Anders Ynnerman: Vizualizarea exploziei datelor medicale

Scanările medicale de azi produc mii de imagini și terabytes de date pentru un singur pacient în doar câteva secunde, dar cum prelucrează medicii această informație și cum determină ce este util? La TEDxGöteborg, expertul în vizualizări științifice Anders Ynnerman ne arată noi unelte sofisticate -- ca autopsiile virtuale -- pentru analizarea acestor miriade de date, și o privire fugară asupra unor tehnologii medicale ca de science-fiction, acum în dezvoltare. Discursul conține unele imagini medicale.

Voi începe printr-o mică provocare,

provocarea tratării datelor,

a datelor cu care avem de-a face

în situații medicale.

Este într-adevăr o provocare imensă pentru noi.

Iar aceasta este bestia noastră de povară.

Acesta este un tomograf computerizat --

o mașină CT.

Este un dispozitiv fantastic.

Folosește raze X, fascicole de raze X,

care se rotesc foarte repede în jurul corpului uman.

Durează cam 30 de secunde trecerea prin întreaga mașină

și generează cantități enorme de informație

care ies din mașina CT.

Deci asta este o mașină fantastică

pe care o putem utiliza

pentru a îmbunătăți îngrijirea sănătății.

Dar așa cum am spus, este și o provocare pentru noi.

Iar provocarea se găsește de fapt în această imagine.

Este explozia de date medicale

care are loc chiar acum.

Avem această problemă.

Permiteți-mi să mă întorc în timp.

Să mergem cu câțiva ani înapoi în timp și să vedem ce s-a întâmplat atunci.

Au apărut aceste mașini --

au început să apară în anii 1970 --

ele scanau corpurile umane,

și produceau cam 100 de imagini

ale corpului uman.

Mi-am permis libertatea, doar pentru claritate,

să transform asta în felii de date.

Asta ar corespunde la aproximativ 50 MB de date,

care este puțin

când te gândești la datele pe care le putem manevra azi

pe dispozitivele mobile normale.

Dacă transform asta în cărți de telefon,

este o grămadă de cărți de telefon, cam de un metru.

Privind la ce facem noi azi

cu aceste mașini pe care le avem,

putem, în doar câteva secunde,

să obținem 24.000 imagini ale corpului.

Și asta corespunde cu aproximativ 20 GB de date,

sau 800 cărți de telefon.

Iar grămada de cărți de telefon ar fi de 200 de metri.

Ceea ce se va întâmpla --

și vedem asta deja, a început --

un trend al tehnologiei care are loc chiar acum

este că începem să ne uităm și la rezultatele în timp.

Deci obținem și dinamica corpului.

Și să presupunem că

vom colecta date pentru doar cinci secunde,

și că asta corespunde cu un terabyte de date.

Asta înseamnă 800.000 de cărți

și 16 km de cărți de telefon.

Acesta este un pacient, un singur set de date.

Și cu asta avem noi de a face.

Deci aceasta este provocarea enormă pe care o avem.

Și azi asta înseamnă deja 25.000 de imagini.

Imaginați-vă zilele

când radiologii vor face asta.

Vor afișa pe perete 25.000 de imagini,

vor trece prin ele așa: "25.000, în regulă, în regulă.

Acolo este problema."

Ei nu mai pot face asta, este imposibil.

Așa că trebuie să facem ceva care e puțin mai inteligent decât asta.

Iar ceea ce facem este să asamblăm aceste felii împreună.

Imaginați-vă că feliați corpul vostru în toate aceste direcții,

și apoi încercați să asamblați feliile împreună

într-o grămadă de date, într-un bloc de date.

Deci asta facem noi de fapt.

Deci acest gigabyte sau terabyte de date îl punem în acest bloc.

Dar desigur blocul de date

conține doar cantitatea de raze X

care a fost absorbită de fiecare punct din corpul uman.

Așa că trebuie să găsim o cale

de a privi la lucrurile la care vrem să privim

și să facem transparente lucrurile la care nu vrem să privim.

Deci să transformăm grămada de date

în ceva care arată aşa.

Iar asta este o provocare.

Este o mare provocare pentru noi să facem asta.

Folosind calculatoare, chiar dacă ele devin mereu tot mai rapide,

este o provocare să lucrezi cu gigabytes de date,

terabytes de date

și să extragi informația relevantă.

Vreau să privesc inima,

vreau să văd vasele de sânge, vreau să văd ficatul,

poate chiar o tumoare

în unele cazuri.

Așa că aici întră în joc draga mea micuță.

Ea este fiica mea.

Asta este la 9:00, azi dimineață.

Ea joacă un joc pe calculator.

Ea are numai doi ani,

și se distrează copios.

Deci ea este forța motoare

din spatele dezvoltării unităților de procesare grafice.

Cât timp puștii se joacă pe calculator,

grafica devine tot mai bună și mai bună.

Așa că vă rog să mergeți acasă, spuneți copiilor să joace mai multe jocuri,

fiindcă eu de asta am nevoie.

Deci ce este în această mașină

îmi permite să fac lucrurile pe care le fac

cu datele medicale.

De fapt folosesc aceste mici dispozitive fantastice.

Și dacă mergem înapoi

în timp cu poate 10 ani

când am primit finanțarea

să cumpăr primul meu calculator grafic.

Era o mașină imensă.

Avea dulapuri de procesoare și de stocare și de toate.

Am plătit cam un milion de dolari pentru acea mașină.

Azi, acea mașină este cam la fel de rapidă ca iPhone-ul meu.

În fiecare lună apar noi plăci grafice.

Și iată aici câteva din ultimele apărute --

NVIDIA, ATI, Intel sunt printre producători.

Și pentru câteva sute de dolari

poți obține aceste plăci și le montezi în calculatorul tău,

și poți face lucruri fantastice cu aceste plăci grafice.

Deci acesta ne permite într-adevăr

să facem față exploziei de date în medicină,

împreună cu niște lucrări elegante

în domeniul algoritmilor --

compresiei de date,

extragerii informației relevante căutate de oameni.

Deci vă voi arăta câteva exemple de ce putem face.

Acesta este un set de date capturat folosind un scanner CT.

Puteți vedea că sunt date complete.

Este o femeie. Puteți vedea părul.

Puteți vedea structurile individuale ale femeii.

Puteți vedea că există o împrăștiere a razelor X

pe dinte, pe metalul din dinte.

De acolo provin acele artefacte.

Dar este complet interactiv

pe o placă grafică standard pe un calculator normal,

și pot adăuga ușor o secțiune.

Și desigur toate datele sunt incluse,

așa că pot să încep să rotesc, pot privi din unghiuri diferite,

și pot vedea că această femeie a avut o problemă.

A avut o sângerare în creier,

și a fost rezolvată cu un mic stent,

o armătură metalică care întărește vasul de sânge.

Și doar prin schimbarea funcțiilor,

pot decide apoi ce va fi transparent

și ce va fi vizibil.

Și pot vedea structura craniului,

și pot vedea că aici au deschis craniul acestei femei,

și aici au intrat pentru intevenție.

Deci acestea sunt imagini fantastice.

Ele au o rezoluție foarte mare,

și ele chiar ne arată ce putem face

azi cu plăcile grafice standard.

Acum folosim asta în realitate

și am încercat să înghesuim o mulțime de date

în sistem.

Iar una din aplicațiile la care am lucrat --

și asta a început să se răspândească global --

este aplicația pentru autopsii virtuale.

Din nou, privim la seturi foarte, foarte mari de date,

și ați văzut acele scanări complete ale corpului pe care le putem face.

Doar împingem corpul prin scannerul CT

și în numai câteva secunde avem un set date al întregului corp.

Asta este de la o autopsie virtuală.

Și puteți vedea cum "descojesc" gradat corpul.

Întâi ați văzut sacul în care a sosit corpul,

apoi am eliminat pielea -- puteți vedea mușchii --

și în final puteți vedea structura osoasă a femeii.

Ajuns aici, aș vrea să accentuez că,

cu cel mai mare respect

pentru oamenii pe care îi voi arăta --

vă voi arăta câteva cazuri de autopsii virtuale --

deci cu mare respect pentru oamenii

care au murit în circumstanțe violente,

oameni despre care vă voi arăta aceste imagini.

În cazul criminalistic --

iar asta este ceva din care

au fost aproximativ 400 de cazuri până acum,

numai în acea parte a Suediei de unde vin eu

în care au folosit autopsii virtuale

în ultimii patru ani.

Deci asta este o situație tipică de flux de activitate.

Poliția va decide --

seara, când sosește un caz --

ei vor decide că în acest caz este nevoie de o autopsie.

Dimineața, între orele șase și șapte,

sacul care conține corpul este transportat

la centrul nostru

și este scanat de unul din scanerele CT.

Apoi radiologul împreună cu patologul

și câteodată cu un investigator criminalist,

privesc la datele care rezultă,

și au o sesiune comună.

Și apoi ei decid ce se va face după asta în autopsia reală.

Acum să privim la câteva cazuri,

iată unul din primele cazuri pe care le-am avut.

Puteți vedea realmente detaliile setului de date,

este o rezoluție foarte mare.

Iar algoritmul nostru ne permite

să mărim toate detaliile.

Și este complet interactiv,

așa că poți roti și privi la lucruri în timp real

pe aceste sisteme.

Fără să spun prea multe despre acest caz,

acesta este un accident rutier,

un șofer beat a lovit o femeie.

Și sunt foarte, foarte ușor de văzut stricăciunile structurii osoase.

Iar cauza morții este gâtul rupt.

Și femeia asta a ajuns sub mașină,

așa că ea este destul maltrată

de acest accident.

Iată aici un alt caz, un omor cu cuțitul.

Și asta ne arată din nou ce putem face.

Este foarte ușor să te uiți la obiectele de metal

pe care le putem arăta în interiorul corpului.

Puteți vedea deasemenea unele obiecte din dinți --

astea sunt de fapt plombele din dinți --

fiindcă am reglat funcțiile ca să arate metalul

și să facă orice altceva transparent.

Iată un alt caz violent. Asta nu a ucis de fapt persoana.

Persoana a fost ucisă prin lovituri de cuțit în inimă,

dar ei au depozitat arma

prin străpungerea unuia din ochi.

Iată un alt caz.

Este foarte interesant pentru noi

să fim în stare să privim la lucruri ca loviturile de cuțit.

Aici puteți vedea că, cuțitul a străpuns inima.

Este foarte ușor de văzut cum scurge aerul

dintr-o parte spre altă parte,

ceea ce este dificil de făcut într-o autopsie normală, fizică.

Deci ajută foarte mult

investigația criminală

să stabilească cauza morții,

și în unele cazuri să orienteze investigația în direcția corectă

pentru a afla cine a fost de fapt ucigașul.

Iată un alt caz despre care cred că este interesant.

Aici puteți vedea un glonț

care s-a înfipt exact lângă coloana vertebrală a persoanei.

Și noi am transformat glonțul într-o sursă de lumină,

deci glonțul chiar strălucește,

iar astfel aceste fragmente sunt foarte ușor de găsit.

Într-o autopsie fizică,

dacă trebuie să cauți prin corp aceste fragmente,

asta este foarte de greu de făcut.

Unul din lucrurile care vi le arăt azi aici

cu foarte, foarte multă bucurie

este masa noastră de autopsie virtuală.

Este un dispozitiv tactil care a fost dezvoltat

pe baza acestor algoritmi, folosind procesoare grafice standard.

De fapt arată așa,

doar pentru a vă da o impresie despre cum arată.

Funcționează de fapt ca un iPhone imens.

Deci am implementat

toate gesturile pe care le poți face pe masă,

și te poţi gândi la ea ca la o imensă interfață tactilă.

Așa că dacă vă gândeați să cumpărați un iPad,

uitați-l, veți dori asta în locul lui.

Steve, sper că asculți asta, în regulă.

Deci este un dispozitiv foarte drăguț.

Dacă aveți posibilitatea, vă rog să-l încercați.

Este o experiență realmente interactivă.

A câștigat popularitate și încercăm s-o prezentăm

și s-o încercăm pentru scopuri educative,

și poate în viitor,

într-o situație mai clinică.

Există un video pe YouTube pe care-l puteți descărca,

dacă vreți să comunicați informația despre autopsiile

virtuale și altora.

În regulă, acum că vorbim despre atingere,

vă voi vorbi despre atingerea reală a datelor.

Iar asta este un pic de science fiction,

deci ne mișcăm spre viitor.

Asta nu este tocmai ceea ce utilizează medicii chiar acum,

dar sper că o vor face în viitor.

Ceea ce vedeți în stânga este un dispozitiv tactil.

Este un mic stilou mecanic

care are în interior motoare pas cu pas foarte rapide.

Și așa pot genera un răspuns la forță.

Deci când ating virtual datele,

el va genera forțe de atingere în stilou, deci voi obține o reacție.

Așa că în această situație anume

este o scanare a unei persoane în viață.

Am acest stilou și mă uit la date,

și mișc stiloul spre cap,

și deodată simt o rezistență.

Deci pot simți pielea.

Dacă împing un pic mai tare, voi trece prin piele,

și pot simți structura osoasă înăuntru.

Dacă împing și mai tare, voi trece prin structura osoasă,

mai ales aproape de ureche, unde osul este foarte moale.

Și apoi pot simți înăuntru creierul, iar asta va fi moale, cam așa.

Deci asta este foarte drăguț.

Pentru a mai merge și mai departe, iată o inimă.

Iar asta se datorează acestor noi scanere fantastice,

cu care în doar 0,3 secunde,

pot scana întreaga inimă,

și o pot face cu rezoluție în timp.

Doar privind la această inimă,

pot derula înapoi acest video.

Și acesta este Karljohan, unul din studenții mei licențiați

care lucrează la acest proiect.

El stă în fața dispozitivului tactil, sistemul de forțe de reacție,

și el își mută stiloul spre inimă,

iar inima bate acum chiar în fața lui,

așa că poate vedea cum bate inima.

El ia stiloul și îl mișcă spre inimă,

și pune stiloul pe inimă,

și atunci simte bătăile inimii de la un pacient real, în viață.

Apoi el poate examina cum se mișcă inima.

Poate merge înăuntru, în interiorul inimii,

și poate simți cum se mișcă valvele.

Iar asta, cred că este într-adevăr viitorul pentru chirurgii inimii.

Vreau să spun că probabil este visul viselor pentru un chirurg al inimii

să fie în stare să intre în inima pacientului

înainte de a face operația reală,

și să facă asta cu date de înaltă rezoluție.

Deci asta este foarte frumos.

Acum vom intra și mai mult în science fiction.

Am auzit puțin despre MRI-ul funcțional.

Asta este un proiect foarte interesant.

MRI utilizează câmpuri magnetice

și frecvențe radio

pentru a scana creierul sau orice parte a corpului.

Rezultatul obținut din asta este

informație privind structura creierului,

dar putem măsura și diferențele de

proprietăți magnetice ale sângelui oxigenat

și sângele fără oxigen.

Adică este posibil

să facem o hartă a activității creierului.

Asta este ceva la care lucrăm.

Și doar l-ați văzut acolo pe Motts, inginerul cercetător,

întrând în sistemul MRI,

și el purta ochelari.

El putea chiar vedea lucruri în ochelari.

Așa că i-am putut prezenta lucruri în timp ce era în scaner.

Și asta este un pic ciudat,

fiindcă Motts vedea de fapt asta.

Își vedea propriul creier.

Deci Motts face ceva aici.

Și probabil că face așa cu mâna dreaptă,

fiindcă partea stângă a creierului este activată

în cortexul motor.

Și apoi el poate vedea asta simultan.

Aceste vizualizări sunt complet noi.

Și asta este ceva pe care-l cercetăm de puțin timp.

Aceasta este o altă secvență a creierului lui Motts.

Aici Motts a fost rugat să calculeze înapoi pornind de la 100.

Deci el începe "100, 97, 94."

Și apoi continuă înapoi.

Și puteți vedea cum lucrează micul procesor matematic din creier

și activează întregul creier.

Asta este fantastic. Putem face asta în timp real.

Putem investiga lucruri. Putem să-i spunem să facă lucruri.

Puteți vedea că și cortexul vizual

este activat în partea din spate a capului,

fiindcă acolo vede el, își vede propriul creier.

Și el aude și instrucțiunile noastre

când îi spunem să facă lucruri.

Semnalul este foarte adânc în interiorul creierului,

dar luminează prin el,

fiindcă toate datele sunt în interiorul acestui volum.

Și într-o secundă veți vedea --

În regulă, aici. Motts, acum mișcă-ți piciorul stâng.

Deci el face așa.

Face așa pentru 20 de secunde,

și deodată se luminează aici sus.

Deci avem activare de cortex motor aici sus.

Așa că asta este foarte, foarte drăguț.

Eu cred că aceasta este o unealtă grozavă.

Și legând și de discursul anterior,

aceasta este ceva care o putem utiliza ca unealtă

pentru a înțelege într-adevăr

cum lucrează neuronii, creierul,

și putem face asta cu o calitate vizuală foarte, foarte înaltă

și o rezoluție foarte rapidă.

Ne mai și distrăm un pic la centru.

Acesta este o scanare CAT [pisică] -- tomografie ajutată de calculator.

Acesta este un leu din grădina zoologică locală

de la periferia Norrkoping, în Kolmarden, pe nume Elsa.

Deci ea a venit la centru,

și au sedat-o,

iar apoi au pus-o direct în scaner.

Și apoi am avut întregul set de date al leului, desigur.

Și pot face imagini foarte drăguțe ca acesta.

Pot descoji straturile leului.

Pot să mă uit în interiorul lui.

Și am experimentat cu asta.

Cred că este o aplicație grozavă

pentru viitorul acestei tehnologii.

Fiindcă se cunoaște foarte puțin despre anatomia animalelor.

Veterinarii cunosc doar informațiile de bază.

Scanăm tot felul de lucruri,

tot felul de animale.

Singura problemă este să încapă în aparat.

Deci iată un urs.

A fost destul de greu de înghesuit.

Iar ursul este un animal prietenos, de mângâiat.

Iată aici nasul ursului.

Și poate ai vrea să mângâi asta,

până când schimbi funcția și privești la asta.

Deci feriți-vă de urs.

Cu asta,

aș vrea să mulțumesc tuturor celor

care m-au ajutat să generez aceste imagini.

Este nevoie de un efort imens pentru a face asta,

strângerea datelor și dezvoltarea algoritmilor,

scrierea softului.

Deci sunt niște oameni foarte talentați.

Motoul meu permanent este: angajez doar oameni mai deștepți decât mine

și majoritatea acestora sunt mai deștepți ca mine.

Vă mulțumesc foarte mult.

(Aplauze)