德國埃爾朗根2022年7月22日 /美通社/ -- 肺癌死亡率位居全球癌癥死亡率前沿。肺癌篩查可以幫助我們更早發(fā)現某些未定性肺部病變，但這些病變通常都更小，也更難檢測，因此在活檢時需要使用精準導航，以減少對所收集組織的假陰性診斷，從而加速患者的診斷和治療進程。因為肺癌的預后隨著分期進展而顯著變差[3]，所以快速的診斷和治療對肺癌患者尤為重要。在經支氣管鏡的活檢中，將西門子醫(yī)療的移動三維影像系統Cios Spin與Intuitive的內鏡機器人系統Ion整合為一，通過全自動三維影像的無縫連接，可以在術中實時更新目標病灶的位置。
“將肺癌從致死疾病變成慢性疾病是萬里長征，而肺癌篩查僅僅是第一步?！蔽鏖T子醫(yī)療全球副總裁Peter Seitz說道，“我們希望給患者提供完整診療流程的方案。這次Cios Spin和Intuitive的Ion整合，從病灶定位和術中影像引導的方向，提供了這套完整方案的新元素。依靠準確的肺癌分期，讓治療不再被延誤?！?/p>
對可疑肺結節(jié)活檢的難度在于，醫(yī)生需要從一個柔軟而不斷運動的組織 -- 肺上，對這些小病灶進行取樣。為了避免對患者反復進行有創(chuàng)檢查，精準的導航至關重要。
目前，僅部分具備條件的外周小病灶可通過CT引導下的穿刺針活檢進行檢查。雖然這種技術可以提供不錯的診斷率，但并非所有結節(jié)病灶都具備穿刺活檢條件，且穿刺活檢也會帶來氣胸等常見的并發(fā)癥。機器人輔助形狀感知支氣管鏡下活檢則被設計用來到達任何肺部的病灶，同時并發(fā)癥發(fā)生率也很低。移動三維影像設備與機器人輔助支氣管鏡下活檢的結合，則能夠幫助醫(yī)生到達目標病灶并對其完成活檢[4],[5]。
手術中的病灶位置和術前規(guī)劃肯定存在差異，如術前CT和術中身體情況不同，同時也缺少組織活檢時的實時影像引導，因而準確到達肺部小結節(jié)病灶是困難的。而通過錐形束CT技術（CBCT）以及專用的Navilink 3D影像引導接口，Cios Spin與Ion實現了全自動無縫三維影像數據傳輸。這套流程無需人工數據導入，加速了工作流程。依靠術中實時三維影像，醫(yī)生可以立即重新修正病灶定位。這套整合系統同樣可以減少手術時間，減少掃描次數，從而降低輻射劑量。
應用這套整合系統的一些早期病例研究展現了將術中影像與機器人系統結合的潛在優(yōu)勢。有研究顯示在10個病例中，有3個病例通過這套整合系統發(fā)現了活檢工具沒有到達預計的病灶位置，并重新調整工具，到達了病灶[4]。而有的研究則表明這套整合系統在大多數患者中克服了結節(jié)隨肺部運動以及與術前規(guī)劃的偏差，從而提高了診斷可靠性[5]。
[1] Casal, R. F., Sarkiss, M., Jones, A. K., Stewart, J., Tam, A., Grosu, H. B., . . . Eapen, G. A. (2018). Cone beam computed tomography-guided thin/ultrathin bronchoscopy for diagnosis of peripheral lung nodules: A prospective pilot study. Journal of Thoracic Disease, 10(12), 6950-6959. doi:10.21037/jtd.2018.11.21 |
[2] Avasarala, S. K., Machuzak, M. S., & Gildea, T. R. (2020). Multidimensional Precision. Journal of Bronchology & Interventional Pulmonology, 27(2), 153-155. doi:10.1097 |
[3] https://gis.cdc.gov/Cancer/USCS/#/SurvivalbyStage |
[4] Kalchiem-Dekel O, Fuentes P, Bott MJ, Beattie JA, Lee RP, Chawla M, Husta BC. Multiplanar 3D fluoroscopy redefines tool-lesion relationship during robotic-assisted bronchoscopy. Respirology. 2021;26(1):120-123 |
[5] Reisenauer J et al. Combining Shape-Sensing Robotic Bronchoscopy With Mobile Three-Dimensional Imaging to Verify Tool-in-Lesion and Overcome Divergence: A Pilot Study. Mayo Clin Proc Inn Qual Out. 2022;6(3):177-185 |
[6] 此文闡述的產品與功能并非在所有國家均可提供，未來的可提供性不能保證。 |
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位于德國埃爾朗根的西門子醫(yī)療（法蘭克福證券交易所代碼：SHL）是領先的醫(yī)療科技公司，致力于不斷開發(fā)產品和服務組合，包括在新一代醫(yī)療技術發(fā)展中發(fā)揮日益重要作用的基于人工智能的應用和數字化產品。這些新應用將進一步夯實公司在體外診斷、影像引導的治療、體內診斷和新型癌癥診療等領域的基礎。同時，西門子醫(yī)療提供廣泛的服務和解決方案，助力醫(yī)療服務提供者提升能力，為患者提供高質高效的服務。2021財年（截至2021年9月30日），西門子醫(yī)療的總營收為180億歐元，調整后利潤額為31億歐元，在全球范圍內擁有大約66,000名員工。
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