Les écoles islamiques indonésiennes adoptent la technologie numérique – OpenGov Asia
La technologie d’imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil largement utilisé mais coûteux pour diagnostiquer les lésions cérébrales et les accidents vasculaires cérébraux. Cependant, ses coûts élevés d’approvisionnement, d’installation et d’exploitation signifient qu’une grande partie du monde en développement n’y a pas accès.
Des chercheurs de l’Université de Hong Kong (HKU) ont développé avec succès une nouvelle technologie d’imagerie par résonance magnétique (IRM), l’IRM cérébrale à champ ultra-faible (ULF) 0,055 Tesla, qui peut fonctionner à partir d’une prise murale AC standard et ne nécessite ni radiofréquence ni salle de blindage magnétique. De plus, un appareil d’IRM classique et typique peut coûter jusqu’à 3 millions de dollars américains, mais le scanner ULF-MRI ne coûte qu’une fraction de ce prix.
L’équipe de recherche était dirigée par le professeur Ed X. Wu, titulaire de la chaire de génie biomédical et de la chaire Lam Woo en génie biomédical du Département de génie électrique et électronique, HKU. Le résultat de la recherche a été publié dans Communication Nature, et également mis en évidence dans Nature Asie et Scientifique Américain.
L’équipe HKU est l’un des trois principaux groupes de recherche universitaires ULF-MRI dans le monde, dont un basé à Harvard/MGH, dédié au développement de la nouvelle technologie ULF-MRI. Leur objectif, partagé par des chercheurs comme le professeur Wu, est de vulgariser et d’élargir l’utilisation de l’IRM.
En tant que chercheur en IRM depuis plus de 30 ans, le professeur Wu est ravi et tire un fort sentiment d’accomplissement du développement de ce qu’il appelle un scanner IRM « réduit » qui est beaucoup plus abordable que ce qui est proposé dans les hôpitaux. Le corps humain est principalement composé de molécules d’eau, sur lesquelles l’IRM se nourrit, a déclaré le professeur Wu. « L’IRM est un cadeau de la nature et nous devons l’utiliser davantage. Actuellement, il est sous-utilisé comme outil de diagnostic.
On estime qu’actuellement plus de 90 % des scanners IRM sont situés dans des pays à revenu élevé et que les deux tiers de la population mondiale n’y ont pas accès. Le nombre total de scanners cliniques est estimé à environ 50 000 seulement dans le monde.
L’équipe HKU a mis à la disposition de tous ceux qui souhaitent développer davantage la technologie ou l’appliquer dans divers domaines la conception et les algorithmes des connaissances open source de l’IRM cérébrale ULF 0,055 Tesla. Cela ouvre pratiquement la porte à des avancées dans divers aspects de la prestation de soins de santé en termes d’applications IRM. Ce sera un grand domaine, a déclaré le professeur Wu, l’équipe a démontré le concept et montré la faisabilité d’une version simplifiée de l’IRM. Il existe de nombreuses façons d’avancer.
Grâce à l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage en profondeur, l’équipe a supprimé la contrainte de l’IRM conventionnelle, à savoir la nécessité d’être protégé du signal radiofréquence extérieur, ce qui se traduit par une configuration encombrante et non mobile. Les scanners IRM existants sont essentiellement des aimants géants et ont besoin d’une salle spécialement conçue pour les protéger des signaux extérieurs et pour contenir les puissants champs magnétiques générés par leurs aimants supraconducteurs, qui nécessitent des systèmes de refroidissement à l’hélium liquide coûteux. Le nouveau concept informatique et matériel de l’équipe a rendu possible les derniers développements.
Le professeur Wu est persuadé qu’une masse critique de chercheurs pourrait repousser les frontières du savoir. Il a noté que l’approche open source est le moyen le plus rapide de diffuser les connaissances. On espère que l’IRM pourra être utilisée dans d’autres domaines que la radiologie, par exemple en pédiatrie, en neurochirurgie ou aux urgences. L’équipe accueille davantage de personnes des secteurs scientifique, clinique et industriel dans la recherche au profit des soins de santé, a-t-il déclaré.
En collaboration avec le professeur Gilberto Leung de neurochirurgie et d’autres cliniciens de l’hôpital Queen Mary, son équipe avait validé les résultats de l’utilisation de l’ULF-MRI en les comparant avec des images obtenues à partir d’une machine IRM standard de 3 Tesla. Ils pourraient identifier la plupart des mêmes pathologies, y compris les résultats des accidents vasculaires cérébraux et des tumeurs, malgré le manque de clarté et de résolution requis pour des diagnostics de précision.
Le professeur Wu a déclaré : « Je pense que l’informatique et les mégadonnées feront partie intégrante et inévitable de la future technologie IRM. Compte tenu de la nature inhérente de l’IRM, je pense que les technologies d’IRM largement déployées conduiront à d’immenses opportunités à l’avenir grâce à la formation et au diagnostic d’images IRM basés sur les données dans le domaine de la santé. Cela conduira à des applications d’IRM cliniques peu coûteuses, efficaces et plus intelligentes, qui profiteront en fin de compte à plus de patients.