Vooruitgang in diagnostische medische beeldvorming die de gezondheidszorg heeft veranderd

Iets meer dan honderd jaar geleden werd de komst van röntgenfoto's beschouwd als een belangrijke sprong in de medische diagnose. In de afgelopen eeuw is eenvoudige radiografie uitgegroeid tot een gespecialiseerd vakgebied: diagnostische medische beeldvorming. Röntgenfoto's zijn gebruikt met behulp van betere technologie via gedigitaliseerde CT-scans en nieuwe diagnostische medische beeldvormingstechnieken, zoals de MRI en echografie, zijn naar voren gekomen. Modaliteiten voor medische beeldvorming blijven evolueren en verfijnen. Naarmate het daadwerkelijke beeldvormingsproces vordert, is er een parallelle en even belangrijke verbetering in de behandeling van medische beelden en de bijbehorende workflow. In dit artikel zoomen we in op de belangrijkste vorderingen in medische diagnostische beeldvorming die de manier waarop artsen patiënten onderzoeken en behandelen hebben veranderd.

De DICOM-standaard

Medische beeldvorming wordt voornamelijk gebruikt om ziekten te diagnosticeren en om hun voortgang te volgen. Het is essentieel dat de geproduceerde beelden van de hoogste kwaliteit zijn, omdat ze een directe invloed hebben op de resultaten van de patiënt. Om de kwaliteit te behouden, werd gezamenlijk een reeks normen voor medische beelden ontwikkeld door de American Society of Radiology en de National Electrical Manufacturers Association. Het wordt de DICOM-normen genoemd, wat staat voor Digital Imaging and Communications in Medicine. Beelden die door alle hardware voor medische beeldvorming worden geproduceerd, moeten voldoen aan de kenmerken die in deze norm worden beschreven. Verder is er een specifiek formaat beschikbaar voor het opslaan en delen van medische beelden, ook wel het DICOM-formaat genoemd.

Alle medische beeldvormingsapparatuur die tegenwoordig wordt vervaardigd, moet voldoen aan de DICOM-normen. Het bekijken van de aldus geproduceerde afbeeldingen kan niet worden gedaan met gewone beeldvormingsprogramma's die beschikbaar zijn op een gewone pc. Er is een speciaal diagnostisch programma voor medische beeldvorming vereist, bekend als een DICOM-werkstation. Voor commercieel gebruik bij medische diagnose moeten dergelijke diagnostische medische beeldvormingsprogramma's door de FDA zijn goedgekeurd en hebben ze een speciale licentie nodig. Deze maatregelen zorgen ervoor dat elke toepassing die voor klinische doeleinden is ontwikkeld, in staat is om medische beelden van hoge kwaliteit nauwkeurig weer te geven.

PACS-archivering

Met de komst van gedigitaliseerde medische diagnostische beeldvorming is de noodzaak om röntgenfilms te ontwikkelen aanzienlijk afgenomen. Digitale beelden worden echter nog steeds omgezet in 'films' met behulp van printers. Beeldfilms vereisen een goede opslag onder de juiste omstandigheden om schade na verloop van tijd te voorkomen. Het ophalen van deze afbeeldingen uit de opslag kan een tijdrovend proces zijn en vereist speciaal personeel voor het bijhouden van gegevens.

PACS, wat staat voor Picture Archiving and Communications System, elimineert de noodzaak van fysieke opslag en opvraging van films. Het is in feite een platform voor het virtueel opslaan en ophalen van medische beelden. PACS maakt het mogelijk om enorme hoeveelheden gegevens met betrekking tot medische beelden te verwerken. Elke computer die is aangesloten op een specifieke PACS-server kan DICOM-afbeeldingen ophalen en deze bekijken en zelfs wijzigen. De nieuwste innovatie was de introductie van cloudgebaseerde PACS, waarbij in plaats van lokale opslag de PACS op internet wordt gehost en elke gebruiker die met internet is verbonden, met de juiste inloggegevens, toegang heeft tot de afbeeldingen.

PACS heeft niet alleen het opslaan en ophalen vereenvoudigd, het heeft ook teleradiologie werkelijkheid gemaakt. Tegenwoordig hoeven radiologen niet aanwezig te zijn in hetzelfde gebied waar beelden worden verkregen. Ze kunnen afbeeldingen van verschillende geografische locaties bekijken en hun deskundig advies geven. Via teleradiologie kan een enkele radioloog rapporten genereren voor beelden die vanuit meerdere ziekenhuizen binnenkomen. Dit bespaart kostbare tijd en middelen en helpt de kosten voor gezondheidszorg te verlagen.

Realtime beeldvorming

Nu de behoefte aan het ontwikkelen of afdrukken van films verdwenen is, is het workflowproces voor het verkrijgen en bekijken van medische beelden verbeterd. Real-time beeldvorming is een concept waarbij er geen tijdsvertraging is tussen het verkrijgen van beelden van de patiënt en het bekijken ervan door de arts. Radiologen kunnen letterlijk beelden bekijken terwijl de patiënt zich nog in de scanner bevindt.

De snellere interpretatie van diagnostische medische beelden leidt tot onmiddellijke diagnose, wat op zijn beurt snelle medische interventie mogelijk maakt. Real-time medische diagnostische beeldvorming speelt een belangrijke rol in noodsituaties. Bij traumapatiënten werd intra-abdominaal letsel bijvoorbeeld eerder bepaald door diagnostische laparoscopie of peritoneale lavage, die beide invasieve procedures waren. Tegenwoordig is de zorgstandaard echter om FAST (Focused Abdominal Sonography in Trauma) te gebruiken, dat een realtime echografie gebruikt om snel te bepalen of een patiënt al dan niet een intra-abdominaal letsel heeft opgelopen. Real-time echografie wordt ook gebruikt om de gezondheid van de foetus in de baarmoeder te controleren en groeiparameters te beoordelen.

Functionele beeldvorming

De meeste diagnostische medische beeldvormingssystemen zijn ontworpen om anatomische of structurele afwijkingen te diagnosticeren. Moderne medische diagnostische beeldvorming kan daarnaast ook afwijkingen in de weefsel- en orgaanfunctie beoordelen. Dit omvat het opsporen van afwijkingen in fysiologische processen zoals metabolisme en bloedstroom. Functionele beeldvorming wordt grotendeels bereikt door middel van nucleaire geneeskunde. Nucleaire geneeskunde is een specialiteit van radiologie waarbij moleculen worden geïnjecteerd die radioactief in het lichaam worden 'gelabeld'. Deze radioactieve moleculen kunnen bij voorkeur worden opgenomen door specifieke organen voor verschillende fysiologische processen. Na opname kunnen de organen straling uitzenden, die door externe scanners wordt opgepikt als 'hotspots'. Positronemissietomografie (PET) weerspiegelt bijvoorbeeld de opname van radioactief gelabelde glucose door cellen. Cellen met een verhoogde metabole activiteit, met name kankercellen, hebben de neiging om meer glucose op te nemen. Deze techniek wordt daarom gebruikt om metastase-gebieden in het lichaam te identificeren. Een andere functionele beeldvormingstechniek is het gebruik van schildklierscans, die worden gebruikt om hyperthyreoïdie te detecteren. Deze scans zijn afhankelijk van de opname van radioactief jodium door schildkliercellen.

De meeste functionele beeldvormingstechnieken kunnen, wanneer ze alleen worden gebruikt, moeilijk te interpreteren zijn. Dit komt omdat hoewel ze gebieden met abnormale fysiologische activiteit detecteren, het moeilijk kan zijn om deze gebieden anatomisch te oriënteren. Dit kan worden overwonnen door een techniek die beeldfusie wordt genoemd. Moderne diagnostische medische beeldvormingsprogramma's maken fusie van twee of meer diagnostische technieken mogelijk. Bijvoorbeeld, fusie van een PET-scan met een CT-scan kan helpen identificeren of er al dan niet metastase is, en kan ook nauwkeurig de anatomische zones identificeren waarin metastase heeft plaatsgevonden.

Technieken voor nabewerking

Nabewerkingstechnieken verwijzen naar interventies die worden toegepast op diagnostische medische beelden nadat de beelden van de patiënt zijn verkregen. Naverwerkingstechnieken worden meestal gedaan met behulp van een geavanceerd diagnostisch medisch beeldvormingsprogramma. Ze geven de radioloog informatie die niet beschikbaar is door alleen naar de originele afbeeldingen te kijken. Enkele van de meest bruikbare nabewerkingstechnieken die worden gebruikt bij medische diagnostische beeldvorming zijn de volgende:

• 3D-reconstructie: Een cruciaal nadeel van medische diagnostische beeldvorming is dat deze tweedimensionaal van aard is. Niettemin maakt recente technologie het mogelijk om afbeeldingen als driedimensionale objecten te bekijken, door meerdere afbeeldingssegmenten te nemen en ze samen te stapelen. Dit zorgt voor een betere anatomische oriëntatie en is gemakkelijker te interpreteren. Het helpt ook om de relatie tussen verschillende structuren te begrijpen. Een andere vorm van 3D-reconstructie is multiplanaire reconstructie. Hierin kan de radioloog het 3D-object nemen, naar believen roteren en in een willekeurige hoek snijden, anders dan de oorspronkelijk verkregen plakjes. Deze technieken helpen de radioloog de anatomische structuur virtueel te bekijken alsof ze deze fysiek vasthouden en snijden, waardoor ze een ongeëvenaard niveau van nauwkeurigheid krijgen.

• Intensiteit projecties: Dit is gebaseerd op het uitgangspunt dat verschillende structuren in het lichaam verschillende hoeveelheden straling absorberen en reflecteren, wat zou worden weerspiegeld in hun CT-nummers. In maximale intensiteitsprojecties (MIP) worden alleen gebieden met de hoogste CT-getallen weergegeven. MIP is het meest nuttig bij CT-angiografie, waar het helpt om grote bloedvaten te onderscheiden van andere anatomische structuren. In projecties met minimale intensiteit (MINIP) worden alleen de regio's met de laagste CT-nummers weergegeven. MINIP is uitermate nuttig bij longparenchymziekten, die zich voordoen als hypo-verzwakte CT-waarden. Bij patiënten met constrictieve obstructieve bronchiolitis zijn CT-veranderingen bijvoorbeeld uiterst subtiel. Het gebruik van MINIP kan deze wijzigingen duidelijker maken.

Enkele ontwrichtende technologieën voor de toekomst van medische beeldvorming

Kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie (AI) is een opwindend front dat langzaam een intrede doet in medische diagnostische beeldvorming. Kunstmatige intelligentie is het vermogen van machines om cognitieve beslissingen te nemen, zoals leren en probleemoplossing. Door computers deep learning-algoritmen te voeden, kunnen ze leren onderscheid te maken tussen verschillende digitale patronen en kunnen ze zo helpen bij de diagnose. Een team van onderzoekers van Stanford University heeft bijvoorbeeld een dergelijk algoritme ontwikkeld voor röntgenfoto's van de borst. De onderzoekers beweren dat computers door dit algoritme te gebruiken de aan- of afwezigheid van longontsteking beter kunnen herkennen dan radiologen. Het radiologieteam van UCSF werkt ondertussen samen met GE om een reeks algoritmen te ontwikkelen die kunnen helpen onderscheid te maken tussen normale en abnormale röntgenfoto's van de borst. Een andere medische toepassing, Viz genaamd, helpt bij het screenen van meerdere beelden in verschillende ziekenhuisdatabases op obstructies van grote bloedvaten (LVO), die indicatief zijn voor een dreigende beroerte. Als een LVO wordt gedetecteerd, kan de software zowel de beroerte-specialist als de huisarts van de patiënt waarschuwen om ervoor te zorgen dat de patiënt snel wordt behandeld.

Integratie van beeldvormingssystemen

Terwijl PACS medische beelden opslaat, wordt andere medische informatie opgeslagen in verschillende systemen. Gezondheidsinformatiesystemen (HIS) slaan bijvoorbeeld informatie op met betrekking tot de medische geschiedenis van de patiënt, klinische details en laboratoriumonderzoeken. Radiologie-informatiesystemen (RIS) beheren beeldvormingsgegevens los van de eigenlijke beelden, zoals verwijzingen, aanvragen, factuurgegevens en interpretaties. Al deze informatiesystemen staan los van elkaar. Maar in de omgang met een patiënt moet een arts vaak al deze details bij elkaar hebben om een diagnose te stellen en een behandeling te plannen. Door alle informatiesystemen te integreren in één medisch dossier dat toegankelijk is via één server, kan de workflow worden gestroomlijnd en zowel de nauwkeurigheid als de doorvoer worden verbeterd.

Wat zijn de uitdagingen nu medische diagnostische beeldvorming blijft evolueren?

• Stijgende zorgkosten: Naarmate diagnostische medische beeldvorming doorgaat, brengt elke nieuwe ontwikkeling kosten met zich mee. De kosten van de technologie zelf, de kosten van onderzoek en de kosten van implementatie worden uiteindelijk weerspiegeld als één parameter: de hogere kosten van gezondheidszorg voor de patiënt. Misschien is dit de reden waarom ontwikkelingslanden nog steeds vertrouwen op handmatige röntgenbeeldvorming en handmatig ontwikkelde films voor de diagnose van basisziekten, en geavanceerde beeldvormingstechnieken reserveren voor complexere gezondheidsproblemen. Maar als iedereen wil profiteren van vooruitgang op het gebied van diagnostische medische beeldvorming, moeten inspanningen worden geleverd om de kosten van nieuwe medische technologieën op een betaalbaar niveau te houden.

• Bescherming van patiëntgegevens en privacy: Aangezien diagnostische medische beeldvorming sterker afhankelijk is van webgebaseerde technologieën, wordt patiëntinformatie online geüpload en opgeslagen. Er is enige basisbescherming, omdat alleen specifieke gebruikersaccounts die eigendom zijn van artsen en ziekenhuizen toegang hebben tot PACS-servers. Wanneer afbeeldingen worden geëxporteerd voor onderwijs- of onderzoeksdoeleinden, is er een optie om gegevens te anonimiseren die kunnen worden gebruikt om patiënten te identificeren. Toch zijn er zorgen geweest over datalek en verlies van privacy van patiënten. Er is dringend behoefte aan beleidsmaatregelen die de bescherming van medische beeldvormingsgegevens op PACS-servers waarborgen.

Geavanceerde diagnostische medische beeldvorming binnen handbereik — met PostDiCom!

PostDiCom helpt u en uw praktijk gelijke tred te houden met het steeds evoluerende landschap van geavanceerde diagnostische beeldvorming. Dit robuuste, maar gebruiksvriendelijke diagnostische medische beeldvormingsprogramma is een moderne DICOM-beeldviewer met verschillende geavanceerde functies. PostDiCom biedt een cloudgebaseerd PACS-platform en wordt ondersteund op meerdere besturingssystemen, waaronder Windows, Mac OS, Linux en Android. Hiermee hebt u overal en vanaf elk apparaat toegang tot uw DICOM-bestanden. PostDICOM heeft geavanceerde nabewerkingstools die een superieure diagnose en behandelplanning mogelijk maken. Hoewel ons PACS cloudgebaseerd is, zijn patiëntgegevens volledig veilig. We houden patiëntgegevens gescheiden door geografische regio's, alle gegevens worden versleuteld en beveiligde SSL-systemen worden gebruikt voor communicatie. Afbeeldingen kunnen worden geanonimiseerd voordat ze naar de PACS-server worden geüpload. PostDICOM is gratis te proberen met alle functies voor een beperkte tijd! Opslag kan tegen nominale kosten worden geüpgraded. Om de kracht van geavanceerde medische beeldvorming te benutten, gaat u naar postdicom.com en probeert u vandaag nog uw gratis viewer!