Integración de módulos de CAD en el entorno PACS por medio de

Integración de módulos de CAD en el entorno PACS por
medio de una plataforma de comunicaciones
Poster no.:
S-0206
Congreso:
SERAM 2014
Tipo del póster: Presentación Electrónica Educativa
Autores:
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M. Souto Bayarri , J. J. Suárez-Cuenca , L. R. López Pérez , J.
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Quiles , J. García Comesaña , J. M. CARREIRA VILLAMOR ;
1
2
Santiago de Compostela/ES, ES
Palabras clave:
CAD, TC-Alta resolución, Aplicaciones informáticas
DOI:
10.1594/seram2014/S-0206
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Objetivo docente
Un sistema de diagnóstico asistido por ordenador (CAD), es un algoritmo que puede
ayudar a mejorar el rendimiento de los radiólogos a la hora de detectar lesiones,
indicado con marcas la localización de regiones sospechosas dentro de las imágenes
radiológicas. Los sistemas de CAD para mamografías digitales o TC de tórax, han
obtenido buenos resultados en la práctica clínica [1, 2, 3].
Estos sistemas se han venido utilizado en diferentes hospitales de Galicia desde el
año 2005. El más común ha sido el aplicado a la mamografía digital. Aunque los
resultados clínicos son positivos teniendo en cuenta que los radiólogos se sienten
cómodos y seguros con el rendimiento de estos sistemas, el número de usuarios no se
ha incrementado durante los últimos años.
Se han detectado varios problemas que ralentizan el despliegue y el uso más amplio
de estos sistemas. El modelo de integración utilizado por diferentes CADs comerciales
en uso, consiste en una conexión directa con la modalidad de adquisición (Fig. 1), y los
resultados se envían a las estaciones de trabajo del radiólogo en pocos casos.
Los sistemas de CAD se han desarrollado para diferentes regiones anatómicas
durante los 10 últimos años, y hoy en día encuentran aplicaciones diversas como la
dermatología, la retinografía, la medicina nuclear, etc. Los usuarios de estos sistemas, y
los departamentos de tecnologías de la información de los hospitales se enfrentan a un
problema difícil de controlar, la integración de estos sistemas en la red bajo un modelo
sostenible, con un crecimiento exponencial en el número de interfaces de usuario, la
configuración, y las tareas de mantenimiento.
Actualmente se está tratando de introducir un nuevo modelo de CAD en el Servicio
Gallego de Salud (SERGAS), basado en una plataforma de comunicaciones que
concentra todas las tareas de gestión de la imagen y engloba la conexión de varios
sistemas CAD con diferentes modalidades de imagen, y PACS de distintos hospitales.
Este proyecto de CAD se incluye en el plan InnovaSaúdeInnovation del SERGAS (http://
www.sergas.es/h2050-Innovasaude).
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Fig. 1: Configuración actual para las conexiones de CAD.
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Revisión del tema
Requisitos de los usuarios y construcción del modelo.
El enfoque técnico está basado en los estándares HL7 (Health Level 7) y DICOM (Digital
Imaging and Comunications in Medicine). Esta infraestructura creada puede enviar todo
tipo de datos con diferentes características, y está diseñada para soportar diferentes
algoritmos para diversas patologías, siendo también adecuado para el almacenamiento
masivo de datos.
El primer paso en el proceso de desarrollo se ha dedicado a obtener un modelo de diseño
adecuado que contemple tanto las necesidades del usuario como los requisitos técnicos.
Para obtener esos datos se ha diseñado un cuestionario.
Cinco radiólogos que participaron en el proyecto fueron entrevistados para obtener
información sobre el proceso de lectura. A partir de sus respuestas, se obtuvieron una
serie de conclusiones que son el punto de partida para describir sus actividades y las
necesidades globales del sistema. Las siguientes son algunas de las preguntas más
importantes del cuestionario:
• ¿Cree usted que el uso de CAD en la práctica clínica mejora los resultados de los
radiólogos?
• ¿Qué sistemas CAD utiliza usted en su rutina clínica de trabajo?
• ¿Cuántos casos son revisados por sesión?
• ¿Cuál es el tiempo promedio para el análisis de un estudio?
• ¿Con qué frecuencia se comparan las imágenes con estudios previos?
• ¿Utiliza informes previos y el historial clínico del paciente?
• ¿Cuáles son las dificultades principales que encuentra en el uso del sistema?
• ¿Utiliza diferentes aplicaciones de software?
Del análisis del cuestionario, se han extraído varias conclusiones relevantes:
• Actualmente no existe una solución corporativa para el uso del CAD en el servicio
gallego de salud.
• Toda la funcionalidad de los elementos de datos del sistema (estudios de los pacientes,
imágenes, resultados) deberían ser accesibles desde el RIS/PACS. Existe la necesidad
de una integración entre el CAD y el PACS.
• El CAD debe procesar los exámenes ordenados directamente desde la interface de
usuario del sistema de información de radiología.
• Existen problemas con las actualizaciones de software de CAD. El uso de CAD no está
bajo un protocolo. Se presentan algunos problemas de integración.
• Existe un alto coste económico para ampliar la implantación de los sistemas.
• Hay una baja utilización para el CAD de pulmón en TC. No hay ningún CAD para
detección de nódulos pulmonares en radiografía de tórax.
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• Con el fin de mejorar la calidad y la productividad a la hora en la que el especialista hace
un diagnóstico, una plataforma de comunicaciones en red, que proporcione servicios de
CAD utilizando algoritmos comerciales o de investigación podría aportar una solución.
• La base de datos debe de estar siempre accesible.
• Todos los casos de mamografía deben ser analizados por el sistema de CAD.
• Existen algunas iniciativas aisladas que se están trabajando en la actualidad, pero el
modelo actual no es escalable.
Consideraciones de diseño
La solución propuesta es el diseño y la implementación de una nueva plataforma en red
que ofrecerá diferentes servicios de CAD para imágenes médicas, y permitirá el acceso
a los diferentes algoritmos de investigación y/o comerciales.
El nuevo modelo tiene como objetivo conectar los diferentes dispositivos en red
(sistemas CAD, modalidades de adquisición, estaciones de trabajo y PACS) por medio
de una plataforma que ofrecerá diferentes servicios de CAD. Como resultado, se ofrecerá
un servicio homogéneo para todos los hospitales. Los usuarios finales se beneficiarán de
un flujo de trabajo homogéneo y un modelo de integración estandarizado para solicitar y
obtener los resultados de los sistemas de CAD para cualquier modalidad sin depender
de los modelos comerciales de integración (Fig. 2).
Debido a la sensibilidad de los datos que se transmiten a través de esta infraestructura,
cada estudio es anonimizado. La transmisión de los objetos DICOM (estudios de
imagen y resultados) se transmiten utilizando funciones encriptadas. Otros temas
relacionados con la privacidad de los pacientes están garantizados por el uso de software
y componentes diseñados bajo protocolos y estándares específicos de procesado de
imagen médica y comunicaciones, tales como DICOM o HL7.
Las imágenes que se reciben desde el hospital en la infraestructura, llegan desde
el PACS con instrucciones precisas sobre el tipo de procesado solicitado. Estas
instrucciones están unidas a los datos en forma de un único "objeto de información".
Después de que la información es procesada, los resultados se envían de nuevo al
hospital como objetos DICOM, y se colocan en el PACS del hospital de forma automática
junto con la información del paciente en cuestión.
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Fig. 2: Nueva arquitectura propuesta. A través de la red, distintos hospitales pueden
conectarse a la plataforma central.
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Conclusiones
Servicios diagnósticos en la plataforma de CAD
Una vez que los datos (por ejemplo, imágenes de TC de tórax) se han integrado
en un flujo de trabajo, pueden ser procesados para extraer información significativa.
Los algoritmos, herramientas, y aplicaciones que realizan análisis de imágenes y las
operaciones de datos, están disponibles como "servicios relacionados con el CAD"
pueden ser compartidos a través de internet. Para una primera prueba, se utilizó
una aplicación existente [4, 5] que se incorporó a la plataforma como un servicio
de diagnóstico. Nuevas herramientas, o algoritmos más sofisticados, pueden ser
desarrollados o integrados para este u otro tipo de modalidad de imagen. Este modelo
permite la conexión de cualquier estación de trabajo clínico, desde cualquier hospital,
con los diferentes módulos de CAD disponibles a través de la plataforma, simplificando
la configuración, el control del flujo de trabajo, y los modelos de seguridad, y permite
además el uso de CAD en toda la zona SERGAS de Galicia.
Servicios de datos adicionales
El primer desafío para la computación avanzada en el cuidado de salud está en el
almacenamiento de datos, la gestión y el uso compartido. Por ejemplo, se extrae del
cuestionario, que un investigador puede necesitar acceso a datos que satisfagan unos
parámetros específicos. Estos datos pueden incluir información clínica como datos
demográficos y detalles diagnósticos del paciente, microarrays de datos moleculares, o
datos de imagen (por ejemplo, imágenes radiológicas y de patologías). Estos datos se
deben almacenar, catalogar y deben estar disponibles para el investigador a través de
las aplicaciones de consulta.
La infraestructura proporcionada por los servicios de procesado de datos, permite
fácilmente a los investigadores, radiólogos, o médicos, crear gestionar y anunciar la
disponibilidad de nuevos datos del RIS o de historia clínica; buscar dentro de las fuentes
de datos existentes, consultar y recuperar subconjuntos de datos interesantes, e integrar
finalmente los datos recuperados de acuerdo con unos requisitos especificados bien
sean de investigación o clínicos.
Bibliografía
[1] Astley SM, Gilbert FJ (2004) Computer-aided detection in mammography. Clinical
Radiology 59(5):390-399.
[2] Li Q (2007) Recent progress in computer-aided diagnosis of lung nodules on thinsection CT. Comput Med Imaging Graph. 31: 248-257.
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[3] Doi K (2007) Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging: Historical Review,
Current Status and Future Potential. Comput Med Imaging Graph. 31(4-5): 198-211.
[4] Souto M, Suárez-Cuenca JJ, Tahoces PG, Revel MP, Delhaye D, Carreira JM,
Remy-Jardin M, Remy J (2012) Automatic detection of pulmonary nodules: evaluation
of performance using two different MDCT scanners. Journal of Biomedical Graphics and
Computing 2(2): 55-632.
[5] Suárez-Cuenca JJ , Tahoces PG, Souto M, Lado MJ, Remy-Jardin M, Remy J, Vidal
JJ (2009) Application of the iris filter for automatic detection of pulmonary nodules on
computed tomography images. Computers in Biology and Medicine 39(10): 921-933.
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