25.06.2024 10:48 274
Московские ученые разработали первый в стране фантом для МРТ плода
Московские ученые разработали первый в России фантом, который поможет настраивать технологию МРТ при сканировании беременных женщин.
Это позволит значительно сократить время проведения исследования и сделать его более точным. Об этом сообщила заммэр по вопросам социального развития Анастасия Ракова.
Фантомы – это специальные изделия, которые имитируют органы, ткани и части тела человека. Они необходимы для отработки различных медицинских процессов и позволяют улучшить качество диагностики и лечения. В Москве МРТ для диагностики аномалий развития плода используется не так часто, как хотелось бы, из-за сложности при настройке протоколов сканирования. Новый фантом поможет решить эту проблему и сделает процесс сканирования более доступным и эффективным. Кроме того, разработка такого фантома может стать важным шагом в развитии медицинских технологий в России. Это подтверждает, что московские ученые не только следят за мировыми тенденциями, но и активно работают над совершенствованием отечественной медицины.Согласно статистике, потребность в использовании метода магнитно-резонансной томографии (МРТ) во время беременности действительно существует. В некоторых случаях именно МРТ может предоставить наиболее важные сведения не только для ведения беременности, но и для возможного планирования различных внутриутробных хирургических вмешательств. Это подтверждается высказыванием Раковой на портале мэра и правительства столицы.Важно отметить, что при проведении МРТ во время беременности врачи часто обращаются за помощью к беременным пациенткам – добровольцам. Несмотря на то, что процедура считается безопасной для матери и ребенка, женщине приходится проводить длительное время в сканере, находясь в не самом удобном положении. Кроме того, спонтанные движения плода и дыхание матери могут вызвать помехи на полученных изображениях, что значительно снижает информативность исследования. В связи с этим, специалисты постоянно работают над улучшением технических аспектов МРТ, чтобы минимизировать влияние таких факторов на результаты исследования.Эксперты в области медицинской диагностики, во главе с Юрием Васильевым, выделили материалы, имитирующие структуру внутренних органов плода. Они использовали гелевые составы с интенсивностью сигнала, соответствующей тканям плода. Это позволило создать точную имитацию мозга, мышц, легких, печени, желудка и мочевого пузыря плода.Важным этапом работы стало создание корпуса, повторяющего анатомию матки и плода на 21-й неделе беременности. Этот корпус был заполнен разработанными гелевыми составами, что позволило получить реалистичную модель для дальнейших исследований. Юрий Васильев подчеркнул, что использование объемной печати в данном проекте позволило добиться максимальной точности в создании трехмерных моделей органов плода. Этот подход открывает новые перспективы для изучения развития плода и диагностики патологий еще на ранних стадиях беременности.Ранее Сергей Собянин сообщал, что искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве. По его словам, в результате этого все московские врачи получат надежных цифровых помощников, которые подскажут оптимальную тактику лечения пациентов. Кроме того, внедрен "умный" проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний, "подсвечивая" их медикам.Интересно, что в дальнейшем ученые планируют добавить в разработку возможность двигательной активности, так как во время исследования плод не всегда находится в неподвижном состоянии. Это позволит более точно изучать развитие плода и оценивать его здоровье. Добавление этой функции значительно расширит возможности использования искусственного интеллекта в медицине.Читайте также: как искусственный интеллект трансформирует сферу здравоохранения. Главврач поликлиники № 220 Тяжельников поделился своими мыслями о внедрении ИИ в медицину. Он отметил, что автоматизация процессов позволяет улучшить качество обслуживания пациентов и оптимизировать работу медицинского персонала. Кроме того, использование алгоритмов машинного обучения помогает в диагностике и лечении различных заболеваний, делая процесс более точным и эффективным.