Il futuro dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico [dai raggi X alla realtà aumentata]

Supponiamo che un algoritmo possa leggere la tua mammografia o la TAC e dirti che hai un cancro. Come reagiresti?

Si prevede che la capacità dei radiologi di pensare fuori dagli schemi e guidare i processi diagnostici diventerà sempre più importante.

L'intelligenza artificiale diventerà senza dubbio radicata nella loro routine quotidiana, soprattutto per diagnosticare disturbi semplici e aiutare le attività ripetitive. Alla luce di ciò, i radiologi non dovrebbero aver paura dell'intelligenza artificiale, ma dovrebbero imparare come potrebbe migliorare la loro vita lavorativa.

L'intelligenza artificiale nella moderna diagnostica per immagini

Il termine «intelligenza artificiale» (AI) si riferisce alla capacità della tecnologia, principalmente dei computer, di simulare l'intelligenza umana. Il campo medico può trarre grandi vantaggi dall'uso dell'intelligenza artificiale.

Gli operatori sanitari possono trarre vantaggio dalle soluzioni di intelligenza artificiale in diversi modi, in particolare per quanto riguarda la cura dei pazienti e le attività amministrative. Il termine «diagnostica per immagini» si riferisce a un metodo diagnostico che include la creazione di ausili visivi e rappresentazioni di immagini del corpo umano, nonché il monitoraggio del funzionamento degli organi interni del corpo.

L'apprendimento automatico e la robotica sono i due rami principali dell'intelligenza artificiale. I robot aiutano i professionisti medici umani, i pazienti e gli operatori nel processo diagnostico, mentre l'apprendimento automatico si riferisce al riconoscimento e all'utilizzo dell'algoritmo nei sistemi informatici per interpretare le immagini.

Nuova tendenza nella collaborazione e nella cooperazione

In termini di innovazione, il settore sanitario è pieno di soluzioni rivoluzionarie. I leader nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) nell'imaging medico stanno collaborando a stretto contatto con imprenditori e professionisti del settore sanitario per creare terapie mediche all'avanguardia ed economiche.

L'aumento delle collaborazioni e delle partnership tra diversi settori aiuta l'intelligenza artificiale (AI) nel mercato dell'imaging medico. Le aziende che competono per l'intelligenza artificiale (AI) nel settore dell'imaging medico stanno dedicando risorse significative allo studio delle promesse del settore e allo sviluppo di soluzioni all'avanguardia.

Intelligenza artificiale in radiologia

Una delle aree chiave in cui l'intelligenza artificiale viene applicata nell'imaging medico è l'analisi delle immagini mediche, come radiografie, scansioni TC e risonanza magnetica.

Possiamo addestrare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare queste immagini e identificare schemi e anomalie che potrebbero non apparire immediatamente a un osservatore umano. Ciò può contribuire a migliorare l'accuratezza delle diagnosi e a ridurre il rischio di errori.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per aiutare nell'interpretazione delle immagini mediche. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono generare un elenco di possibili diagnosi o evidenziare aree specifiche di interesse in un'immagine. Ciò può ridurre il carico di lavoro degli operatori sanitari e consentire loro di concentrarsi su attività più complesse.

Oltre all'analisi e all'interpretazione delle immagini, l'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per migliorare l'efficienza dei processi di imaging medico. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per automatizzare la pianificazione degli studi di imaging e ottimizzare l'uso delle apparecchiature di imaging.

Saranno necessari i radiologi, in futuro?

Sebbene si preveda che l'intelligenza artificiale (IA) abbia un impatto significativo sulla radiologia, è improbabile che sostituisca completamente la necessità dei radiologi.

Sebbene gli algoritmi di intelligenza artificiale possano essere addestrati per analizzare immagini mediche e identificare modelli e anomalie, non possono fornire lo stesso livello di esperienza e giudizio di un radiologo esperto.

Si prevede che l'intelligenza artificiale verrà utilizzata per aumentare le capacità dei radiologi anziché sostituirle. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aiutare nell'interpretazione delle immagini mediche e generare un elenco di possibili diagnosi. Tuttavia, spetterà comunque al radiologo rivedere e interpretare le immagini ed effettuare una diagnosi definitiva.

In futuro, i radiologi continueranno probabilmente a svolgere un ruolo fondamentale nel sistema sanitario, lavorando a fianco dell'intelligenza artificiale per fornire la migliore assistenza possibile ai pazienti. Tuttavia, il ruolo dei radiologi può evolversi e cambiare con l'avanzare della tecnologia AI.

Quali sono le sfide nell'introduzione dell'intelligenza artificiale nella radiologia?

Quando si introduce l'intelligenza artificiale (AI) nel reparto di radiologia possono sorgere diverse sfide:

Costi iniziali

L'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale può essere costosa, in particolare se il reparto di radiologia deve acquistare nuovo software o hardware.

Raccolta e preparazione dei dati

Gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono grandi quantità di dati per essere addestrati e testati e la qualità dei dati può influire sulla precisione del sistema di intelligenza artificiale. La raccolta e la preparazione di dati di alta qualità possono richiedere molto tempo e risorse.

Integrazione con i sistemi esistenti

L'integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale con il flusso di lavoro e la tecnologia radiologica esistenti può essere difficile e richiedere modifiche significative ai processi e ai sistemi.

Resistenza al cambiamento

Alcuni operatori sanitari potrebbero resistere all'adozione di nuove tecnologie e potrebbe essere difficile ottenere il consenso di tutti i membri del dipartimento di radiologia.

Regolamentazione e conformità

Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano conformi alle normative e agli standard pertinenti può essere difficile.

Considerazioni etiche

Ci sono anche considerazioni etiche quando si introduce l'intelligenza artificiale nel reparto di radiologia, come il potenziale impatto sull'occupazione e il potenziale di risultati distorti.

La mancanza di un set di dati condiviso può essere un grosso svantaggio: MAIDA è la soluzione?

Naturalmente, anche con una tecnologia e un'infrastruttura migliorate, i set di dati di imaging medico corretti sono necessari per garantire che gli algoritmi di intelligenza artificiale e scienza dei dati siano imparziali.

A tal fine, i ricercatori del dipartimento di intelligenza artificiale della Harvard Medical School hanno creato un nuovo progetto MAIDA per compilare e distribuire database internazionali di immagini mediche.

I problemi di sicurezza dei dati, la dipendenza dai fornitori e la costosa infrastruttura di dati sono i motivi per cui i dati di imaging medico vengono raramente scambiati tra le istituzioni dal responsabile del laboratorio Pranav Rajpurkar, assistente professore alla Harvard Medical School.

I dati esistenti non riflettono la diversità. Gli algoritmi di applicazione clinica vengono in genere addestrati solo su un piccolo sottoinsieme di ospedali, senza copertura regionale, nazionale o internazionale. I risultati possono essere distorti verso le popolazioni sottorappresentate. I set di dati dermatologici standard non includono un numero sufficiente di persone con la carnagione più scura per trarre conclusioni significative.

Per far progredire la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale, «c'è un'urgente necessità di democratizzare le raccolte di immagini mediche», ha affermato Rajpurkar. «I dati attualmente disponibili di pubblico dominio sono estremamente limitati, altamente distorti e gravemente carenti in termini di diversità e rappresentanza internazionale. «

La cura dei set di dati di MAIDA è già iniziata, con la radiografia del torace (l'esame di imaging più comune al mondo) come obiettivo iniziale. I modelli di intelligenza artificiale per l'inserimento del tubo endotracheale e la diagnosi della polmonite nel pronto soccorso sono tra gli altri lavori tipici dei radiologi su cui il gruppo si concentra.

Parole finali

Gli esperti e le attuali tendenze della ricerca dimostrano come l'intelligenza artificiale trasformerà la radiologia a breve. Pertanto, la comunità medica dovrebbe accoglierla apertamente piuttosto che vederla con paura o disprezzo.

I radiologi non dovrebbero sentirsi minacciati dall'intelligenza artificiale, ma dovrebbero lavorare per comprenderla e farla progredire. Per lo meno, è vantaggioso per i pazienti.

Nei prossimi anni, è probabile che la radiologia subisca trasformazioni significative. Prendersi cura dei pazienti è fondamentale, motivo per cui il settore deve essere sempre all'avanguardia. Lavoriamo insieme per garantire che l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella radiologia produca risultati positivi in futuro.