Když se řekne astronomie, většině lidí se vybaví dalekohledy, hvězdné mlhoviny a lov exoplanet. Jen málokdo by však očekával, že metody vyvinuté pro zpracování obrovských objemů kosmických dat mohou zásadně urychlit a zpřesnit analýzu lékařských snímků. Přesně to se ale stalo díky algoritmu MOPED, který zpočátku sloužil ke studiu galaxií a dnes pomáhá lékařům po celém světě. Jak se technologie z kosmického výzkumu dostala až k nemocničním diagnostickým přístrojům?
Od galaxií k lidskému mozku
Příběh tohoto nečekaného spojení začíná na půdě University of Edinburgh, kde astronom prof. Alan Heavens vyvinul v roce 2000 metodu MOPED (Massively Optimised Parameter Estimation and Data compression). Tento algoritmus měl pomoci při analýze spekter galaxií – tedy rozsáhlých datových sad obsahujících světlo rozložené do jednotlivých vlnových délek.
Problém? Analýza těchto spekter je extrémně výpočetně náročná. Tradiční metody by procházením každého bodu v datech zabraly nekonečně dlouhou dobu. MOPED však umožnil data „zhustit“, aniž by došlo ke ztrátě klíčových informací – umožnil tedy extrémně rychlou analýzu s minimální chybovostí.
O několik let později si tým vědců všiml, že podobný problém existuje i v medicíně. Radiologové analyzují snímky pacientů, aby sledovali změny v čase – například při růstu nádoru. Tradiční metody byly pomalé a výpočetně náročné. Nabízelo se tedy jednoduché řešení: převést MOPED z astronomie do medicíny.
Blackford Analysis: startup, který změnil medicínské zobrazování
Přechod mezi obory nebyl úplně jednoduchý. Aby bylo možné technologii skutečně využít v klinické praxi, bylo třeba přizpůsobit ji specifikům lékařského zobrazování. Tento úkol si vzal na starost Dr. Ben Panter, který spolu s Alanem Heavensem založil firmu Blackford Analysis Ltd. Jejich cíl byl jasný: urychlit analýzu medicínských snímků a zpřesnit diagnostiku.
A výsledky? Ohromující. Díky vylepšené technologii z astronomie se podařilo zrychlit analýzu radiologických snímků o 10 až 50 %, což umožňuje rychlejší diagnostiku nemocí, jako je rakovina plic nebo neurodegenerativní poruchy. Systém je dnes využíván v přes 750 nemocnicích po celém světě, a každoročně se díky němu analyzují více než 2 miliony snímků.
V praxi to znamená, že radiologové ušetří obrovské množství času a mohou se soustředit na složitější diagnostické úkoly. Zrychlení procesů dokonce umožňuje vyšetření více než 200 000 pacientů ročně navíc!
Jak to funguje?
MOPED funguje na principu tzv. kompresního modelování dat. Představte si, že porovnáváte dva CT snímky mozku, ale místo analýzy milionů pixelů v obrazu pracujete pouze s několika klíčovými parametry, které algoritmus předem extrahoval. V podstatě to znamená, že se složitý obrazový problém převede na jednoduchý matematický úkol.
Například při diagnostice mozkových lézí algoritmus:
- Identifikuje klíčové oblasti (např. potenciální ložiska poškození).
- Vypočítá změny mezi jednotlivými snímky (například mezi CT snímky pořízenými v různých časech).
- Extrahuje podstatné informace do komprimované podoby, která umožňuje rychlé porovnání a analýzu.
- Zobrazí výsledek lékaři, který může rychle rozhodnout o dalším postupu.
Stejný princip funguje i v jiných oblastech – například při sledování růstu nádorů nebo analýze změn v plicních skenech pacientů s COVID-19.
Budoucnost medicínské astronomie
Tento příběh je nádherným příkladem toho, jak mohou technologie vyvinuté pro úplně jiný obor najít nečekané využití v medicíně. Astronomická data a lékařské snímky mají společný rys – jsou extrémně rozsáhlé a obsahují množství užitečných informací, které je třeba efektivně analyzovat.
Dnes se algoritmy inspirované astronomií používají i v dalších oblastech medicíny, včetně 3D tisku orgánů, AI diagnostiky a prediktivní analýzy chorob. MOPED se stal základem nových přístupů k diagnostice a ukazuje, že hranice mezi vědními obory jsou často jen umělé.
Kdo ví, třeba se jednou dočkáme technologie, která nám díky analýze kosmických dat pomůže diagnostikovat nemoci ještě před jejich vznikem. Vesmír a medicína mají možná více společného, než si myslíme.
Zdroje informací:
University of Edinburgh. (2021). Accelerated medical imaging with astronomical data compression techniques: From MOPED to Blackford Analysis Ltd. Research Excellence Framework. Dostupné z: https://results2021.ref.ac.uk/impact/18998470-002e-4ab1-9828-40b5bb7d1ecc?page=1
