Digital Patologi i praksis innen et fagfelt i Norge Årsmøtekurs Tromsø 2017

Transkript

1 Digital Patologi i praksis innen et fagfelt i Norge Årsmøtekurs Tromsø 2017 Patolog, PhD Haukeland universitetssykehus Universitet i Bergen Bergen, Norway Interesser Ikke neoplastisk nyrepatologi, GI patologi Digital patologi Strukturerte helsedata Sabine Leh

2 Historie

3 historie juni 2008 juli 2008 august 2008 september 2008 oktober 2008 november 2008 desember 2008 januar 2009 februar 2009 mars 2009 april 2009 mai 2009 juni 2009 juli 2009 august 2009 september 2009 oktober 2009 november 2009 desember 2009 januar 2010 februar 2010 mars 2010 april 2010 mai 2010 juni 2010 juli 2010 august 2010 september 2010 Forslag til IKT prosjekt iverksette digital arkivering av nyrebiopsier, gjøre dem tilgjengelig og søkbar i en bildedatabase legge tilrette for skanning av histologiske snitt til forskning og undervisning arbeid med kravspesifikasjoner begynner Aperio scanscope XT Installasjon testperiode begynner Overgang til drift april 2010 mai 2010 juni 2010 juli 2010 august 2010 september 2010 oktober 2010 november 2010 desember 2010 januar 2011 februar 2011 mars 2011 april 2011 mai 2011 juni 2011 juli 2011 august 2011 september 2011 oktober 2011 november 2011 desember 2011 januar 2012 februar 2012 mars 2012 april 2012 mai 2012 juni 2012 juli 2012

4 Første skanner: scanscope XT

5 Digital snittskanner

6 Digital snittskanner

7 2012 BGO-APP145\\images Digital snittskanner: Scanscope XT Spectrum server BGO-APP145 Norsk Nyrebiopsiregister: Digitalt snitt arkiv 5533 biopsier / 5 år 671 nyrebiopsier diagnostisert med digitale snitt SQL Server database

8 BGO-APP145\\images Spectrum server BGO-APP145 Lettvint kommunikasjon om patologifunn SQL Server database

9 Systemorganisasjon Avdeling for patologi FOU: Seksjon for ehelse Brukere Systemansvarlig Systemforvalter Hardware Helse Vest IKT MTA Leverandør

10 2015: Skanner no 2: Hamamatsu Nanozoomer XR Foto: Haukeland universitetssjukehus Katrine Sunde

11 10 gode grunner for digital patologi

12 Enhver digitalt snitt er kun ett museklikk unna

13

14 1 Enhver digitalt snitt er kun ett museklikk unna Dette gjelder også for historiske snitt

15 1 Oppløsning - god nok! 54 år gammel, mann, nefrotisk syndrom

16 2 71 år, kvinne nefrotisk syndrom En kan følge forandringer lettvint gjennom snittserier

17 3 Amyloid A kappa lambda Det er lett å sammenligne immunhistokjemiske farginger ved å legge snitt ved siden av hverandre

18 4 Målinger er enkelt å utføre 20 år, kvinne, nefrotisk syndrom

19 5 32 år, man, nyresvikt

20 5 32 år, man, nyresvikt

21 5 32 år, man, nyresvikt

22 5 Med annoteringer dokumenteres viktige funn 32 år, man, nyresvikt

23 Prepare slides Scan Read and annotate Sign out Demonstrate

24 6 Annoteringer gjør det let å demonstrere funn i møter

25 7 MDT møter

26 8 VPN Tilgjengelighet av digitale snitt

27 9 Samarbeid i forskningsprosjekter

28 9 Samarbeid i forskningsprosjekter Fabry sykdom scoring av inklusjoner i glomeruli

29 9 Samarbeid i forskningsprosjekter Podocytt inklusjoner toluidinblått farget semitynnsnitt glomerulus score diameter

30 10 Ryddig arbeidsplass Fuji P27T-6, 2560x1440, 3.7 Mill Pixel, dot pitch 0.23

31 10 Ryddig arbeidsplass Fuji P27T-6, 2560x1440, 3.7 Mill Pixel, dot pitch 0.23

32 Problemer

33 Begrensning: polarisasjon

34 Digital patologi trenger perfekte objektglass

35 Hver skanner har sin egen fargetone Scanscope XT Nanozoomer XR Mikroskop

36 Performance problemer

37 Fokusproblemer

38 Muligheter

39 Digital patologi den grunnleggende endringen 40 Mikroskopiske snitt blir tilgjengelig hvor som helst når som helst Haukeland universitetssjukehus Katrine Sunde Nasjonal IKT Konseptstudie digital patologi

40 Digital patologi 41 Lettvint konsultasjon Oslo universitetssykehus Bettina Casati Haukeland universitetssjukehus Katrine Sunde Nasjonal IKT Konseptstudie digital patologi

41 Digital patologi Rett prøve til rett patolog til rett tid Hudpatologi 42 Melanomer Mammapatologi Lymfoid og hematologisk patologi Lunge- og øre nese hals patologi Ikke-neoplastisk nyrepatologi Gynekologisk patologi Urologisk patologi Perinatal patologi og placenta Ben- og bløtvevspatologi Nevropatologi Obduksjon Molekylær patologi Haukeland universitetssjukehus Katrine Sunde Cytologi Nasjonal IKT Konseptstudie digital patologi

42 Bildeanalyse eksempel 1 Ki-67 neuroendokrin tumor Aperio image analysis toolkit Nazanin Mola, Haukeland universitetssykehus

43 Bildeanalyse eksempel 2 Tarig Osman, Renal Research Group, Universitetet i Bergen C 5b-9 i membranøs glomerulonefritt

44 Mønstergjenkjenning Liu et al. Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images. 2017

45 Mønstergjenkjenning Google Research Blog Mars 2017

46 Mønstergjenkjenning Google Research Blog Mars 2017

47 Undervisning

48 49 Hva betyr digital patologi for leger i spesialisering? Å ha tilgang til en nasjonal undervisningsdatabase Nasjonal IKT Konseptstudie digital patologi

49 Til slutt

50 Digital patologi vil forandre måten vi arbeider på Patologiavdelinger vil også være IT bedrifter vi må lære oss grunnleggende kunnskaper innenfor IT og bildehåndtering/-analyse Vi må bidra i utviklingen

51