorzystaniem interpolacji rozszerza przestrzeń k o zera, nie dodaje zatem żadnych informacji ani nie przyczynia się do ostrości obrazu (3).

Rozwój technik MRI pozwala na szybsze badania bez utraty jakości obrazu. Nowoczesne skanery wykorzystują zaawansowane algorytmy rekonstrukcji obrazu, redukujące czas badania oraz poprawiające komfort pacjenta.

Ultrasonografia AI

Nowoczesne aparaty USG wykorzystują sztuczną inteligencję do automatycznej analizy obrazów, co pomaga w szybszej i bardziej precyzyjnej diagnostyce m.in. chorób serca, tarczycy i narządów jamy brzusznej.

Techniki hybrydowe (PET/MR, PET/CT, SPECT/CT)

Połączenie metod obrazowania pozwala na jednoczesne uzyskanie informacji anatomicznych i funkcjonalnych, co jest niezwykle cenne w diagnostyce onkologicznej, neurologicznej i kardiologicznej.

Sztuczna inteligencja jako wsparcie dla radiologów

AI staje się nieodłącznym elementem nowoczesnej diagnostyki obrazowej. Dzięki zastosowaniu algorytmów głębokiego uczenia (ang. deep learning) oraz sieci neuronowych sztuczna inteligencja potrafi analizować obrazy szybciej i dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej. Wśród jej kluczowych zastosowań znajdują się:

• Automatyczna detekcja i segmentacja zmian patologicznych – AI może wykrywać guzy, złamania, zmiany miażdżycowe czy mikrowylewy, pomagając radiologom w szybkim identyfikowaniu istotnych nieprawidłowości.
• Triage i priorytetyzacja badań – systemy AI analizują obrazy w czasie rzeczywistym i natychmiast wskazują przypadki wymagające pilnej interwencji, co pozwala lekarzom skoncentrować się na najcięższych pacjentach.
• Automatyczne raportowanie i porównywanie badań – algorytmy AI mogą generować wstępne opisy badań, porównywać kolejne skany pacjenta oraz wykrywać subtelne zmiany w czasie, wspierając podejmowanie decyzji klinicznych.

Dzięki nowym technologiom niewątpliwie zmienia się praca radiologa. Cały czas borykamy się ze zbyt małą liczbą wykształconych specjalistów w kontekście liczby wykonywanych badań obrazowych.

AI wspiera radiologów w codziennej praktyce, automatycznie identyfikując nieprawidłowości, przeprowadzając segmentację zmian oraz priorytetyzując przypadki wymagające pilnej interwencji. Umożliwia także szybkie porównywanie wyników kolejnych badań, wykonywanie wstępnych pomiarów oraz przygotowywanie raportów, co znacząco usprawnia proces diagnostyczny i pozwala lekarzom skupić się na podejmowaniu kluczowych decyzji klinicznych.

Cyfryzacja i telemedycyna w radiologii

Kolejnym istotnym kierunkiem rozwoju jest cyfrowa transformacja radiologii, która obejmuje m.in.:

• Systemy PACS i RIS – nowoczesne archiwa obrazowe umożliwiają szybki dostęp do danych pacjenta, ułatwiają współpracę między specjalistami oraz integrację z systemami AI.
• Telemedycyna i teleradiologia – dzięki rozwiązaniom cyfrowym możliwe jest zdalne opisywanie badań przez specjalistów z różnych części świata, co przyspiesza diagnostykę i poprawia dostęp do wysokiej jakości usług medycznych. Wiele ośrodków bez wsparcia teleradiologii nie mogłoby spełniać swoich podstawowych zadań opieki nad pacjentem.
• Rozszerzona (AR) i wirtualna rzeczywistość (VR) – technologie AR i VR znajdują zastosowanie w edukacji medycznej oraz planowaniu skomplikowanych zabiegów chirurgicznych na podstawie trójwymiarowych rekonstrukcji obrazów pacjentów. W tych technikach wykorzystuje się dane obrazowe do planowania wirtualnego zabiegu operacyjnego, co pozwala na skrócenie operacji oraz pozwala zwiększyć jej precyzję.

Wpływ nowych technologii na przyszłość diagnostyki obrazowej

Nowoczesne technologie w radiologii nie tylko zwiększają precyzję diagnoz, ale także poprawiają efektywność pracy specjalistów, redukując obciążenie związane z dużą liczbą badań. Automatyzacja procesów diagnostycznych pozwala radiologom skoncentrować się na najbardziej wymagających przypadkach, skracając czas oczekiwania pacjentów na wyniki i umożliwiając szybsze wdrożenie odpowiedniego leczenia.

Dodatkowo coraz większy nacisk kładzie się na redukcję wpływu diagnostyki na środowisko, m.in. poprzez obniżenie zużycia energii w aparatach TK i MRI oraz rozwój technologii obrazowania z mniejszą dawką promieniowania.

Podsumowanie

Radiologia i diagnostyka obrazowa stoją u progu nowej ery, w której technologia odgrywa kluczową rolę w poprawie jakości opieki medycznej. Integracja sztucznej inteligencji, rozwój zaawansowanych systemów obrazowania oraz cyfrowa transformacja procesów diagnostycznych sprawiają, że lekarze mogą pracować szybciej, skuteczniej i bardziej precyzyjnie. W efekcie pacjenci zyskują dostęp do nowoczesnych metod diagnostycznych, które nie tylko przyspieszają wykrywanie chorób, ale również zwiększają skuteczność terapii.

Piśmiennictwo

1. Madhavan A.A. et al.: Utility of Photon-Counting Detector CT Myelography for the Detection of CSF-Venous Fistulas. „American Journal of Neuroradiology”, 2023.
2. Knoll F. et al.: Deep-learning methods for parallel magnetic resonance imaging reconstruction: A survey of the current approaches, trends, and issues. „IEEE Signal Processing Magazine”, 2020, 37.1
3. Hammernik K. et al.: Learning a variational network for reconstruction of accelerated MRI data. „Magnetic Reso­nance in Medicine”, 2018.
4. Zhang Z., Sejdic E.: Radiological images and machine learning: trends, perspectives, and prospects. arXiv preprint arXiv:1903.11726.
5. Świerczek Z.: Jak sztuczna inteligencja zmienia diagnostykę obrazową? politykadrowotna.com.
6. Nowoczesna radiologia – czy jest bezpieczna? globiana.pl.

prof. dr hab. nauk med. Katarzyna Karmelita-Katulska
prezes elekt Polskiego Lekarskiego Towarzystwa Radiologicznego, kierownik Zakładu Neuroradiologii Katedry Radiologii Ogólnej i Neuroradiologii Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu

Czytaj także: Radiologia pediatryczna – specyfika i wymagania dotyczące wyposażenia