ภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
การตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมหรือแมมโมแกรมอาจทําให้ผู้ป่วยรู้สึกไม่สบายใจ ไม่สะดวกใจ และไม่มั่นคง หลังการตรวจคัดกรอง ผู้หญิงอาจประสบกับความเครียดจากการรอผลลัพธ์ที่เต็มไปด้วยศัพท์แสงทางการแพทย์ที่อาจคลุมเครือโดยไม่ได้ตั้งใจ หรือแม้แต่ได้รับคําขอให้เข้ารับการตรวจแมมโมแกรมอีกครั้งเนื่องจากเนื้อเยื่อหนาแน่นหรือตําแหน่งที่ไม่เหมาะสมระหว่างการสแกน
ความจริงก็คือผู้หญิง 1 ใน 8 คนในสหรัฐอเมริกาจะได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งเต้านมในช่วงชีวิตของตน สําหรับผู้หญิงอีก 7 คนนั้นบางคนจะประสบกับอาการช็อกจากกลัวเป็นมะเร็ง การตรวจพบตั้งแต่เนิ่นๆ สามารถลดโอกาสการเสียชีวิตจากมะเร็งเต้านมได้อย่างมาก แต่น่าเสียดายที่ข้อมูลจาก American Cancer Society พบว่าจากการตรวจแมมโมแกรม 40 ล้านครั้งในแต่ละปีในสหรัฐอเมริกานั้น การตรวจคัดกรองตามอายุแบบดั้งเดิมจะพลาดการตรวจพบมะเร็งเต้านม 20% ความยากลำบากทั้งหมดนี้อาจทําให้ผู้ป่วยรู้สึกเคว้งคว้างและสับสน แม้ว่าพวกเขาจะใบแจ้งผลการตรวจว่าไม่พบก็ตาม
อย่ากลัว—ความรู้คือพลัง และเราโชคดีที่มีชีวิตอยู่ในช่วงเวลาที่การแพทย์สามารถทำการตรวจเชิงป้องกันได้
ระบบดูแลสขภาพมีข้อได้เปรียบ
ส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของผู้ป่วยให้ดีขึ้นนั้นเกี่ยวข้องกับการเตรียมเครื่องมือให้กับผู้ให้บริการการดูแลสุขภาพและรังสีแพทย์เพื่อระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงในการเป็นมะเร็งสูงได้ดีขึ้น และปรับแต่งคําแนะนําการดูแลให้เหมาะกับแต่ละคนเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ป่วย บริษัทซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพ เช่น Volpara Health กําลังสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ในการสนับสนุนด้วย AI
Volpara มีต้นกําเนิดในนิวซีแลนด์และปัจจุบันให้บริการในสถานบริการกว่า 2,000 แห่งทั่วโลก Volpara เป็นผู้นําในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพมาสิบห้าปีแล้ว และอยู่ในโปรแกรมพันธมิตรระบบคลาวด์ของ Microsoft ในช่วงเจ็ดปีที่ผ่านมา บริษัทได้รับการเสนอชื่อให้เป็นคู่ค้าด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตแห่งปีของ Microsoft ในปี 2023
AI ความหนาแน่นของ Volpara ได้ประเมินองค์ประกอบเต้านมของผู้ป่วยแล้วกว่า 17.3 ล้านคนใน 41 ประเทศ
เนื้อเยื่อเต้านมที่หนาแน่น คือกรณีที่เนื้อเยื่อเส้นใยหรือต่อมมากขึ้นทําให้การตีความสิ่งที่อาจเป้นเนื้องอกมะเร็งทําได้ยาก และอาจทําให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพยากที่จะมองเห็นความผิดปกติด้วยตาเปล่า การวิจัยแสดงให้เห็นว่านักรังสีวิทยาที่ประเมินความหนาแน่นของเต้านมกําหนดหมวดหมู่ความหนาแน่นด้วยสายตาอย่างไม่สม่ำเสมอ ซึ่งส่งผลต่อความสามารถของผู้ป่วยในการเข้ารับอัลตราซาวนด์หรือ MRI เพื่อโอกาสในการตรวจพบที่ดีขึ้น อัลกอริธึมการประมวลผลภาพของผู้ให้บริการยังอาจส่งผลต่อการแสดงผลภาพของความหนาแน่นของเต้านมอีกด้วย AI ทํางานพื้นฐานอย่างหนัก ทั้งเชิงปริมาณและเชิงปริมาตรในระดับต่อเนื่องเพื่อความแม่นยําที่มากยิ่งขึ้น การทดลอง DENSE ขนาดใหญ่แสดงให้เห็นว่าการใช้ AI ของ Volpara เพื่อเลือกผู้หญิงที่มีหน้าอกหนาแน่นมากให้เข้ารับ MRI เพิ่มจากการตรวจแมมโมแกรมช่วยลดจํานวนการตรวจพบมะเร็งตามช่วงเวลาหลังจากการตรวจแมมโมแกรมปกติได้อย่างมากพร้อมทั้งลดผลบวกลวง
“เรามีความเชี่ยวชาญด้านฟิสิกส์เชิงลึกที่จําเป็นในการวิเคราะห์ภาพที่ยังไม่ได้ประมวลผล และเพื่อให้สามารถสร้างการวิเคราะห์ปริมาตรความหนาแน่นของเต้านมได้อย่างแม่นยํามาก” Teri Thomas ซีอีโอของ Volpara กล่าว “วิธีใดก็ตามที่เราสามารถปรับแต่งรายละเอียดสําหรับระบบนิเวศการป้องกันและตรวจจับทั้งหมดของเราโดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีจะสร้างผลกระทบอย่างแท้จริงต่อผู้ป่วยและครอบครัวของพวกเขา”
แนวทางของ Volpara ในการใช้ AI สําหรับการถ่ายภาพเต้านม ซึ่งก็คือการตัดสินใจแบบอัตนัยและทําให้เป็นเป้าหมาย ได้รับการขยายออกไปมากกว่าความหนาแน่นของเต้านม ซอฟต์แวร์ Volpara Analytics ใช้อัลกอริทึมในการประเมินคุณภาพของภาพของแมมโมแกรมทุกชิ้นที่จับได้ที่ศูนย์ถ่ายภาพเต้านม และให้ข้อเสนอแนะแก่นักเทคโนโลยีเพื่อช่วยปรับปรุงตําแหน่งและการบีบอัดเพื่อโอกาสสูงสุดในการตรวจจับโดยนักรังสีวิทยา
ความไวของการตรวจเต้านมจะลดลงจาก 84% เป็น 66.3% เมื่อคุณภาพการวางตําแหน่งภาพไม่เป็นไปตามเกณฑ์การวางตําแหน่ง ปัญหาต่างๆ เช่น การไม่เห็นเต้านมทั้งหมดในภาพแมมโมแกรม อาจทําให้เกิดการทําซ้ำทางเทคโนโลยีที่หลีกเลี่ยงได้สูงถึง 80.6%
ซอฟต์แวร์ Volpara Risk Pathways จับคู่การคํานวณการประเมินความเสี่ยงมะเร็งกับแนวทางการดูแลตามหลักฐานเพื่อช่วยให้ผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงได้รับการทดสอบที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสมหรือแม้แต่ใช้มาตรการป้องกัน เมื่อเร็วๆ นี้ Volpara ได้ร่วมมือกับ Lunit Inc. ซึ่งเป็นผู้นําระดับโลกด้านโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สําหรับการวินิจฉัยและการรักษาโรคมะเร็ง Lunit INSIGHT สําหรับการถ่ายภาพเต้านมช่วยเพิ่มระบบนิเวศของ Volpara ด้วยโซลูชัน AI ที่ช่วยนักรังสีวิทยาในการค้นหาความผิดปกติเพื่อปรับปรุงอัตราการตรวจหามะเร็งและลดผลบวกลวง
การรับเข้า จัดระเบียบ และจัดเก็บคลังรูปภาพจํานวนมากเช่นนี้คือจุดที่ Microsoft Azure เข้ามามีบทบาท ภาพแมมโมแกรมจะไม่ระบุชื่อและส่งต่อจากจุดกําเนิดในเครื่องถ่ายภาพรังสีไปยังระบบคลาวด์ Microsoft Azure เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ โดย Azure จะจัดเก็บข้อมูลและให้พลังการคํานวณและสภาพแวดล้อมแก่ AI ของ Volpara ในการทํางาน และทำให้แพทย์สามารถตรวจสอบได้จากทุกที่
การรักษาความปลอดภัยให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
ภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้เพิ่มขึ้นมาก และความสามารถในการแยกแยะภัยคุกคามจริงและมีผลอยู่ออกจากการเตือนที่ผิดพลาดเป็นสิ่งสําคัญ การตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมอย่างละเอียดของ Volpara อาศัยเว็บอุปกรณ์ถ่ายภาพและระบบไอทีที่ไร้ที่ติและซับซ้อนซึ่งจําเป็นต้องได้รับการปกป้องตลอดเวลา ผู้ป่วยพึ่งพาความปลอดภัยของระบบคลาวด์เพื่อปกป้องข้อมูลและรูปภาพแมมโมแกรมของตน
Volpara ใช้ Microsoft Defender for IoT เพื่อปกป้องข้อมูลของตน รวมถึง Microsoft Sentinel และ Microsoft Defender for Endpoint เพื่อระบุและต่อสู้กับภัยคุกคาม โซลูชันแบบองค์รวมนี้รวบรวมการป้องกัน SIEM, XDR และ IoT เพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลและเวชระเบียนตามระเบียบข้อบังคับที่บังคับใช้ ผู้ป่วยและผู้ดูแลระบบสามารถรู้สึกมั่นใจได้เมื่อทราบว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของตนปลอดภัยและได้รับการปกป้อง
ฉันต้องการให้ผู้หญิงทั้งหลายรู้เรื่องราวของฉัน เพื่อให้ผู้หญิงทุกคนระมัดระวัง และรู้ว่าถ้ามันเกิดขึ้นกับฉัน มันอาจเกิดขึ้นกับใครก็ได้
เพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ป่วย
การวิจัยแสดงให้เห็นว่ายิ่งผู้ป่วยมีปัญหาในการค้นหาและทำความเข้าใจข้อมูลที่บริการทางการแพทย์มอบให้มากเท่าใด ก็ยิ่งใช้การดูแลขั้นต้นและการดูแลเชิงป้องกันน้อยลงเท่านั้น ซึ่งรวมถึงการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมที่แนะนำและแนวทางการดูแลที่เกี่ยวข้องที่ตามมา
ด้วยกรณีของมะเร็งเต้านมในสตรีอายุน้อยที่เพิ่มขึ้นและความเหลื่อมล้ำที่มีอยู่ในอัตราการเสียชีวิตจากมะเร็งเต้านมยังคงสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่ผู้หญิงผิวดำที่มีแนวโน้มที่จะเสียชีวิตจากโรคนี้มากกว่าผู้หญิงผิวขาวประมาณ 40% ข้อมูลที่ชัดเจนและสามารถดำเนินการได้สำหรับผู้ป่วยเป็นสิ่งสำคัญ จดหมายผู้ป่วยที่ได้รับการปรับปรุงด้วยรูปภาพของ Volpara หรือที่เรียกว่า Volpara Thumbnail™ ใช้ภาพของผู้ป่วยเองเพื่อช่วยสร้างความก้าวหน้าในการปิดช่องว่างระหว่างการได้รับผลลัพธ์ การทำความเข้าใจผลลัพธ์ และการติดตามผล
ภาพขนาดย่อเป็นส่วนเสริมของผลการตรวจคัดกรองของผู้ป่วย ประกอบด้วยภาพแมมโมแกรมที่ไม่สามารถวินิจฉัยได้สองภาพจากการตรวจอันได้แก่เต้านมแต่ละข้าง ซึ่งมักจะเป็นครั้งแรกที่ผู้ป่วยได้เห็นลักษณะของหน้าอกของตนในแมมโมแกรม เนื้อหายังรวมถึงการแจกแจงเป็นเปอร์เซ็นต์ของเนื้อเยื่อเต้านมที่มีความหนาแน่น มาตราส่วนอ้างอิงสำหรับความหนาแน่นของเต้านมต่ำถึงสูง และรหัส QR ที่เชื่อมโยงไปยังข้อมูลการศึกษา
ที่ Southtowns Radiology and Imaging Center ประโยชน์ของการรวมภาพขนาดย่อของ Volpara เข้ากับจดหมายของผู้ป่วยนั้นชัดเจน อัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับผู้ป่วยเต้านมหนาแน่นที่เข้ารับการตรวจคัดกรองเพิ่มเติมตามคำแนะนำสูงถึง 85%
“ฉันคิดว่าคนส่วนใหญ่เป็นผู้เรียนรู้ด้วยภาพ” Diana Iglewski ผู้อำนวยการฝ่ายการดูแลทางคลินิกและการถ่ายภาพสตรี Southtowns Radiology กล่าว “ผู้ป่วยต้องการสามารถตัดสินใจได้ด้วยตนเองและได้รับการศึกษา จดหมายพร้อมภาพขนาดย่อให้สิ่งนั้นแก่พวกเขา นอกจากนี้ยังเปิดโอกาสให้เราสอนและให้ผู้ป่วยแต่ละรายรู้ว่าตนอยู่ตรงไหน นอกเหนือจากการให้ความรู้แก่ผู้ป่วยแล้วฉันคิดว่ามันช่วยส่งเสริมการปฏิบัติตามคำแนะนำการตรวจคัดกรองเพิ่มเติม”
การตีกรอบข้อเท็จจริง
ความเป็นจริงที่หนาแน่น
จากข้อมูลของ Mayo Clinic และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ผู้หญิงประมาณ 50% โดยเฉพาะผู้ที่มีดัชนีมวลกายต่ำจะมีเนื้อเยื่อเต้านมหนาแน่น และพบได้บ่อยกว่าในผู้หญิงที่อายุน้อย การมีความเข้าใจเกี่ยวกับความหนาแน่นของเต้านมเป็นสิ่งล้ำค่าสำหรับผู้ป่วย เนื่องจากช่วยให้พวกเขาทำงานเชิงรุกและใช้มาตรการป้องกันเพิ่มเติม
ควรคัดกรองเมื่อใด
แพทย์แนะนำให้เริ่มทำการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมเมื่อมีอายุไม่ต่ำกว่า 40 ปีและไม่เกิน 50 ปี ผู้หญิงมากกว่า 50,000 คนได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งเต้านมในระยะเริ่มต้นทุกปี ผู้หญิงที่อายุน้อยกว่าอาจมีความเสี่ยงหากทราบว่ามีการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมหรือญาติที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งเต้านมตั้งแต่อายุยังน้อย และควรขอการประเมินความเสี่ยงก่อนอายุ 40 ปี
ความคมชัดของภาพ
จดหมายคัดกรองผู้ป่วยที่มีภาพขนาดย่อของ Volpara ช่วยเพิ่มระดับความชัดเจนให้กับผู้ป่วยโดยสรุปด้วยสายตาว่าผลลัพธ์ของพวกเขาอยู่ที่ใดในช่วงเปอร์เซ็นต์ความหนาแน่นของเต้านม การเข้าถึงการแสดงภาพประเภทนี้สามารถปรับปรุงการปฏิบัติตามคำแนะนำและการปฏิบัติตามมาตรการป้องกันการติดตามผลให้เสร็จสิ้น
การขัดเกลาผลลัพธ์
จุดสำคัญของความเครียดหลังจากการตรวจแมมโมแกรมคืออาจต้องทำการตรวจคัดกรองติดตามผลอีกครั้งเนื่องจากการวินิจฉัยที่เป็นผลบวกลวง เมื่อใช้ชุดทักษะตามความแม่นยำของ AI เพื่อรับรู้ความผิดปกติได้ดีขึ้น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจะมีดวงตาชุดที่สองที่ช่วยหลีกเลี่ยงการตรวจคัดกรองเพิ่มเติม และมอบความสบายใจตามที่ผู้ป่วยต้องการ
การขยายขีดความสามารถ
ซอฟต์แวร์ AI เดียวกันที่ทำหน้าที่เป็นดวงตาชุดที่สองสำหรับการตรวจคัดกรองเต้านมกำลังอยู่ในขั้นตอนที่สามารถนำไปใช้กับการตรวจคัดกรองอาการหินปูนเกาะหลอดเลือดแดงเต้านม (BACs) ที่อาจส่งสัญญาณถึงความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของโรคหัวใจและหลอดเลือด ซึ่งคร่าชีวิตผู้หญิงมากกว่ามะเร็งเต้านมถึง 10 เท่า
“เมื่อคุณเข้าตรวจแมมโมแกรม การสะสมของแคลเซียมในหลอดเลือดแดงของหน้าอกเป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนถึงความเสี่ยงขั้นสูงของผู้หญิงที่จะเป็นโรคหัวใจ” Thomas กล่าวเสริม “ซึ่งเป็นที่รู้จักกันในนามฆาตกรเงียบสำหรับผู้หญิง เพราะอาจมีอาการหัวใจวายได้โดยไม่มีอาการเจ็บปวด ชา หรือความรู้สึกเสียวซ่าที่แผ่ลงมาที่แขนซ้ายตามที่พบโดยทั่วไปเลย โดยผู้หญิงอาจพบอาการอย่างคลื่นไส้หรืออ่อนเพลีย”
ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ของ Microsoft Azure ได้ปรับปรุงโมเดล BAC และการประมวลผลข้อมูลของ Volpara นอกจากนี้ วิศวกรของ Microsoft ยังร่วมมือกับทีม Volpara เพื่อพัฒนาด้านเทคนิคและการดำเนินงานของผลิตภัณฑ์ ซึ่งวิธีนี้จะช่วยให้สามารถตรวจพบทั้งมะเร็งและโรคหัวใจได้ในการสแกนครั้งเดียว
ฉันเชื่อว่าในอนาคตบทบาทของรังสีแพทย์จะยังคงมีความสำคัญมาก แต่ AI ก็จะเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ ไม่ใช่แค่ความอยากรู้อยากเห็น
อนาคตด้านสุขภาพของ AI
สำหรับลูกค้าของ Microsoft ในภาคการดูแลสุขภาพที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลแพลตฟอร์มและระบบคลาวด์ของ Azure กำลังช่วยเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน โปรแกรม Microsoft AI for Health ยังได้ร่วมมือกับผู้รับทุนกว่า 200 รายในโครงการที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการวิจัยทางการแพทย์ สร้างขีดความสามารถในการวิจัย เพิ่มข้อมูลเชิงลึกด้านสุขภาพทั่วโลก และจัดการกับความไม่เท่าเทียมกันด้านสุขภาพ
ตั้งแต่การวิจัยด้านสาธารณสุข ไปจนถึงการวิเคราะห์ภาพ ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ ความสามารถของ AI อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพสำหรับหลายๆ คนในอนาคต สิ่งสำคัญคือการผสานรวม AI ให้ประสบความสำเร็จโดยมีข้อควรพิจารณาที่สอดคล้องและชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการดังกล่าวอย่างมีจริยธรรม
AI มีทุกอย่างที่พร้อมจะเป็นเครื่องมือที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพต้องการในการปรับเปลี่ยนและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและประสบการณ์ของผู้ป่วยโดยรวม
ค้นหาคำตอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับมะเร็งเต้านม
Trevor Noah และ Dr. Savannah Partridge ศาสตราจารย์ด้านรังสีวิทยาแห่งมหาวิทยาลัยวอชิงตันและศูนย์มะเร็ง Fred Hutchinson พูดคุยกันว่า MRI และ AI ช่วยให้นักรังสีวิทยาตรวจพบมะเร็งเต้านมในระยะเริ่มต้นในสตรีได้อย่างไร
