Hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân với công nghệ

Các cuộc phẫu thuật yêu cầu cắt bỏ tổn thương, như phẫu thuật ung thư, đặt gánh nặng lớn lên cả bệnh nhân và bác sĩ. Tuy nhiên, sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh tiên tiến có thể giúp xác định vị trí cắt bỏ một cách hiệu quả và chính xác. Điều này giúp giảm gánh nặng thời gian cho bác sĩ trong quá trình mô phỏng trước phẫu thuật. Hơn nữa, nếu bác sĩ có thể giảm phạm vi cắt bỏ, bệnh nhân cũng có thể có lợi vì giảm bớt các ảnh hưởng sau phẫu thuật.

Lập kế hoạch cho các thủ thuật phẫu thuật có thể tốn nhiều thời gian và công sức.

Thế giới đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt bác sĩ kéo dài. Theo Viện Thống kê và Đánh giá Sức khỏe (IHME), ước tính thiếu hụt 6,4 triệu bác sĩ trên toàn cầu, điều này có thể làm tăng gánh nặng thời gian cho ngành chăm sóc y tế, bao gồm cả lĩnh vực phẫu thuật^*1.

Khi phải cắt bỏ tổn thương do bệnh như ung thư, các bác sĩ thường tiến hành lập kế hoạch trước phẫu thuật để xác định quy trình phẫu thuật phù hợp cho tình huống, xác định vị trí dây thần kinh/mạch máu liên quan đến khu vực bị ảnh hưởng và nhiều hơn nữa. Để làm điều này, các bác sĩ phải xem hàng trăm hình ảnh cắt lớp 2D được thu thập từ CT và MRI để tưởng tượng vị trí và hình dạng khu vực bị ảnh hưởng và vị trí của mạch máu. Thực tế, họ phải dành nhiều giờ tạo ra một hình ảnh 3D trong tâm trí. Các công việc này đang tiêu tốn rất nhiều thời gian của các bác sĩ phẫu thuật.

*1: Nguồn: Viện Thống kê và Đánh giá Sức khỏe (IHME), Trường Y khoa Đại học Washington

Đo lường nhân lực y tế sẵn có và mối quan hệ của với bảo hiểm y tế toàn cầu cho 204 quốc gia và vùng lãnh thổ từ 1990 đến 2019: một phân tích hệ thống cho Nghiên cứu Gánh nặng Bệnh tật Toàn cầu 2019 - The Lancet

Lượng lớn hình ảnh 2D có thể được chuyển đổi thành hình ảnh 3D, từ đó giúp xác định vị trí cắt bỏ một cách chính xác.

Lắng nghe những nhu cầu của các bác sĩ phẫu thuật để có hệ thống tốt hơn

――Christophe
Vào khoảng năm 2010, hệ thống phân tích hình ảnh y tế 3D chưa phổ biến trong lĩnh vực phẫu thuật. Đó là khi chúng tôi mời một số bác sĩ và thuyết trình về hiện trạng hiện tại của hệ thống.

Chúng tôi tự hào xem hệ thống này là một giải pháp đột phá, nhưng chúng tôi không chắc chắn bác sĩ sẽ nghĩ gì về nó. Tuy nhiên, sau khi tôi hoàn thành bài thuyết trình và rời khỏi bục thuyết trình, một bác sĩ đã đến với sự hứng thú và nói: "Tôi muốn sử dụng hệ thống này càng sớm càng tốt tại bệnh viện của tôi."

Ông trở thành bác sĩ phẫu thuật đầu tiên tại Châu Âu sử dụng hệ thống phân tích hình ảnh y tế 3D của chúng tôi.

Khi bác sĩ phẫu thuật, người thực hiện các phẫu thuật hiện đại, nói với chúng tôi rằng "điều này có lợi không chỉ cho tôi mà còn cho bệnh nhân của tôi," chúng tôi còn cảm thấy tự tin hơn khi giải pháp của chúng tôi đã đi đúng hướng. Chúng tôi đã quyết tâm không ngừng phát triển hệ thống này để hỗ trợ tất cả các bác sĩ phẫu thuật nhiều hơn nữa, trong khi tiếp tục phối hợp chặt chẽ với các kỹ thuật viên.

Tôi không phải là một bác sĩ, nhưng tôi tin rằng với công nghệ, chúng ta có thể giúp cứu sống tương lai của nhiều người hơn.

――Christophe
Công nghệ hỗ trợ chúng ta trong mọi khía cạnh của xã hội. Công nghệ sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực y tế, tại những nơi mà chúng ta thường không thấy rõ.

Tôi không phải là một bác sĩ, vì vậy tôi không thể giúp đỡ một bệnh nhân trước mặt như một bác sĩ. Tuy nhiên, nếu chúng ta có thể cải thiện hiệu quả của các ca phẫu thuật và dùng thời gian của bác sĩ bằng công nghệ và sản phẩm của Fujifilm, tôi tin rằng chúng ta có thể giúp cứu sống tương lai của người khác.

Và ngay từ bây giờ, tôi có thể nói rằng tôi đang làm việc với các bác sĩ trong các ca phẫu thuật, dù chỉ từ xa.

Fujifilm bắt đầu cung cấp hệ thống phân tích hình ảnh 3D vào năm 2008. Chúng tôi hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân trên toàn cầu bằng cách áp dụng công nghệ xử lý hình ảnh vào lĩnh vực y tế mà chúng tôi đã không ngừng theo đuổi trong suốt 70 năm qua. Khả năng trích xuất tự động từ dữ liệu MRI và khả năng trích xuất hệ mạch mạch máu cải tiến đều có thể thực hiện được nhờ vào dữ liệu tích lũy theo thời gian. Chúng tôi cũng đang tiến tới cải tiến công nghệ trí tuệ nhân tạo AI*3 hơn nữa trong hệ thống phân tích hình ảnh y tế 3D.

*3 Phần mềm sử dụng công nghệ học sâu AI, trong thiết kế của nó.
Hiệu suất và độ chính xác của hệ thống không tự động thay đổi sau khi ra mắt thị trường.

Ứng dụng Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo trong Hệ thống Phân tích Hình ảnh Y tế 3D

Học sâu là một hình thức máy học Trí tuệ Nhân tạo sử dụng thuật toán dựa trên cơ chế xử lý thông tin của não người. Bằng cách cho AI tiếp thu một lượng lớn dữ liệu, chúng ta có thể xây dựng các thuật toán nhận dạng phức tạp. Ngoài ra, đối với hệ thống phân tích hình ảnh y tế 3D của Fujifilm, bằng việc tiếp thu lượng lớn dữ liệu hình ảnh của các cơ quan nội tạng, hệ thống có thể tự động nhận biết các đặc điểm. Chúng tôi đang phát triển và vận hành công nghệ này để phát hiện và đo lường các bệnh nghi ngờ trên hình ảnh và khu vực mục tiêu.

Fujifilm sẽ tiếp tục nỗ lực tìm kiếm các giải pháp để hỗ trợ bác sĩ và bệnhnhân.
Chúng tôi SẼ KHÔNG NGỪNG đối mặt với các thách thức y tế cùng nhau.

Vì một tương lai khỏe mạnh hơn.
Giải pháp kinh doanh trong tất cả các lĩnh vực phòng ngừa, chẩn đoán và điều trị.

Kể từ khi Fujifilm ra mắt phim chụp X-quang vào năm 1936, chúng tôi đã phát triển một loạt các sản phẩm chẩn đoán, bao gồm hệ thống chẩn đoán X-quang, hệ thống siêu âm, nội soi, MRI và CT. Chúng tôi cũng áp dụng chuyên môn công nghệ từ việc sản xuất phim nhiếp ảnh để mở rộng vào lĩnh vực phòng ngừa và điều trị bằng việc phát triển và sản xuất các loại thuốc sinh học như kháng thể và vaccine, cung cấp các nguyên liệu chủ chốt cần thiết cho việc phát triển sản phẩm dược phẩm. Là một công ty chăm sóc sức khỏe toàn diện, chúng tôi sẽ tiếp tục tận dụng các công nghệ và chuyên môn đa dạng của mình để cống hiến vì sức khỏe con người và sự tiến bộ của ngành Y tế.