Ischämischer oder hämorrhagischer Insult – beim Apoplex ist das zügige Einleiten einer Therapie maßgeblich für deren Erfolg. Dazu muss die Diagnostik schnell und präzise sein. Gerade bei der Befundung kann durch Automatisierung viel Zeit gespart werden. Eine Deep-Learning-basierte Technologie, die CT-Bilder mit und ohne Kontrastmittel sicher unterscheidet und automatisch auswertet, verfügt über Expertenwissen und steht diesem nicht nach. Sie generiert ebenfalls einen qualitativ hochwertigen Befundbericht. Zukunftsmusik? Nein, Realität: Die AutoStroke-Solution von Canon bietet diese Vorteile.
Nach einem Hirninfarkt muss alles schnell gehen: Handelt es sich um einen Gefäßverschluss wie in rund 80 % der Fälle [1] oder liegt eine Hämorrhagie vor? Wo ist der Infarkt lokalisiert? Systemische Lyse oder endovaskuläre Intervention? Die Mediziner benötigen in kurzer Zeit präzise Informationen, um die bestmögliche Therapieentscheidung zu treffen. Denn je früher eine Reperfusion möglich ist, desto besser sind die Aussichten für die Patienten.
Bislang werden die Scans der computertomografischen Untersuchung (CT) des Gehirns meist erst in das PACSystem (PACS, Picture Archiving and Communication System) der Klinik übertragen, auf die Befundstation geladen, manuell bearbeitet, analysiert und bewertet. Im Anschluss wird ein Befundbericht diktiert. Auch bei hoher Expertise des Begutachtenden vergeht für diesen Prozess oft wertvolle Zeit. Eine Automatisierung des Prozesses könnte an dieser Stelle abkürzen.
Automatisierte Diagnostik
Mit Hilfe des AutoStrokeSystems können viele Arbeitsschritte eingespart werden. In weniger als 5 Minuten analysieren die Algorithmen parallel die Bilder von bis zu 4 unterschiedlichen Untersuchungen. Jedes der Bilder wird ausgewertet und bei verdächtigem Befund in den Bericht aufgenommen.
Intrakranielle Blutung (ICH)
Das System erfasst automatisch die eingehenden Bilder des CT und erkennt, ob es sich um eine Aufnahme mit oder ohne Kontrastmittel handelt. Im Falle einer nativen CTBildgebung wird die Anwendung „Intrakranielle Blutung (ICH)“ gestartet. Sie lokalisiert mit Hilfe von DeepLearningAlgorithmen Anzeichen einer intrakraniellen Blutung und zeigt die vermuteten Schichten an. Die Anwendung hebt dabei konkret Bilder hervor, die eine potenzielle ICH zeigen. Der Algorithmus wurde an über 10 000 positiven und negativen nativen CTDatensätzen und einer Viel zahl unterschiedlicher CTSysteme trainiert. Er unterstützt sowohl native Dünnschicht als auch DickschichtCT. Der Algorithmus zeigt eine Sensitivität von 92 % und eine Spezifität von 97,5 % [2].* Die ICH-Anwendung erkennt mehrere Varianten von Hämorrhagien und unterscheidet epidurale, subdurale, SAH und intrazerebrale Blutungen.
ASPECTScore
Zur Diagnose und Beurteilung der Schwere ischämischer Schlaganfälle kann bei kontrastmittellosem CTScan des Kopfes auch der Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTScore) durch das AutoStroke System ermittelt werden. Der Messwert ist einfach, reproduzierbar und zuverlässig für die quantitative Bewertung und bietet einen Hinweis auf frühe Anzeichen einer Ischämie. Die Anwendung segmentiert das Gehirn in 10 vordefinierte Regionen, wobei die Territorien pro Hemisphäre segmentiert werden. Jedes Territorium wird nach möglichen Anzeichen einer Ischämie bewertet. Die Anwendung zeigt Regionen mit potenzieller Ischämie und überlagert sie mit dem ASPECTScore
Okklusion großer Gefäße
Nach Kontrastmittelgabe identifiziert die Applikation „AutoStrokeOkklusion großer Gefäße“ mithilfe von DeepLearning Algorithmen den Gefäßverschluss großer Gefäße (Large Vessel Occlusion, LVO) im Hirn (M1 und M2Segment). Sie macht den Anwender auf das Vorliegen eines LVOVerdachts aufmerksam und gibt die potenzielle Stelle und die vermuteten Schichten an, in denen das LVO visualisiert werden kann. Kann keine Perfusionsbildgebung durchgeführt werden, kommt zur Auswertung die übliche CTAngiografie zum Einsatz. Die Algorithmen wurden an mehreren tausend Datensätzen aus über 250 medizinischen Zentren trainiert. Sowohl Sensitivität als auch Spezifität liegen bei 98 %*.
CTHirnperfusion
Bei der Anwendung „AutoStrokeCT Hirnperfusion“ wird der Bayesische CTPAlgorithmus (PerfusionsCT, CTP) verwendet, um Penumbra und Infarktkernregionen bei Schlaganfallpatienten leichter identifizieren zu können. Es wird automatisch ein Report mit MIPBildgebung (Maximalintensitätsprojektion) und zusammenfassenden Perfusionskarten ausgegeben. Dazu erhalten Anwender Karten mit den Parametern Time to Maximum (Tmax), mittlere Durchgangszeit (MTT), relativer zerebraler Blutfluss (rCBF), relatives zerebrales Blutvolumen (rCBV) und Time to Peak (TTP). Der Bayesische Algorithmus liefert hoch präzise Ergebnisse bei der routinemäßigen Bildgebung und in Bereichen mit geringem Blutfluss oder hohem Bildrauschen. Die grafische Darstellung der Lage der arteriellen Inputfunktion und der venösen Outputfunktion dient der Qualitätskontrolle und zur Beurteilung der Durchblutung. Es werden 2D, 4D und Dickschicht CTScandaten sowie Jog, Shuttle und WideCoverageCTScandaten von allen Herstellern unterstützt. Auch bei dieser Anwendung beruht die Präzision auf einer großen Anzahl von CTDatensätzen aus einer Vielzahl an CTSystemen.
Befundbericht ebenfalls automatisiert
Die Ergebnisse der Auswertung der CT Scans werden in einem Bericht zusammengefasst, ohne dass der Prozess noch angestoßen werden müsste. Die Berichte können auf einem mobilen Endgerät (Smartphone, Tablet), am PC oder im PACS dargestellt werden und stehen schnell zur Verfügung. „Das ist besonders für SchlaganfallNetzwerke attraktiv“, die Berichte können automatisiert per EMail an verschiedene TeamMitglieder weitergeleitet werden. Sie müssen von den Radiologen bzw. weiterbehandelnden Ärzten dann nur noch validiert werden. So können zeitnah fundierte Therapieentscheidungen gefällt werden.
Zeitersparnis und hohe Qualität
„Der besondere Vorteil des AutoStrokeSystems liegt eindeutig in der Zeitersparnis. In weniger als 5 Minuten ist das AutoStrokeSystem in der Lage, selbständig und mit hoher Zuverlässigkeit Schädel CTScans auszuwerten und unterschiedliche Arten von Schlaganfällen zu unterscheiden. Das bringt mehr Ruhe in die StrokeUnit und bietet einen klaren Kopf für die anstehenden, wichtigen Entscheidungen im Sinne des Patienten. Die künstliche Intelligenz unterstützt aber auch darin, keinen noch so kleinen Befund zu überse hen, so Rückmeldungen aus der noch jungen Praxis. Ein weiterer Sicherheitsfaktor. Die Dokumentation ist quasi zeitgleich mit der Anfertigung der CTScans erledigt. Die übersichtlichen Berichte sind von stets konstanter, professioneller Qualität – unabhängig von der Erfahrung und Expertise des Begutachtenden. Auch darin kann ein entscheidender Vorteil liegen.
AutoStroke und die Automation Platform sind weitere Anwendungen im Rahmen der Marke „Altivity“. Diese Lösungen wurden entwickelt, um das klinische Vertrauen zu stärken und Arbeitsabläufe zu optimieren. Beide Lösungen basieren auf Möglichkeiten welche die Deep-Learning-Technologie bietet. Canon Medical hat die Rolle der KI im Gesundheitswesen stetig neu definiert, beginnend mit der Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AICE). Ursprünglich für die Computertomographie entwickelt, wurde diese Deep-Learning-Technologie zur Rauschunterdrückung bald auch in der MRT eingesetzt, um Scanzeiten zu verkürzen und die Bildqualität zu verbessern. Durch die Nutzung von KI ist Canon Medical in der Lage, diese Routineaufgaben zu automatisieren, um die klinische Produktivität und die Genauigkeit der Befunde zu erhöhen.
Weitere Informationen finden Sie online auf unserer Website: https://eu.medical.canon/products/healthcare_it/auto-stroke-solution
Für persönliche Informationen steht Ihnen unser Team gerne zur Verfügung: Canon Medical Österreich • Canon Medical Österreich
Canon Medical Systems Gesellschaft mbH.
2351 Wr. Neudorf, Ricoweg 30
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T: +432236616230
E: alexandra.schmatz@eu.medical.canon
1) DEGAMLeitlinie „Schlaganfall“. Im Internet: https://www.awmf.org/uploads/tx_szleitlinien/053011l_S3_Schlaganfall_202103.pdf; Stand: 10.12.2021
2) Chang P et al. Am J Neuroradiol 2018; 39 (9): 1609–1616
Die Fortbildung ist für das Diplom-Fortbildungs-Programm der Österreichischen Ärztekammer mit 1 medizinischen DFP-Punkt (ID: 790066) approbiert.