Megújult technológiák a tbc-szűrés fejlesztésében

Az Indiai Orvostudományi Kutatási Tanács (ICMR) néhány államban elindított egy több központos tanulmányt, többek között Andhra Pradeshban, Madhya Pradeshben, Keralában, Karnatakában, Odishában és Meghalayában, hogy kézi röntgengerjesztő eszközöket használjon a tbc-szűrésre. Dr. Rajlakshmi Chepuru és csapata utaznak Andhra Pradesh távoli területeire, egy 10 kg-os hátizsákot cipelnek magukkal, amiben egy kézi röntgeneszközt visznek. Napi kb. 100 gyanús tbc-talajt szkennelnek, amelyeknél a tüdőben elváltozásokat észlelnek, amelyek az tbc jelenlétét mutatják. Ezeket a röntgeneket radiológusok vagy orvosokhoz küldik további vizsgálatra, és ha az elváltozás igazolódik, az állami tbc-csapat vérsputumvizsgálatokat végez és elkezdi a kezelést. Ez a módszer értékes időt és erőforrásokat takarít meg a törzsi népesség számára, akik egyébként hosszú utakat kellene megtenniük az egészségügyi intézményekhez való hozzáférésért.

Hasonlóan, Nagalandban Dr. James Tinenlo Katiwa a qure.ai qXR-ét, egy AI-t jelent enabled scanning tool-t használja a tbc-szűrésre. Ennek az eszköznek nincs szüksége radiológusra, és képes az X-rejtekeket egy okostelefon-kamera segítségével elemzése. Dr. Tinenlo a rádiográfiai bevitelt digitális formátumban alakítja át telefonja kamerájával, majd a qXR alkalmazás elemezni kezdi a röntgenfelvételeket annak érdekében, hogy megállapítsa, sugallja-e a tbc jelenlétét.

Tamil Nadu-ban a Deeptek ‘Genki’-jét széles körben alkalmazzák elrontott tbc-esetek felkutatására. Ez a mobil diagnosztikai egység digitális röntgenberendezéssel van felszerelve, és AI technológiával van ellátva. Azóta több ezer röntgenfelvétel készült, és jelentős számú tbc-esetet diagnosztizáltak a közösségben. Dr. K. Ravishankar, a projekt felelőse szerint a Genki hatékony szűrőeszköznek bizonyult, potenciális tbc-esetek azonosítását még a tünetek megjelenése előtt.

Az ezen megújult technológiák bevezetése az tbc kezelésében forradalmi változásokat hozhat az egészségügy területén. Gyorsabb és pontosabb diagnózisokat tesznek lehetővé, biztosítva ezzel a megfelelő időben történő kezelést, és csökkentve a közegészségügyi rendszerek terhét. Ezen kívül az AI használata megszünteti a szakosodott radiológusok szükségességét, így a tbc-szűrés sokkal hozzáférhetőbbé és költséghatékonyabbá válik.

Gyakran Ismételt Kérdések (FAQ-k)

Q: Mi az tbc?
A: A tuberkulózis (tbc) egy fertőző betegség, amelyet a Mycobacterium tuberculosis baktérium okoz. Elsősorban a tüdőt érinti, és levegő útján terjed, amikor egy fertőzött egyén köhög vagy tüsszent.

Q: Hogyan működnek a kézi röntgengerjesztő eszközök?
A: A tbc-szűrésre használt kézi röntgengeneráló eszközök alacsony sugárzást bocsátanak ki. Ezek az eszközök lehetővé teszik az egészségügyi szakemberek számára, hogy megfelelő tbc-gyanús betegeken végezzenek szkenneléseket távoli tájakon, felismerve azokat a léziókat, amelyek az elváltozások jelenlétét mutatják a tbc-szűrések során.

Q: Mi az AI-enabled scanning?
A: Az AI-enabled scanning arra utal, hogy az mesterséges intelligencia technológiát használják az orvosi képek, például a röntgenek elemzésére betegségek megállapítására és diagnosztizálására. Az AI algoritmusok pontos és hatékony eredményeket nyújthatnak, csökkentve a szakosodott radiológusok szükségességét.

Q: Miért fontos a tbc-szűrés a távoli területeken?
A: Az tbc-szűrés elengedhetetlen a távoli területeken, mivel ez lehetővé teszi a korai felfedezést és az időben történő kezelést azoknak az embereknek, akiknek korlátozott hozzáférésük lehet az egészségügyi intézményekhez. A gyors diagnózis és kezelés kezdeményezése alapvető fontosságú a tbc terjedésének csökkentéséhez és a betegek kimeneteleinek javításához.

Q: Hogyan járulhatnak hozzá ezek a technológiák az tbc felszámolásához?
A: A kézi röntgengeneráló eszközök és az AI-enabled scanning tools bevezetése az tbc-kezelésben gyorsabb és pontosabb diagnózisokat tesz lehetővé. Ez pedig lehetővé teszi az időben történő kezelés elkezdését, javítva az tbc-felszámolási erőfeszítések általános hatékonyságát.

Források:
– Indiai Orvostudományi Kutatási Tanács (ICMR): www.icmr.gov.in
– qure.ai: www.qure.ai
– Deeptek: www.deeptek.ai

Távsugárzásban új korszak

Az egészségügyi iparág globálisan egyre inkább technológiai megoldásokat alkalmaz az orvosi diagnózisok, kezelések és páciensellátás fejlesztése érdekében. A kézi röntgengeneráló eszközök, az AI-enabled scanning tool-ok és más innovatív technológiák piaca a következő években jelentős növekedést fog tapasztalni. Az Allied Market Research jelentése szerint a globális digitális röntgenpiac értéke várhatóan 13,32 milliárd dollárra fog emelkedni 2027-ig, 5,6%-os éves átlagos növekedési rátával (CAGR) a prognosztizált időszakban.

Az AI-enabled scanning tool-ok piaca, különösen a radiológiában és az orvosi képalkotás területein, szintén gyors növekedés előtt áll. A globális AI az egészségügyben piaca várhatóan 2026-ra eléri az 45,2 milliárd dolláros értéket, 44,9%-os éves átlagos növekedési ráta (CAGR) mellett 2019-től 2026-ig a MarketsandMarkets jelentése szerint.

Ezek az előrejelzések az egészségügyben az innovatív technológiák, beleértve a kézi röntgengeneráló eszközöket és az AI-enabled scanning tool-okat iránti növekvő keresletet és elfogadást mutatják. Ezeknek a technológiáknak a potenciáljuk, hogy segítsenek az egészségügyi hozzáférés javításában és hozzájáruljanak a betegségek kezeléséhez, mint például az tbc-elszámolás, hajtja a piaci növekedést.

Azonban az előnyök mellett kihívások és problémák is merülnek fel ezeknek a technológiáknak a bevezetése kapcsán az egészségügyi iparban. Az egyik kulcsfontosságú aggodalom, a szükségesség az egészségügyi szakemberek megfelelő szakképzésére az eszközök és eszközök hatékony használatában. Ahhoz, hogy a helyes eredményeket értelmezni lehessen, és megelőzhető legyen a téves diagnózis, az egészségügyi dolgozók szakavatott képzésben kell részesülniük a kézi röntgengeneráló eszközök és az AI-algoritmusok megfelelő használatában.

Egy másik kihívás a költség, ami összefüggésbe hozható ezekkel a technológiákkal, különösen az alacsony forrásokkal rendelkező környezetekben. Habár a kézi röntgengeneráló eszközök és az AI-enabled scanning tool-ok szignifikáns előnyöket biztosítanak az egészségügyi hozzáférés és hatékonyság szempontjából, az initális befektetési és karbantartási költségek pénzügyi nehézségeket okozhatnak a pénzügyileg alulfinanszírozott egészségügyi létesítményekben és távoli közösségekben. A technológiák áfa0rsnylhatóságának megoldása a korlátozott forrásokkal rendelkező környezetekben lesz kulcsfontosságú az ezeknek a technológiáknak a széles körű elfogadása és hatása érdekében az tbc-kezelésben és a általános egészségügyben.

Emellett a technológiák bevezetése kapcsán felmerülnek adatvédelmi- és biztonsági aggályok is. Mivel az orvosi képeket és a betegadatokat is felhasználják

The source of the article is from the blog papodemusica.com

Privacy policy
Contact