Достижения в области технологий означают, что переход от микроскопов к цифровым альтернативам теперь может быть достигнут без ущерба для качества изображения. Но дело не в технологии.
Профессор Джина Зини размышляет о ключевых преимуществах цифровых разработок, включая повышение качества скрининга, экономию времени занятых морфологов, улучшение клинического сотрудничества, улучшение обучения и обмен опытом с развивающимися странами.
Когда я начинал свою карьеру гематолога, исследование мазка крови означало просмотр под микроскопом.
Это был стандарт во всем мире.
С тех пор достижения в области технологий привели к разработке и внедрению новых подходов во многих странах.
В частности, цифровые инструменты играют все более вспомогательную роль, часто заменяя или уменьшая необходимость выполнения многих трудоемких задач вручную в лабораториях.
Потенциал цифровых технологий, особенно в таких областях, как гематология и морфология, где я специализируюсь, в настоящее время расширяется по мере того, как продолжают внедряться более сложные технологии.
Цели: повысить эффективность, качество и сотрудничество в среде, где дефицитные специалисты пользуются большим спросом.
Чего добились лаборатории в области цифровой морфологии?
Цифровые морфологические анализаторы были приняты во многих частях мира как одно из средств повышения эффективности работы лабораторий, а также качества отчетности в программах скрининга.
Такие устройства помогли автоматизировать часть процесса скрининга, анализируя большое количество мазков крови и помогая выявить отклонения.
Технологии, конечно, не заменили роль гематологов.
Взаимодействие с людьми по-прежнему играет очень важную роль в программах скрининга: гематологи вмешиваются при выявлении случаев и проверяют значительные образцы в ходе текущего процесса, чтобы обеспечить точность и надежность.
Современные цифровые морфологические анализаторы позволили профессионалам в лаборатории просматривать, проверять и составлять отчеты по изображениям на экране, что позволяет им легче находить клетки и проблемные области, чем если бы они смотрели через микроскоп.
Запоминание изображений на экране по сравнению с поиском клеток на предметном стекле под микроскопом также представляет собой большое преимущество с точки зрения необходимого времени и усилий для занятых лабораторных групп.
Доступность цифровых клеточных изображений на экране способствовала внутрилабораторному, а иногда и межлабораторному достижению консенсуса и гармонизации, при этом изображения были легко доступны и доступны для поиска как для групп, находящихся на месте, так и для тех, кто работает удаленно.
Доступ к цифровым изображениям может, например, позволить сотрудникам делиться изображениями с другими коллегами для получения экспертного мнения, часто даже если этот коллега работает дома.
Дополнительные выгоды также были получены за счет цифровых технологий.
Мазок крови иногда может служить основным или единственным доказательством конкретного диагноза, например, миелодиспластического синдрома, лейкемии, лимфомы или гемолитической анемии.
Такие мазки крови, возможно, придется хранить в течение длительного времени: этого легче достичь с помощью цифровых морфологических изображений.
А для некоторых аномальных параметров, предоставляемых автоматическими анализаторами, таких как аномальные параметры эритроцитов, точность может быть выше и менее субъективной, чем оценка с использованием микроскопии.
Это может помочь персоналу подготовить важные отчеты после проведения лишь быстрой качественной оценки мазка.
Короче говоря, цифровая морфология обеспечивает значительные преимущества в лабораториях, стремящихся сократить время выполнения работ, качество и затраты, помогая облегчить некоторые проблемы усталости и рабочей нагрузки, связанные с оптической морфологией, а также улучшить возможности повторяемости и упростить управление изображениями клеток. .
Почему продолжение инноваций необходимо и необходимо и где это уже происходит
Потребность в высокопроизводительных цифровых инструментах в настоящее время усилилась.
Их роль трансформируется из поддержки эффективной деятельности лаборатории в насущную необходимость оказания услуг по скринингу в условиях стресса.
В настоящее время наблюдается кризис человеческих ресурсов в таких областях, как гематология и морфологический анализ, вызванный тем, что с каждым годом становится все меньше экспертов, которые продолжают справляться с постоянно растущей рабочей нагрузкой по поддержке профилактического здравоохранения.
Сейчас ситуация требует еще более совершенных технологий для увеличения мощности.
Цифровые морфологические анализаторы являются важным примером технологии, которая была разработана для поддержки этой цели и в которой инновации продолжаются.
Исторически сложилось так, что старые устройства, хотя и были полезными, имели некоторые ограничения.
Многие из этих устройств работают путем восстановления изображения, а не отображения истинного изображения мазка.
Это означает, что изображения выглядят иначе, чем те, которые видны на предметных стеклах при помощи оптической микроскопии.
Следовательно, лабораторным группам, проверяющим изображения, требовалось дополнительное обучение, чтобы научиться интерпретировать изображения и распознавать проблемные области на изображениях, созданных конкретными устройствами, чтобы иметь возможность составлять отчеты эффективным и последовательным образом.
Сейчас ситуация меняется: новые цифровые технологии способны точно воспроизводить то, что видно под микроскопом.
Это было доказано в ходе анализа производительности автоматизированного цифрового морфологического анализатора клеток MC-80 , выпущенного поставщиком медицинского оборудования Mindray, в котором я недавно принимал участие.
Образцы крови, исследованные в ходе анализа, продемонстрировали отличную воспроизводимость изображений клеток, которые идеально соответствовали тем, которые видны под микроскопом.
До начала исследования я ничего не знал о случаях, но мог немедленно проверить и подтвердить изображения на экране.
И это становится возможным благодаря тому, что для каждого оцениваемого образца за время щелчка мыши на экране появляются двести предварительно классифицированных изображений ядросодержащих клеток с морфологическими деталями, идентичными тем, которые наблюдаются под оптическим микроскопом.
Таким образом, нет необходимости тратить дополнительное время на то, чтобы найти предметное стекло, расположить его на столе микроскопа, найти зону наблюдения и счета, фокусироваться с объективами при различных увеличениях, включая добавление масла, как это происходит при работе с оптическим микроскопом.
Затраченное время посвящено наблюдению за ячейками и подтверждению их предварительной классификации или переходу в другой подкласс, когда это необходимо: однако после перемещения система автоматически восстанавливает проценты дифференциала.
Чтобы оценить эту серию образцов, которые все были патологическими из-за количественных и/или качественных аномалий, я потратил в среднем одну-две минуты на проверку каждого образца.
Для получения эталонного дифференциала под оптическим микроскопом требовалось в среднем шесть-восемь минут, оценивая в обоих случаях не менее 200 зародышевых элементов.
Эта способность создавать изображения, неотличимые от изображений микроскопа, является современной.
Повышение эффективности и поддержка более качественной отчетности — это преимущества, которые говорят сами за себя в контексте ограниченных ресурсов.
Но это также открывает новые возможности в области обучения и сотрудничества.
Цифровая морфология в целом может сократить время, необходимое для подготовки хорошего морфолога.
Но также стоит иметь в виду, что, несмотря на растущее распространение, только около 37 процентов стран мира используют цифровую морфологию.
Например, многие развивающиеся страны по-прежнему полагаются на микроскопию как на основной инструмент.
Доступ к технологиям, которые могут воспроизводить изображение, увиденное под микроскопом, открывает непосредственные возможности для лабораторий, использующих цифровую морфологию, делиться узнаваемыми изображениями в учебных целях с профессионалами и стажерами в странах, где эта технология еще не получила широкого распространения.
И если мы сможем расширить внедрение цифровой морфологии, которая создает изображения, знакомые тем, кто использует микроскопию, мы сможем реализовать возможности улучшить скрининг, уменьшить количество ложноотрицательных результатов и расширить многие другие преимущества, которые может принести цифровая морфология.
Профессор Джина Зини — доцент кафедры гематологии Каттолического университета Сакро Куоре, Рим, Италия, и Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Рим, Италия. Она является членом правления и бывшим научным секретарем (2012–2022 гг.) Международного совета по стандартизации в гематологии (ICSH).