Diagnooseja virtuaalilaseilla
Lääkärien mukaan menetelmä on ollut erittäin toimiva, kun he ovat testanneet sitä koetilanteissa.
Tampereen yliopiston tutkijat suunnittelivat ratkaisun, jolla lääkäri voi virtuaalilasien avulla tarkastella potilaan terveysongelmaa, tehdä diagnoosin tai suunnitella leikkauksia. Kokonaisuuteen kuuluu myös tuntoaistikokemus. Kirurgi saa ohjaimen kautta kokemuksen kosketuksesta leikattavaan kohtaan.
Professori Roope Raisamo Tampereen yliopistosta kertoo, että aloite tuli alun perin Taysin lääkäreiltä. Tavoitteena oli päästä kolmiulotteisesti tarkastelemaan ihmisestä otettua kuvaa, "sukeltaa sen sisälle" ja tunnustella sitä käsittelyn aikana. Uusi virtuaalitodellisuustekniikka ja haptiikka antavat tähän mahdollisuuden.
Tampereen yliopisto on koordinoinut Digital and Physical Immersion in Radiology and Surgery -tutkimusta (DPI), jossa on ollut mukana Tays ja useita yrityksiä. Hankkeessa valmistui useita tutkimusprototyyppejä, jotka perustuvat ihmisen aisteja tukeviin laitteistoihin ja Tampereen yliopiston tutkijoiden kehittämiin ohjelmistoihin.
Tekoäly antaa suosituksia lääkärille
Tutkijat ovat rekonstruoineet aitojen, nimettömien potilaiden kerroskuvausdatalla kolmiulotteisen kuvan, jota voi katsoa monesta suunnasta ja eri suurennuksilla käyttämällä virtuaalilaseja. Tutkimus keskittyi pään alueeseen, mutta menetelmä sopii muidenkin kehonosien tarkasteluun.
Kuvantamisdataa analysoidaan neuroverkoilla ja muilla algoritmeilla. Tavoitteena on tunnistaa tapauksia, jotka voidaan sulkea pois tietyissä diagnooseissa.
– Lääkäri pystyy keskittymään todennäköisimpiin diagnooseihin. Tekoäly voi antaa suosituksia lääkärille, mistä voi olla kyse.
Hyvää palautetta
Lääkärien mukaan menetelmä on ollut erittäin toimiva, kun he ovat testanneet sitä koetilanteissa ja vertailleet nykyiseen toimintatapaansa.
Tutkimustilanteessa virtuaalitodellisuudessa pyörii kolmiulotteinen kallomalli, jonka avulla lääkäri voi suunnitella esimerkiksi poskiluun murtuman korjaamista leikkauksella. Vuorovaikutustekniikoita kehitettiin myös siten, että lääkäri voi tarkimmin merkitä malliin leikkauskohdat.
Haasteita on ollut Raisamon mukaan tekoälytekniikassa, koska kyseessä on uudenlaisten algoritmien kehittäminen. Myös mahdollisimman toimivan vuorovaikutuksen synnyttäminen on askarruttanut tutkijoita.
– Tunnistamisteknologiassa on epätarkkuuksia. Parannettavaa on esimerkiksi silloin, kun tunnistetaan sormen sijaintia suhteessa ilmassa kosketettavaan kohteeseen tai merkittäessä anatomisesti määriteltäviä kiintopisteitä.
