U značajnom napretku za upravljanje tuberkulozom (TB), zdravstveni stručnjaci koriste inovativne tehnologije za obavljanje pregleda u udaljenim i ranjivim zajednicama. Tradicionalne metode zahtijevale su da pripadnici plemena putuju u bolnice i klinike radi skeniranja i prikupljanja ispljuvka, što je često rezultiralo izgubljenim zaradama i smanjenom dostupnošću zdravstvene skrbi. Međutim, s uvođenjem ručnih rendgenskih uređaja i alata za skeniranje s umjetnom inteligencijom, zdravstveni radnici sada mogu obavljati skeniranja na licu mjesta, značajno poboljšavajući otkrivanje i liječenje TB-a.
Indijsko vijeće za medicinska istraživanja (ICMR) pokrenulo je multicentričnu studiju u nekoliko država, uključujući Andra Pradeš, Madhya Pradeš, Keralu, Karnatak, Orisu i Meghalayu, kako bi koristilo ručne rendgenske uređaje za otkrivanje TB-a. Doktorica Rajlakshmi Chepuru i njezin tim putuju u udaljena područja u Andra Pradešu, koristeći ruksak od 10 kg s ručnim rendgenskim uređajem. Oni mogu obaviti skeniranja na otprilike 100 sumnjivih pacijenata s TB-om dnevno, detektirajući lezije koje ukazuju na prisutnost TB-a. Te se rendgenske snimke zatim šalju radiolozima ili liječnicima na daljnje preglede, a ako se lezije potvrde, državni tim za TB provodi ispitivanja ispljuvka i pokreće liječenje. Ovaj metod štedi dragocjeno vrijeme i resurse za plemensko stanovništvo, koje bi inače moralo putovati velike udaljenosti do zdravstvenih ustanova.
Slično, u državi Nagaland, doktor James Tinenlo Katiwa koristi qXR tvrtke qure.ai, alat s umjetnom inteligencijom za skrining TB-a. Ovaj alat ne zahtijeva radiologa i može analizirati rendgenske snimke putem kamere pametnog telefona. Doktor Tinenlo pretvara rendgensku snimku u digitalni format koristeći kameru svog mobilnog telefona, a zatim qXR aplikacija analizira rendgensku snimku kako bi odredila sugerira li prisutnost TB-a. Ova tehnologija bila je ključna u pronalaženju nedostajućih slučajeva TB-a i olakšala je brzo započinjanje liječenja.
U Tamil Nadu, ‘Genki’ tvrtke Deeptek sve se više koristi za pronalaženje nedostajućih slučajeva TB-a. Ova mobilna dijagnostička jedinica opremljena je digitalnim rendgenskim uređajem i opremljena je tehnologijom umjetne inteligencije. Od implementacije, tisuće rendgenskih snimaka su napravljene i značajan broj slučajeva TB-a dijagnosticiran je u zajednici. Doktor K. Ravishankar, predstojnik projekta, navodi da Genki dokazao da je učinkovit alat za skrining, koji identificira potencijalne slučajeve TB-a prije pojave simptoma.
Uvođenje ovih inovativnih tehnologija u upravljanju TB-om ima potencijal da revolucionizira zdravstvo u udaljenim područjima. Omogućuju brže i preciznije dijagnoze, jamčeći pravovremeno liječenje i smanjujući teret na javne zdravstvene sustave. Dodatno, upotreba umjetne inteligencije eliminira potrebu za specijaliziranim radiolozima, čineći skrining TB-a dostupnijim i ekonomičnijim.
Često postavljana pitanja (FAQ)
Q: Što je TB?
A: Tuberkuloza (TB) je zarazna bolest uzrokovana bakterijom Mycobacterium tuberculosis. Primarno zahvaća pluća i može se prenositi zrakom kada zaražena osoba kašlje ili kiše.
Q: Kako rade ručni rendgenski uređaji?
A: Ručni rendgenski uređaji koji se koriste za skrining TB-a funkcionišu emitiranjem niskih nivoa zračenja. Ti uređaji omogućavaju zdravstvenim radnicima da obavljaju skeniranja sumnjivih pacijenata s TB-om u udaljenim područjima, detektirajući lezije koje ukazuju na prisutnost TB-a.
Q: Što je skeniranje s umjetnom inteligencijom?
A: Skeniranje s umjetnom inteligencijom odnosi se na upotrebu tehnologije umjetne inteligencije za analizu medicinskih slika, poput rendgenskih snimaka, za otkrivanje i dijagnozu bolesti. Algoritmi umjetne inteligencije mogu pružiti točne i efikasne rezultate, smanjujući potrebu za specijaliziranim radiolozima.
Q: Zašto je skrining TB-a važan u udaljenim područjima?
A: Skrining TB-a je ključan u udaljenim područjima jer osigurava rano otkrivanje i pravovremeno liječenje za pojedince koji možda imaju ograničen pristup zdravstvenim ustanovama. Pravovremena dijagnoza i početak liječenja su važni za smanjenje širenja TB-a i poboljšanje ishoda pacijenata.
Q: Kako ove tehnologije mogu doprinijeti iskorjenjivanju TB-a?
A: Implementacija ručnih rendgenskih uređaja i alata za skeniranje s umjetnom inteligencijom u upravljanju TB-om omogućuje brže i preciznije dijagnoze. To pak olakšava brzo započinjanje liječenja i poboljšava sveukupnu učinkovitost napora u iskorjenjivanju TB-a.
Izvori:
– Indijsko vijeće za medicinska istraživanja (ICMR): www.icmr.gov.in
– qure.ai: www.qure.ai
– Deeptek: www.deeptek.ai
Uz napretke u upravljanju TB-om opisane u članku, važno je istaknuti opće prognoze industrije i tržišta za ove inovativne tehnologije u kontekstu zdravstva i iskorjenjivanja TB-a.
Globalna zdravstvena industrija sve više usvaja tehnološka rješenja kako bi unaprijedila dijagnozu, liječenje i skrb o pacijentima. Tržište ručnih rendgenskih uređaja, alata za skeniranje s umjetnom inteligencijom i ostalih inovativnih tehnologija u zdravstvu očekuje se da će bilježiti značajan rast u idućim godinama. Prema izvješću tvrtke Allied Market Research, globalno tržište digitalnih rendgenskih uređaja trebalo bi doseći vrijednost od 13,32 milijarde dolara do 2027. godine, s godišnjim stopama rasta od 5,6% tijekom razdoblja prognoze.
Tržište alata za skeniranje s umjetnom inteligencijom, posebice u području radiologije i medicinskog slikovlja, također se očekuje da će doživjeti brzi rast. Globalno tržište umjetne inteligencije u zdravstvu očekuje se da će dosegnuti vrijednost od 45,2 milijarde dolara do 2026. godine, rastući po godišnjoj stopi od 44,9% od 2019. do 2026. godine, prema izvješću tvrtke MarketsandMarkets.
Ove prognoze ističu rastuću potražnju i usvajanje inovativnih tehnologija u zdravstvu, uključujući ručne rendgenske uređaje i alate za skeniranje s umjetnom inteligencijom. Potencijal ovih tehnologija za poboljšanje dostupnosti zdravstvene skrbi i doprinosu upravljanju bolestima, poput iskorjenjivanja TB-a, podupire rast tržišta.
Međutim, uz prilike postoje i izazovi i pitanja vezana uz implementaciju ovih tehnologija u industriji zdravstva. Jedna od ključnih briga je potreba za pravilnom obukom zdravstvenih radnika u učinkovitoj upotrebi ovih uređaja i alata. Kako bi osigurali točnu interpretaciju rezultata i spriječili krive dijagnoze, zdravstveni radnici trebaju biti obučeni za pravilnu upotrebu ručnih rendgenskih uređaja i algoritama umjetne inteligencije.
Drugi izazov je trošak povezan s ovim tehnologijama, posebno u uvjetima s ograničenim resursima. Iako ručni rendgenski uređaji i alati za skeniranje s umjetnom inteligencijom nude značajne koristi u pogledu dostupnosti i učinkovitosti, početni investicijski i troškovi održavanja mogu predstaviti financijske poteškoće za nedostatno financirane zdravstvene ustanove i udaljene zajednice. Adresažiranje pristupačnosti ovih tehnologija u postavkama s ograničenim resursima bit će ključno za njihovo široko usvajanje i utjecaj u upravljanju TB-om i općenito u zdravstvu.
Osim toga, implementacija ovih tehnologija stvara zabrinutost u vezi s privatnošću i sigurnošću podataka. Kako se medicinske slike i podaci o pacijentimaogeneratedая
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl