Изучение алгоритмов, которые информируют пациентов и помогают хирургам

Пациенту сказали, что его колено похоже на разбитую яичную скорлупу, - говорит Найл Хаслам, выпускник EMBL и главный технический директор (CTO) в axial3D - компании, занимающейся медицинской 3D-печатью. Но они все еще планировали участвовать в гонке на горных велосипедах в следующем месяце. Как для Хаслама, так и для вовлеченных врачей было ясно, что пациент не полностью понимал хирургическую ситуацию или ее последствия. Сканирование в больнице, которое они видели, предоставило подробную информацию о костях внутри его ноги. Но иногда только физический объект может помочь кому-то понять реальность физической проблемы. Только когда они взяли в руки осколки, напечатанные на 3D-принтере, они осознали всю серьезность ситуации, - говорит Хаслам.

Информация в пределах досягаемости

С начала 2010-х годов бизнес 3D-печати стремительно рос. Его универсальность означает, что все, от инновационных лабораторных инструментов до обучающих безделушек, можно производить относительно быстро и дешево. Медицинская 3D-печать также набирает обороты, и на axial3D анатомические модели в натуральную величину могут быть изготовлены в течение 48 часов. Опыт Хаслама в EMBL - в качестве бывшего постдока в команде Гибсона - помог axial3D вырасти из стартапа в успешный бизнес. В EMBL он узнал, как с пользой объединить большие объемы данных на одном веб-сайте, чтобы исследователи могли создавать более эффективные антитела. Теперь, в axial3D, он использует эти навыки для обработки цифровой стороны печати 3D-анатомических моделей. Это дает врачам и пациентам возможность увидеть, удержать и по-настоящему понять, что происходит под кожей.

Процесс производства такой модели кажется простым. Сначала клиницисты входят на веб-сайт axial3D, чтобы загрузить 2D-сканирование. В течение двух дней он преобразуется в объект, напечатанный на 3D-принтере, и готов к отправке по почте. Однако в промежутках между этими этапами все шоу запускают тщательно продуманные алгоритмы, написанные Хасламом и его командой.

Создание произведений искусства

Для сломанного колена пациента алгоритм машинного обучения определяет кость на каждом сканированном изображении, рисуя вокруг нее контур. Затем идентифицированные области проверяются вручную, и алгоритму сообщается, что он сделал хорошо, а что не удалось. Это позволяет ему учиться и принимать более правильные решения в следующий раз. В этом отношении алгоритмы машинного обучения похожи на человеческие: практика ведет к совершенству.

Затем необходимо создать трехмерное цифровое представление кости. Подобно тому, как Микеланджело вырезал Давида из мраморного блока, другая компьютерная программа вырезает виртуальный кубоид, обнажая участки кости, которые были идентифицированы внутри. На этом этапе требуется больше человеческого взаимодействия, чтобы устранить несоответствия и очистить края, прежде чем можно будет создать окончательную физическую скульптуру. Управляемый цифровым файлом, 3D-принтер перемещается, систематически укладывая каркас из пластиковых нитей, пока форма кости не станет узнаваемой.

Хотя лежащие в основе алгоритмы сложны, для Хаслама и его команды было важно, чтобы онлайн-платформа оставалась простой. «Неважно, написали ли вы самый мощный из доступных алгоритмов», - говорит Хаслам. «Если никто не может придумать, как его использовать, он может и не существовать».

Говорить на одном языке

Сделать сложную информацию доступной - это цель, которую Хаслам разделяет с врачами, которые используют axial3D для объяснения сложных хирургических концепций своим пациентам. Отсканированные изображения в больнице могут больше походить на абстрактную картину, чем на аккуратные схемы, которые часто используются для изображения анатомии человека в учебниках. Мягкий орган, такой как сердце, особенно подвержен этим абстракциям, потому что он также зажат между легкими и грудными мышцами, которые могут немного изменить свою форму. В сочетании с неожиданными деформациями, вызванными, например, пороками развития у детей, ожидаемая форма сердца может сильно отличаться.

Это одна из причин, по которой детские кардиохирурги используют 3D-модели сердца, чтобы объяснить родителям, какие части сердца у их ребенка не развились должным образом и чем может помочь операция. Информируя родителей, обе стороны имеют общий уровень понимания, и родители могут серьезно задавать вопросы хирургу, проводящему операцию. Важно отметить, что риск того, что родители отложат или даже откажутся дать согласие на операцию по спасению жизни, также снижается.

«Даже если вы написали самый мощный из доступных алгоритмов, если никто не может понять, как его использовать, он может и не существовать»

Хирурги также могут извлечь выгоду из этих моделей, используя их, чтобы помочь спланировать хирургические процедуры и избежать возможных осложнений. Важные решения о том, где разрезать орган, легче принять до того, как будет сделан первый разрез. Меньшее количество осложнений может означать, что пациенты должны проводить меньше времени под общим наркозом. Даже с прагматической точки зрения, предотвращение неожиданного увеличения времени операции также может предотвратить отмену операции в течение дня или сверхурочную работу хирургического персонала.

3D-печать анатомических моделей помогает решить реальные проблемы. Для этого он объединяет людей с самым разным опытом, включая пациентов, врачей и компьютерных специалистов. Тем не менее, несмотря на различия в знаниях и специализации людей, каждый должен иметь возможность эффективно общаться друг с другом. «Если я говорю одно, а вы понимаете другое, тогда мы не сможем продвигаться вперед вместе с идеей», - говорит Хаслам. «Это правда, будь то пациент, разговаривающий с хирургом, или врач, заказывающий 3D-печать на нашем веб-сайте. Мы должны говорить на одном языке ».

Первоначально опубликовано на сайте news.embl.de 9 ноября 2018 г.