Verilerin entegrasyonu yarının ameliyathanesini nasıl dönüştürecek?
advertisement
249_250_251_252_253_254_255_256_CP_11 Dijital dönüşüm l 10/28/14 6:22 PM Page 6 Verilerin entegrasyonu Bir gece sokak lambaları, yol işaretleri, size yardımcı olabilecek insanlar ya da arabanızda ön cam bile olmaksızın randevunuza kendi aracınızla gittiğinizi bir hayal edin. Elinizdeki tek destek direksiyonun yanındaki iki ekrandan geliyor olsun: Biri sokak haritasını gösteriyor; diğeri de o an nerede olduğunuzu. Şayet bu görüntüler üst üste çakışacak şekilde birleştirilebilseydi hayat çok daha kolay olmaz mıydı? İşte bu aslında kardiyologların uzaktan kontrollü bir sondayla kalbe bir stent veya kapakçık takılması gibi müdahale yöntemlerini uygularken yüzleştikleri meydan okumaya çok benzer. Bu gibi prosedürler sırasında yakınlardaki bir ekran vasküler anatominin yüksek çözünürlüklü ameliyat öncesi bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüsünü gösterirken, müdahale odasında üretilmiş ayrı bir X-ışını florosokopi görüntüsü ise sonda ucunun gerçek zamanlı konumunu ekrana yansıtır. New Jersey Princeton’daki Siemens Kurumsal Teknolojiler’in Görüntü Görselleştirme Laboratuvarı Başkanı Daphne Yu, “Cerrahlar bu görüntüleri kendi zihinlerinde çakıştırmakta ustalaşmıştır. Oysa biz ileri gör- Öğrenen yazılımlar ameliyat öncesi BT ve MR taramalarındaki organları tanımlayıp ayrıştırarak onların OR’de üretilen gerçek zamanlı görüntülerle birleştirilmelerini mümkün kılıyor. Bu veri setleri hep birlikte geniş bir kalp prosedürleri yelpazesi için bir yön tayin edebilecek bir kapsam sunuyor. Araştırmacılar bu gerçek zamanlı görüntüleri kesintisiz bir şekilde kablosuz bir tablet bilgisayara nasıl aktaracaklarını öğreniyor. Verilerin entegrasyonu yarının ameliyathanesini nasıl dönüştürecek? selleştirme teknikleri kullanarak bu resimleri onlar için üst üste çakıştırabiliriz” diyor. Ancak büyük resim bundan çok daha kapsamlı. Aslında Yu ile onun Kurumsal Teknolojiler ve Siemens’in geniş sağlık hizmetleri sektöründe çalışan meslektaşlarının akıllarındaki, tüm yöntemlerin ergonomik olarak entegre edildiği yarınların ameliyat ve müdahale odaları vizyonundan başka bir şey değil. Bu gibi yöntemler arasında örneğin endoskopik görüntüler, ultrason, gerçek zamanlı BT, floroskopi, elektrofizyoloji (düzensiz kalp atışlarından sorumlu kalp dokularının etkisizleştirilmesinde kullanılan) ve hepsinden önemlisi ameliyat öncesi 3D BT veya manyetik rezonans (MR) görüntü setleri 6 Gelecek&Trendler l Kasım 2014 sayılabilir. Sonuncusu bilhassa çok önemlidir, çünkü onlar önünde sonunda diğer tüm yöntemlerin içinde entegre edilecekleri yön tayin edebilecek nitelikteki seyir görünümlerini sağlayabilir. Bir yol haritası şekilleniyor. Siemens Kurumsal Teknolojiler’deki araştırmacılar, yarınların entegre tedavi ortamı vizyonuyla yola çıkarak, herhangi bir organı herhangi bir dijital tıbbi görüntüsünü -oklüzyonlardan (üzerini kapatan karanlıklardan), çekim açısından, görüntüleme yönteminden veya patolojisinden bağımsız olarak tanımlayabilen ve ayrıştırabilen (etrafındakileri temizleyerek) bir yazılım geliştirdiler. Bu kapasiteye bir örnek de kalbi otomatikman bir 3D veya MR görüntü setinden ayrıştırabilen bir kalp modeli segmentasyonu yazılımıdır. Ayrıştırılmış kalp modelleri canlı florosokopi ile birlikte kullanıldıklarında örneğin kalp atışı düzensizliğine sebep olan dokuları etkisizleştirilmek için kalp yüzeyinde kesip çıkarılacak alanların tam olarak belirlenmesinde de kullanılabilirler. Bundan başka Maryland Bethesda’daki ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri’nde (NIH) Siemens Kurumsal Teknolojiler ile Siemens Sağlık Hizmetleri Departmanı tarafından birlikte geliştirilen canlı görüntü-model birleştirme yazılımı, suni bir kapakçığın bir domuzun kalbindeki hedefini bulması için ona rehberlik etmesi amacıy-
