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(xiàn)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(dǎo)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(yù)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(jīng)支氣管鏡的活檢中，將西門子醫(yī)療的移動三維影像系統(tǒng)Cios Spin與Intuitive的內(nèi)鏡機器人系統(tǒng)Ion整合為一，通過全自動三維影像的無縫連接，可以在術(shù)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(shù)中影像引導(dǎo)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。”
對可疑肺結(jié)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(fù)進行有創(chuàng)檢查，精準的導(dǎo)航至關(guān)重要。
目前，僅部分具備條件的外周小病灶可通過CT引導(dǎo)下的穿刺針活檢進行檢查。雖然這種技術(shù)可以提供不錯的診斷率，但并非所有結(jié)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(shè)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(shè)備與機器人輔助支氣管鏡下活檢的結(jié)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(shù)中的病灶位置和術(shù)前規(guī)劃肯定存在差異，如術(shù)前CT和術(shù)中身體情況不同，同時也缺少組織活檢時的實時影像引導(dǎo)，因而準確到達肺部小結(jié)節(jié)病灶是困難的。而通過錐形束CT技術(shù)（CBCT）以及專用的Navilink 3D影像引導(dǎo)接口，Cios Spin與Ion實現(xiàn)了全自動無縫三維影像數(shù)據(jù)傳輸。這套流程無需人工數(shù)據(jù)導(dǎo)入，加速了工作流程。依靠術(shù)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(tǒng)同樣可以減少手術(shù)時間，減少掃描次數(shù)，從而降低輻射劑量。
應(yīng)用這套整合系統(tǒng)的一些早期病例研究展現(xiàn)了將術(shù)中影像與機器人系統(tǒng)結(jié)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(tǒng)發(fā)現(xiàn)了活檢工具沒有到達預(yù)計的病灶位置，并重新調(diào)整工具，到達了病灶[4]。而有的研究則表明這套整合系統(tǒng)在大多數(shù)患者中克服了結(jié)節(jié)隨肺部運動以及與術(shù)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(chǎn)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。 |
關(guān)于西門子醫(yī)療
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(lǐng)先的醫(yī)療科技公司，致力于不斷開發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)組合，包括在新一代醫(yī)療技術(shù)發(fā)展中發(fā)揮日益重要作用的基于人工智能的應(yīng)用和數(shù)字化產(chǎn)品。這些新應(yīng)用將進一步夯實公司在體外診斷、影像引導(dǎo)的治療、體內(nèi)診斷和新型癌癥診療等領(lǐng)域的基礎(chǔ)。同時，西門子醫(yī)療提供廣泛的服務(wù)和解決方案，助力醫(yī)療服務(wù)提供者提升能力，為患者提供高質(zhì)高效的服務(wù)。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(diào)整后利潤額為31億歐元，在全球范圍內(nèi)擁有大約66,000名員工。
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