De toekomst van AI in medische beeldvorming [van röntgenstraling tot augmented reality]

Stel dat een algoritme uw mammogram of CT-scan zou kunnen lezen en u zou kunnen vertellen dat u kanker heeft. Hoe zou jij reageren?

Het vermogen van radiologen om buiten de gebaande paden te denken en diagnostische processen te begeleiden, zal naar verwachting steeds belangrijker worden.

Kunstmatige intelligentie zal ongetwijfeld in hun dagelijkse routine verankerd raken, vooral voor het diagnosticeren van eenvoudige aandoeningen en het ondersteunen van repetitieve taken. In het licht hiervan moeten radiologen niet bang zijn voor AI, maar moeten ze leren hoe AI hun werkleven kan verbeteren.

AI in moderne medische beeldvorming

De term „kunstmatige intelligentie” (AI) verwijst naar het vermogen van technologie, meestal computers, om menselijke intelligentie te simuleren. De medische wereld kan veel baat hebben bij het gebruik van kunstmatige intelligentie.

Zorgverleners kunnen op verschillende manieren profiteren van AI-oplossingen, met name op het gebied van patiëntenzorg en administratieve taken. De term „medische beeldvorming” verwijst naar een diagnostische methode die het creëren van visuele hulpmiddelen en beeldrepresentaties van het menselijk lichaam omvat, evenals het monitoren van de werking van de interne organen van het lichaam.

Machine learning en robotica zijn de twee belangrijkste takken van AI. Robots helpen menselijke medische professionals, patiënten en operators bij het diagnoseproces, terwijl machine learning verwijst naar het herkennen en gebruiken van het algoritme in computersystemen om beelden te interpreteren.

Nieuwe trend in samenwerking en samenwerking

Op het gebied van innovatie staat de gezondheidszorg bol van baanbrekende ontwikkelingen. Leiders op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) in medische beeldvorming werken nauw samen met ondernemers en professionals in de gezondheidszorg om geavanceerde, kosteneffectieve medische therapieën te creëren.

Meer samenwerkingen en partnerschappen tussen verschillende sectoren helpen kunstmatige intelligentie (AI) op de markt voor medische beeldvorming. Bedrijven die strijden om kunstmatige intelligentie (AI) in de medische beeldvormingsindustrie zetten aanzienlijke middelen in om de beloftes van het vakgebied te bestuderen en geavanceerde oplossingen te ontwikkelen.

Kunstmatige intelligentie in de radiologie

Een van de belangrijkste gebieden waarop AI wordt toegepast in medische beeldvorming is de analyse van medische beelden, zoals röntgenfoto's, CT-scans en MRI's.

We kunnen AI-algoritmen trainen om deze beelden te analyseren en patronen en afwijkingen te identificeren die misschien niet onmiddellijk voor een menselijke waarnemer verschijnen. Dit kan helpen om de nauwkeurigheid van diagnoses te verbeteren en het risico op fouten te verkleinen.

AI wordt ook gebruikt om te helpen bij de interpretatie van medische beelden. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld een lijst met mogelijke diagnoses genereren of specifieke aandachtspunten in een afbeelding benadrukken. Dit kan de werkdruk van zorgverleners verminderen en hen in staat stellen zich te concentreren op complexere taken.

Naast beeldanalyse en -interpretatie wordt AI ook gebruikt om de efficiëntie van medische beeldvormingsprocessen te verbeteren. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om de planning van beeldvormingsonderzoeken te automatiseren en het gebruik van beeldapparatuur te optimaliseren.

Zijn er in de toekomst radiologen nodig?

Hoewel kunstmatige intelligentie (AI) naar verwachting een aanzienlijke invloed zal hebben op de radiologie, zal deze waarschijnlijk niet volledig in de plaats komen van de behoefte aan radiologen.

Hoewel AI-algoritmen kunnen worden getraind om medische beelden te analyseren en patronen en afwijkingen te identificeren, kunnen ze niet hetzelfde niveau van expertise en beoordelingsvermogen bieden als een getrainde radioloog.

Naar verwachting zal AI worden gebruikt om de capaciteiten van radiologen uit te breiden in plaats van ze te vervangen. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om te helpen bij de interpretatie van medische beelden en om een lijst met mogelijke diagnoses te genereren. Het is echter nog steeds aan de radioloog om de beelden te bekijken en te interpreteren en een definitieve diagnose te stellen.

In de toekomst zullen radiologen waarschijnlijk een cruciale rol blijven spelen in de gezondheidszorg, door samen met AI te werken om patiënten de best mogelijke zorg te bieden. De rol van radiologen kan echter evolueren en veranderen naarmate de AI-technologie vordert.

Wat zijn de uitdagingen bij de introductie van AI in de radiologie?

Bij de introductie van kunstmatige intelligentie (AI) op de afdeling radiologie kunnen zich verschillende uitdagingen voordoen:

Initiële kosten

Het implementeren van AI-systemen kan duur zijn, vooral als de afdeling radiologie nieuwe software of hardware moet aanschaffen.

Verzameling en voorbereiding van gegevens

AI-algoritmen vereisen grote hoeveelheden gegevens om te worden getraind en getest, en de kwaliteit van de gegevens kan van invloed zijn op de nauwkeurigheid van het AI-systeem. Het verzamelen en voorbereiden van gegevens van hoge kwaliteit kan tijdrovend en arbeidsintensief zijn.

Integratie met bestaande systemen

Het integreren van AI-systemen met de bestaande radiologieworkflow en -technologie kan een uitdaging zijn en vergt aanzienlijke veranderingen in processen en systemen.

Weerstand tegen verandering

Sommige zorgverleners verzetten zich misschien tegen de invoering van nieuwe technologieën en het kan moeilijk zijn om steun te krijgen van alle leden van de radiologieafdeling.

Regelgeving en naleving

Ervoor zorgen dat AI-systemen voldoen aan relevante voorschriften en normen kan een uitdaging zijn.

Ethische overwegingen

Er zijn ook ethische overwegingen bij de introductie van AI op de afdeling radiologie, zoals de mogelijke impact op de werkgelegenheid en de mogelijkheid van vooringenomen resultaten.

Het ontbreken van een gedeelde dataset kan een groot nadeel zijn: is MAIDA de oplossing?

Natuurlijk zijn zelfs met verbeterde technologie en infrastructuur de juiste datasets voor medische beeldvorming noodzakelijk om te garanderen dat AI- en datawetenschapsalgoritmen onbevooroordeeld zijn.

Met dat doel hebben onderzoekers van de afdeling kunstmatige intelligentie van de Harvard Medical School een nieuw MAIDA-project opgezet om internationale medische beelddatabases samen te stellen en te verspreiden.

Vanwege problemen met gegevensbeveiliging, beperkte toegang tot leveranciers en dure gegevensinfrastructuur worden medische beeldvormingsgegevens zelden tussen instellingen uitgewisseld door laboratoriumleider Pranav Rajpurkar, assistent-professor aan de Harvard Medical School.

Bestaande gegevens geven geen blijk van diversiteit. Algoritmen voor klinische toepassingen worden doorgaans alleen getraind in een kleine subgroep van ziekenhuizen, zonder regionale, nationale of internationale dekking. De resultaten kunnen gericht zijn op ondervertegenwoordigde populaties. Standaard datasets voor dermatologie bevatten niet genoeg mensen met een donkere huidskleur om zinvolle conclusies te trekken.

Om datawetenschap en kunstmatige intelligentie te bevorderen, „is het dringend nodig om de collecties van medische foto's te democratiseren”, aldus Rajpurkar. „De gegevens die momenteel in het publieke domein beschikbaar zijn, zijn uiterst beperkt, zeer bevooroordeeld en zeer gebrekkig wat diversiteit en internationale vertegenwoordiging betreft. „

Het beheer van de datasets van MAIDA is al begonnen, waarbij röntgenfoto's van de borst (het meest voorkomende beeldvormingsonderzoek ter wereld) als eerste focus dienden. AI-modellen voor het inbrengen van een endotracheale buis en de diagnose van pneumonie op de ER behoren tot de andere typische taken van radiologen waar de groep zich op richt.

Laatste woorden

Deskundigen en huidige onderzoekstrends laten zien hoe AI de radiologie binnenkort zal transformeren. Daarom zou de medische gemeenschap het openlijk moeten verwelkomen in plaats van het met angst of minachting te bekijken.

Radiologen moeten zich niet bedreigd voelen door kunstmatige intelligentie, maar moeten eraan werken om deze te begrijpen en te bevorderen. Het is op zijn minst gunstig voor de patiënten.

In de komende jaren zal de radiologie waarschijnlijk belangrijke transformaties ondergaan. De zorg voor patiënten is van het grootste belang en daarom moet de sector altijd voorop lopen. Laten we samenwerken om ervoor te zorgen dat de integratie van AI in radiologie in de toekomst positieve resultaten oplevert.