Definiens повышает уровень клинической диагностики за счёт технологий Big data
Компания Definiens, основанная в 1994 году лауреатом Нобелевской премии по физике, профессором Гердом Биннигом (Gerd Binnig), сегодня
За свою почти двадцатилетнюю историю Definiens приняла участие более чем в двух тысячах биомедицинских проектов. Основное направление – анализ диагностических изображений. Создаваемое специалистами компании программное обеспечение обеспечивает более быстрое и глубокое понимание обнаруженных отклонений.
Оно используется для повышения уровня научных исследований при определении воздействия лекарственных препаратов, выявления деталей развития патологических процессов и в клинической диагностике.
Радиологи применяют решения Definiens для реконструкции объёмных изображений. Автоматическое сравнение серии снимков показывает точную количественную оценку течения заболевания. По разнице состояния органов и тканей на снимках разного периода даётся прогноз течения множества заболеваний (включая онкологические), подтверждается ремиссия в течение хронических болезней или определяется их скрытое течение.
Уровень современной медицины всё больше зависит от эффективности анализа множества разнородных диагностических данных. Среди них снимки рентгеновского и ультразвукового обследования, компьютерная томография и результаты ЯМР, гистологические исследования и генетические карты. Многие сведения до сих пор находятся в аналоговом виде и непригодны для цифровой обработки.
Всё это многообразие хранится в разных картотеках и доступно узким специалистам по запросу. Вместе с тем, сопоставление данных требуется во время обследования конкретного пациента, особенно при необходимости дифференциальной диагностики.
По мнению генерального директора Томаса Хейдлера (Thomas Heydler), инициатива Definiens в области big data сделает персональный подход в медицине более распространённым:
Важность анализа медицинских изображений повышается с каждым годом. Данные отдельных методов исследования ценны сами по себе, но их актуальность возрастает ещё больше при возможности сопоставления. К примеру, чтобы сделать клинический прогноз, недостаточно иметь только геномные данные. Требуется соотнести их с результатами других методов исследования.
Компания Definiens выделяет пять ключевых шагов на пути внедрения технологий big data в направление персонализированной медицины:
- Интеграция. Все диагностические результаты хранятся в виде единой базы данных.
- Создание удобных средств просмотра. Данные помогают в работе только тогда, когда их легко получить в наглядном виде.
- Корреляция. Поиск взаимосвязей и расхождений в оценке состояния различными методами.
- Интеллектуальный анализ. Все загружаемые изображения должны подвергаться обработке для автоматического определения разницы между ними. Методы глубокого анализа данных позволят проводить дифференциальную диагностику и выявлять нетипичный характер течения заболеваний.
- Подтверждение. Оценка состояния пациента по объективным количественным критериям. Возможность проверки воспроизводимости результатов в биомедицинских и клинических исследованиях.