تطوير برمجيات تحليل الصور الطبية
تعتمد ساينس سوفت على خبرتها التي تجاوزت 19 عامًا في مجال تقنية معلومات الرعاية الصحية لتطوير تطبيقات متقدمة للتصوير الطبي تدعم مهارات الأطباء بتقنيات حديثة ومبتكرة.
يتيح تحليل الصور لمُصنِّعي الأجهزة الطبية والباحثين تقليل الأخطاء السريرية والاختبارات غير الضرورية وحالات التشخيص الخاطئ، ويسهم في رفع جودة الرعاية الصحية.
ساينس سوفت شركة رائدة في سوق خدمات تقنية معلومات الرعاية الصحية حسب تقرير SPARK Matrix لعام 2022
صُنفت ساينس سوفت بصفتها شركة رائدة في تقديم خدمات تقنية المعلومات في مجال الرعاية الصحية، إلى جانب شركة أثينا هيلث وشركة أوراكل سيرنر. وجاء هذا الإنجاز العظيم نتيجة 19 عامًا من السعي الدؤوب نحو الابتكار التقني الذي حققه فريق ساينس سوفت الشغوف من خبراء تقنية المعلومات في مجال الرعاية الصحية الذين يسعون دائمًا لإحداث فرقًا لصالح المرضى ومقدمي الرعاية على حد سواء.
لمحة عامة عن السوق واتجاهاته
في عام 2022، قُدِّرت قيمة السوق العالمي لبرمجيات تحليل الصور الطبية بنحو 11.26 مليار ريال سعودي، ومن المتوقع أن ينمو هذا السوق بمعدل سنوي مركب (CAGR) قدره 7.8% في الفترة بين عامي 2024 و2030.
تزداد الحاجة إلى حلول قوية وفعَّالة للتصوير الطبي للأسباب الآتية:
- تزايد أعداد المصابين بالأمراض المزمنة: وفقًا لمركز مكافحة الأمراض والوقاية منها (CDC)، يعيش 6 من كل 10 مواطنين مع واحد أو أكثر من الأمراض المزمنة. وحسب تقارير وزارة الصحة السعودية لعام 2021، فإن 71% من الوفيات في المملكة ناجمة عن الأمراض المزمنة.
- زيادة ثقة المستهلكين: وفقًا للدراسات والأبحاث، يشعر 79% من المشاركين بالثقة في دقة تشخيصات الأشعة المدعومة بتحليلات البيانات.
- الحاجة إلى تسريع عملية تحليل الصور الطبية: تسهم الحلول المتخصصة في زيادة إنتاجية فِرق التصوير الطبي بنسبة 30%.
تعزيز الفوائد السريرية والبحثية عبر برمجيات تحليل الصور الطبية
تقدم ساينس سوفت دعم تكنولوجي متقدم للباحثين والمبتكرين في المجال الطبي ومُصنِّعي الأجهزة الطبية لمواجهة التحديات المُعقدة في الوقاية من الأمراض وتشخيصها وعلاجها. من خلال تمكين التحليل اليدوي والآلي للصور الطبية ثلاثية الأبعاد (3D) باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، يُمكن لمقدمي الرعاية الصحية الاستفادة من الفرص الآتية لتحسين التشخيص والعلاج ونتائج المرضى:
- أنظمة تعلم الآلة (ML): لتبسيط التشخيص المُبكر وتعزيز دقته، ما يسهم في تحسين معدلات الشفاء والبقاء على قيد الحياة.
- الشبكات العصبية: للتحقق من صحة التشخيصات.
- الخوارزميات المتخصصة في الأبحاث: لاكتشاف الأنماط الخفية والحصول على رؤى قيمة تدعم تطوير الأدوية وفحص الحالات المعقدة ذات الأعراض السلبية.
- حلول تقسيم الصور: لتحديد مناطق العلاج بدقة، وبالتالي، تقليل الضرر المحتمل على الأنسجة الصحية أثناء الإجراءات الجراحية.
- تطبيقات دمج التصوير ثلاثي الأبعاد (3D) مع أجهزة الواقع الافتراضي (VR): لتمكين التدريب التفاعلي لمتخصصي الرعاية الصحية، وتثقيف المرضى، والحصول على تشخيصات متقدمة.
تحليل الصور الطبية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة (ML)
لتعزيز دقة تحليل الصور الطبية، تعالج خوارزميات تعلم الآلة كميات ضخمة من البيانات الطبية وتحدد الأنماط المُعقدة التي يصعب رؤيتها بالعين البشرية.
تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة في المهام الآتية بكفاءة عالية:
- تشخيص الأمراض.
- تقسيم الصور الطبية.
- تحديد نوع الأنسجة.
- التنبؤ بالنتائج الصحية.
نهجنا في التعامل مع التحديات التي تواجهكم
نسعى لدعم جهودكم في تزويد مقدمي الرعاية الصحية بحلول متقدمة لتحليل الصور الطبية، ما يعزز دقة التشخيص وكفاءة العلاج، ويسهم في تطور الأبحاث. نؤمن بأن تحقيق هذه الأهداف يعتمد على اختياركم لشريك تقني موثوق وكفء.
يتضمن نهجنا لتلبية احتياجاتكم ما يلي:
التواصل الواضح والفعَّال مع المتخصصين
يُعد الفهم المتبادل للأهداف والتوقعات والعمليات عاملًا رئيسيًا لضمان تحقيق النتائج التي تتوقعونها. لذا، لا تقتصر حلولنا على تلبية احتياجات الرعاية الصحية فحسب، بل تشمل أيضًا تبسيط التعاون والتواصل بين جميع الأطراف.
الخبرة التقنية التي تلبي الاحتياجات السريرية
يتقن خبراؤنا من المتخصصين التقنيين استخدام الخوارزميات الرياضية المعقدة، لتقديم حلول موثوقة ومبتكرة. نستفيد من خبرتنا الممتدة منذ 35 عامًا في تطوير البرمجيات بلغتي ++C وR عبر أنظمة التشغيل Linux وWindows وOS X لتطوير حلول عالية الأداء وموفرة للتكلفة. ولدعم المهام التي تتطلب حوسبة سحابية مكثفة، نقدم أيضًا تقنيات الحوسبة المتوازية وتحسين الأداء. بالإضافة إلى ذلك، نُنظم مسارات عملنا وفقًا لمعايير الأيزو 13485:2016 وIEC 62304:2006 وAmd 1:2015 لضمان الالتزام بأعلى معايير الجودة والكفاءة.
ساينس سوفت في سطور
- 11 عامًا من الخبرة في تطوير برمجيات تحليل الصور.
- 19 عامًا من الخبرة في مجالي الرعاية الصحية وتطوير تطبيقات الجوال.
- نظام متكامل لإدارة جودة برمجيات الأجهزة الطبية (SaMD)، مُعتمد بشهادة الأيزو 13485:2016.
- خبرة عملية واسعة في معايير تبادل بيانات الرعاية الصحية، مثل معيار المستوى الصحي 7 (HL7) والتصنيف الدولي للأمراض (ICD-10)، ورموز المصطلحات الإجرائية الحالية (رموز CPT) ومعايير مشاركة المستندات والصور عبر المؤسسات (XDS/XDS-I).
- إرشادات تفصيلية لضمان الامتثال التنظيمي للوائح والأنظمة مثل: نظام حماية البيانات الشخصية، ومعايير الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA)، ومعيار أبو ظبي الخاص بأمن المعلومات الصحية والأمن الإلكتروني، ومعيار دائرة الصحة الخاص بأمن الأجهزة الطبية، وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، والقانون العام لحماية البيانات (GDPR)، ولائحة الأجهزة الطبية (MDR)، وغيرها.
- أُشيد بخبرة ساينس سوفت في مجال تحليل الصور الطبية ضمن أبحاث قادة السوق لعام 2022 الصادرة عن شركتي MarketsandMarkets وCoherent Market Insights.
- صنَّفت مجلة Health Tech Digital حل مراقبة المرضى عن بُعد (RPM) الذي طورته ساينس سوفت كأفضل حل لتقنية معلومات الرعاية الصحية لعام 2022.
ما الذي يميز ساينس سوفت؟
نُحقِّق نجاح المشروعات، مهما كانت التحديات
تتخطى ساينس سوفت مفهوم الإدارة الروتينية للمشروعات التي غالبًا ما تقتصر على التنظيم، وهو الأسلوب السائد في السوق. بدلاً من ذلك، نتبنى نهجًا احترافيًا في إدارة المشروعات، إذ نُركز على الإشراف الفعّال وقيادة فِرقنا نحو تحقيق نجاح المشروعات لعملائنا، مهما كانت التحديات التي تواجهنا.
أساليب التصوير الطبي التي نتقنها
اعتمادًا على نوع التشخيص الذي يحتاجه المريض، يمكن للطاقم الطبي استخدام العديد من أجهزة التصوير الطبي مثل: أجهزة التصوير المقطعي المحوسب (CT)، والتصوير بالموجات فوق الصوتية، وغيرها.
تتمتع ساينس سوفت بخبرة واسعة في تطوير برمجيات تحليل الصور المتوافقة مع أساليب التصوير الطبي الآتية:
|
|
رسم مخططات الجسم
يركز تحليل الصور ثلاثية الأبعاد (3D) لأجزاء معينة من الجسم على تفاصيل وتحديات معينة. نحن مستعدون لتلبية احتياجاتكم المتعلقة بالتحليل المتعمق للأنسجة والعظام والعضلات والأعضاء، بما في ذلك:
|
|
قصص نجاحنا
التقنيات التي نستخدمها
صيغ الصور الطبية
ندعم مجموعة واسعة من المعايير المشتركة والامتدادات المتخصصة، بما في ذلك:
- DICOM
- Analyze
- MINC
- NIfTI
- ECAT7، وغيرها الكثير.
المنهجيات
|
نستخدم تقنيات تحسين جودة الصور في مرحلة المعالجة المسبقة، لتقليل التشويش، وإزالة العيوب، وتصحيح التشوهات المكانية، وتعزيز التباين. وبفضل توفير صور طبية مُحسَّنة، يستطيع متخصصو الرعاية الصحية ضمان التشخيص الدقيق، وتحديد خطة العلاج المناسبة، بالإضافة إلى تعزيز دقة وكفاءة التحليل الآلي للصور الطبية. |
|
يتيح لنا تقسيم الصور عزل أجزاء معينة داخل الجسم، مثل العظام أو الأنسجة أو الأوعية الدموية أو الأعضاء عن ما يجاورها. فيمكن مثلا عزل أنسجة المخ عن الجمجمة والأنسجة المحيطة. |
|
نستفيد من أساليب دمج الصور أو مطابقتها سواءٌ للصور الملتقطة بتقنيات تصوير مختلفة {مثل: التصوير المقطعي المحوسب (CT) والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)} أو للصور الملتقطة بنفس التقنية لكن في أوقات زمنية مختلفة، إذ يساعد الدمج أو المطابقة على متابعة نمو الأورام وتغيير شكلها، وتحليل تشوه الأنسجة غير الخطية بدقة، كما تدعم تنفيذ الإجراءات التدخلية، وغيرها الكثير. |
|
من خلال القياس الكمي، نُحدد المناطق المقسمة في الصور الطبية ونزودها بمعلومات تشخيصية حول حجمها وشكلها وملمسها وبنيتها وجوانب محددة من التغيرات الديناميكية بمرور الوقت. |