Tekoälyn tulevaisuus lääketieteellisessä kuvantamisessa [Röntgensäteestä lisättyyn todellisuuteen]

Oletetaan, että algoritmi voisi lukea mammografiasi tai CT-skannauksesi ja kertoa sinulle, että sinulla on syöpä. Miten reagoisit?

Radiologien kyvyn ajatella laatikon ulkopuolella ja ohjata diagnostisia prosesseja odotetaan yhä tärkeämmäksi.

Tekoäly kiistatta juurtuu heidän päivittäiseen rutiiniinsa, erityisesti yksinkertaisten vaivojen diagnosointiin ja toistuvien tehtävien auttamiseen. Tämän valossa, radiologien ei pitäisi pelätä tekoälyä, mutta heidän tulisi oppia, miten se voi parantaa heidän työelämäänsä.

AI modernissa lääketieteellisessä kuvantamisessa

Termi ”tekoäly” (AI) viittaa tekniikan, lähinnä tietokoneiden, kykyyn simuloida ihmisen älykkyyttä. Lääketieteen ala voi hyötyä suuresti tekoälyn käytöstä.

Terveydenhuollon tarjoajat voivat hyötyä tekoälyn ratkaisuista monin tavoin, erityisesti potilaan hoidon ja hallinnollisten tehtävien osalta. Termi ”lääketieteellinen kuvantaminen” viittaa diagnostiseen menetelmään, joka sisältää visuaalisten apuvälineiden ja kuvan esitysten luomisen ihmiskehon sekä kehon sisäelinten toiminnan seurannan.

Koneoppiminen ja robotiikka ovat tekoälyn kaksi ensisijaista haaraa. Robotit auttavat ihmisen lääketieteen ammattilaisia, potilaille, ja operaattorit diagnoosiprosessissa, kun taas koneoppimisella tarkoitetaan algoritmin tunnistamista ja käyttämistä tietokonejärjestelmissä kuvien tulkitsemiseksi.

Uusi suuntaus yhteistyöhön ja yhteistyöhön

Innovaatioiden kannalta, terveydenhuoltoalalla on täynnä pelinvaihtajia. Tekoälyn (AI) johtajat lääketieteellisessä kuvantamisessa tekevät tiivistä yhteistyötä terveydenhuollon yrittäjien ja ammattilaisten kanssa luodakseen huippuluokan, kustannustehokkaita lääketieteellisiä hoitoja.

Lisääntynyt yhteistyö ja kumppanuudet eri alojen välillä auttavat tekoälyä lääketieteellisen kuvantamisen markkinoilla. Lääketieteellisen kuvantamisen alalla tekoälystä (AI) kilpailevat yritykset käyttävät merkittäviä resursseja alan lupauksen tutkimiseen ja huippuluokan ratkaisujen kehittämiseen.

Tekoäly radiologiassa

Yksi avainalueista, joilla tekoälyä käytetään lääketieteellisessä kuvantamisessa, on lääketieteellisten kuvien analysointi, kuten röntgenkuvat, CT-skannaukset, ja MRI: t.

Voimme kouluttaa tekoälyn algoritmeja näiden kuvien analysoimiseksi ja kuvioiden ja poikkeavuuksien tunnistamiseksi, jotka eivät välttämättä ilmesty heti ihmisen tarkkailijalle. Tämä voi auttaa parantamaan diagnoosien tarkkuutta ja vähentämään virheiden riskiä.

Tekoälyä käytetään myös apuna lääketieteellisten kuvien tulkinnassa. Esimerkiksi tekoälyn algoritmit voivat luoda luettelon mahdollisista diagnooseista tai korostaa kuvan tiettyjä huolenaiheita. Tämä voi vähentää terveydenhuollon tarjoajien työmäärää ja antaa heille mahdollisuuden keskittyä monimutkaisempiin tehtäviin.

Kuva-analyysin ja tulkinnan lisäksi tekoälyä käytetään myös lääketieteellisten kuvantamisprosessien tehokkuuden parantamiseen. Esimerkiksi tekoälyn algoritmeilla voidaan automatisoida kuvantamistutkimusten aikataulutus ja optimoida kuvantamislaitteiden käyttö.

Tarvitaanko radiologeja, Tulevaisuudessa?

Vaikka tekoälyn (AI) odotetaan vaikuttavan radiologiaan merkittävästi, se ei todennäköisesti korvaa radiologien tarvetta kokonaan.

Vaikka tekoälyn algoritmeja voidaan kouluttaa analysoimaan lääketieteellisiä kuvia ja tunnistamaan kuviot ja poikkeavuudet, he eivät voi tarjota samaa asiantuntemusta ja arviointia kuin koulutettu radiologi.

On odotettavissa, että tekoälyä käytetään radiologien ominaisuuksien lisäämiseen sen sijaan, että korvaisi ne. Esimerkiksi tekoälyn algoritmeja voidaan käyttää apuna lääketieteellisten kuvien tulkinnassa ja luoda luettelo mahdollisista diagnooseista. Radiologin tehtävä on kuitenkin edelleen tarkistaa ja tulkita kuvat ja tehdä lopullinen diagnoosi.

Tulevaisuudessa radiologeilla on todennäköisesti edelleen tärkeä rooli terveydenhuoltojärjestelmässä, työskentelemällä tekoälyn rinnalla parhaan mahdollisen hoidon tarjoamiseksi potilaille. Radiologien rooli voi kuitenkin kehittyä ja muuttua tekoälytekniikan kehittyessä.

Mitkä ovat haasteet AI: n tuomisessa radiologiaan?

Tekoälyn (AI) tuomisessa radiologian osastolle voi syntyä useita haasteita:

Alkuperäiset kustannukset

Tekoälyjärjestelmien käyttöönotto voi olla kallista, varsinkin jos radiologian osaston on ostettava uusi ohjelmisto tai laitteisto.

Tietojen keruu ja valmistelu

AI-algoritmit edellyttävät suurten tietomäärien kouluttamista ja testaamista, ja tietojen laatu voi vaikuttaa tekoälyjärjestelmän tarkkuuteen. Korkealaatuisen datan kerääminen ja valmistelu voi olla aikaa vievää ja resursseja vaativaa.

Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin

Tekoälyjärjestelmien integrointi olemassa olevaan radiologian työnkulkuun ja tekniikkaan voi olla haastavaa ja edellyttää merkittäviä muutoksia prosesseihin ja järjestelmiin.

Muutoksen vastustuskyky

Jotkut terveydenhuollon tarjoajat saattavat vastustaa uuden tekniikan käyttöönottoa, ja voi olla haastavaa saada sisäänosto kaikilta radiologian osaston jäseniltä.

Sääntely ja noudattaminen

Sen varmistaminen, että tekoälyjärjestelmät noudattavat asiaankuuluvia määräyksiä ja standardeja, voi olla haastavaa.

Eettiset näkökohdat

AI: n esittelyssä radiologian osastolle on myös eettisiä näkökohtia, kuten mahdolliset vaikutukset työllisyyteen ja mahdollisuudet puolueellisiin tuloksiin.

Jaetun tietojoukon puute voi olla suuri haittapuoli: Onko MAIDA ratkaisu?

Tietysti, jopa parannetulla tekniikalla ja infrastruktuurilla, oikeat lääketieteellisen kuvantamisen aineistot ovat välttämättömiä sen varmistamiseksi, että tekoäly- ja datatieteiden algoritmit ovat puolueettomia.

Siihen tavoitteeseen, Harvard Medical Schoolin tekoälyosaston tutkijat ovat perustaneet uuden MAIDA-projektin kansainvälisten lääketieteellisten kuvatietokantojen kokoamiseksi ja levittämiseksi.

Tietoturvakysymykset, myyjän lukitus, ja kallis tietoinfrastruktuuri ovat syy siihen, miksi laboratorion johtaja Pranav Rajpurkar vaihtaa lääketieteellistä kuvantamistietoa harvoin laitosten välillä, apulaisprofessori Harvardin lääketieteellisessä koulussa.

Olemassa olevat tiedot eivät heijasta monimuotoisuutta. Kliinisen sovelluksen algoritmeja koulutetaan tyypillisesti vain pienessä osajoukossa sairaaloita, ilman alueellista, kansallinen, tai kansainvälinen kattavuus. Tulokset voivat olla vinossa kohti aliedustettuja populaatioita. Tavalliset dermatologiset tietojoukot eivät sisällä tarpeeksi ihmisiä, joilla on tummempi iho tekemään mielekkäitä johtopäätöksiä.

Tietotieteen ja tekoälyn edistämiseksi, ”Lääketieteellisten kuvakokoelmien demokratisoimiseksi on kiireellisesti tarpeen,” Rajpurkar sanoi. ”Julkisesti tällä hetkellä saatavilla olevat tiedot ovat erittäin rajallisia, erittäin puolueellisia ja erittäin puutteellisia monimuotoisuudessa ja kansainvälisessä edustuksessa. ”

MAIDA: n aineistojen kuratointi on jo alkanut, ja lähtökohtana on rintakehän röntgenkuvat (maailman yleisin kuvantamiskoe). AI-mallit endotrakeaalisen putken asettamiseen ja keuhkokuumeen diagnoosiin ER: ssä ovat muita tyypillisiä radiologin töitä, joihin ryhmä keskittyy.

Lopulliset sanat

Asiantuntijat ja nykyiset tutkimustrendit osoittavat, kuinka tekoäly muuttaa radiologiaa pian. Siksi, lääketieteellisen yhteisön tulisi suhtautua siihen avoimesti sen sijaan, että suhtautuisi siihen pelolla tai piittaamattomuudella.

Radiologien ei pitäisi tuntea tekoälyn uhkaa, mutta heidän tulisi työskennellä sen ymmärtämiseksi ja edistämiseksi. Vähintäänkin se hyödyttää potilaita.

Seuraavien vuosien aikana radiologiassa todennäköisesti tapahtuu merkittäviä muutoksia. Potilaiden hoitaminen on ensiarvoisen tärkeää, minkä vuoksi alan on aina oltava kärjessä. Tehdään yhteistyötä varmistaaksemme, että AI: n integrointi radiologiaan tuottaa positiivisia tuloksia tulevaisuudessa.