Fremtiden for AI i medisinsk bildebehandling [Fra røntgen til utvidet virkelighet]

Anta at en algoritme kan lese mammogrammet eller CT-skanningen din og fortelle deg at du har kreft. Hvordan ville du reagert?

Radiologers evne til å tenke utenfor boksen og veilede diagnostiske prosesser forventes å bli stadig viktigere.

Kunstig intelligens vil utvilsomt bli inngrodd i deres daglige rutine, spesielt for å diagnostisere enkle plager og hjelpe repeterende oppgaver. I lys av dette, radiologer skal ikke være redde for AI, men bør lære hvordan det kan forbedre deres arbeidsliv.

AI i moderne medisinsk bildebehandling

Begrepet «kunstig intelligens» (AI) refererer til teknologiens evne, for det meste datamaskiner, til å simulere menneskelig intelligens. Det medisinske feltet kan ha stor nytte av bruk av kunstig intelligens.

Helsepersonell kan dra nytte av AI-løsninger på flere måter, spesielt når det gjelder pasientbehandling og administrative oppgaver. Begrepet «medisinsk bildebehandling» refererer til en diagnostisk metode som inkluderer opprettelse av visuelle hjelpemidler og bilderepresentasjoner av menneskekroppen, samt overvåking av kroppens indre organer.

Maskinlæring og robotikk er de to primære grenene av AI. Roboter hjelper menneskelige medisinske fagpersoner, pasienter, og operatører i diagnoseprosessen, mens maskinlæring refererer til å gjenkjenne og bruke algoritmen i datasystemer for å tolke bilder.

Ny trend i samarbeid og samarbeid

Når det gjelder innovasjon, helsesektoren er full av spillvekslere. Ledere innen kunstig intelligens (AI) innen medisinsk bildebehandling samarbeider tett med helseentreprenører og fagpersoner for å skape banebrytende, kostnadseffektive medisinske terapier.

Økt samarbeid og partnerskap mellom ulike sektorer hjelper kunstig intelligens (AI) i det medisinske bildebehandlingsmarkedet. Bedrifter som konkurrerer om kunstig intelligens (AI) i den medisinske bildeindustrien bruker betydelige ressurser på å studere feltets løfte og utvikle banebrytende løsninger.

Kunstig intelligens i radiologi

Et av nøkkelområdene der AI blir brukt i medisinsk bildebehandling, er i analysen av medisinske bilder, for eksempel røntgenbilder, CT-skanninger, og MR.

Vi kan trene AI-algoritmer for å analysere disse bildene og identifisere mønstre og abnormiteter som kanskje ikke umiddelbart vises for en menneskelig observatør. Dette kan bidra til å forbedre nøyaktigheten av diagnoser og redusere risikoen for feil.

AI brukes også til å hjelpe til med tolkningen av medisinske bilder. For eksempel kan AI-algoritmer generere en liste over mulige diagnoser eller fremheve spesifikke bekymringsområder i et bilde. Dette kan redusere helsepersonellenes arbeidsmengde og la dem fokusere på mer komplekse oppgaver.

I tillegg til bildeanalyse og tolkning brukes AI også for å forbedre effektiviteten til medisinske bildeprosesser. For eksempel kan AI-algoritmer brukes til å automatisere planleggingen av bildebehandlingsstudier og optimalisere bruken av bildebehandlingsutstyr.

Vil radiologer være nødvendig, I fremtiden?

Mens kunstig intelligens (AI) forventes å påvirke radiologien betydelig, er det ikke sannsynlig at det helt erstatter behovet for radiologer.

Mens AI-algoritmer kan trenes til å analysere medisinske bilder og identifisere mønstre og abnormiteter, de kan ikke gi samme nivå av kompetanse og skjønn som en utdannet radiolog.

Det forventes at AI vil bli brukt til å øke evnen til radiologer i stedet for å erstatte dem. For eksempel kan AI-algoritmer brukes til å hjelpe til med tolkningen av medisinske bilder og generere en liste over mulige diagnoser. Imidlertid vil det fortsatt være opp til radiologen å gjennomgå og tolke bildene og stille en endelig diagnose.

I fremtiden, radiologer vil sannsynligvis fortsette å spille en viktig rolle i helsevesenet, arbeider sammen med AI for å gi best mulig pleie til pasienter. Imidlertid kan rollen som radiologer utvikle seg og endre seg etter hvert som AI-teknologien utvikler seg.

Hva er utfordringene med å introdusere AI til radiologi?

Flere utfordringer kan oppstå når man introduserer kunstig intelligens (AI) til radiologiavdelingen:

Innledende kostnader

Implementering av AI-systemer kan være dyrt, spesielt hvis radiologiavdelingen trenger å kjøpe ny programvare eller maskinvare.

Datainnsamling og forberedelse

AI-algoritmer krever at store datamengder trenes og testes, og kvaliteten på dataene kan påvirke nøyaktigheten til AI-systemet. Innsamling og utarbeidelse av data av høy kvalitet kan være tidkrevende og ressurskrevende.

Integrasjon med eksisterende systemer

Integrering av AI-systemer med den eksisterende arbeidsflyten og teknologien for radiologi kan være utfordrende og kreve betydelige endringer i prosesser og systemer.

Motstand mot endring

Noen helsepersonell kan motstå å ta i bruk ny teknologi, og det kan være utfordrende å få buy-in fra alle medlemmer av radiologiavdelingen.

Regulering og overholdelse

Det kan være utfordrende å sikre at AI-systemer overholder relevante forskrifter og standarder.

Etiske betraktninger

Det er også etiske hensyn når man introduserer AI til radiologiavdelingen, slik som potensiell innvirkning på sysselsettingen og potensialet for partiske resultater.

Mangel på et delt datasett kan være en stor ulempe: Er MAIDA løsningen?

Selvfølgelig, selv med forbedret teknologi og infrastruktur, de riktige medisinske bildedatasettene er nødvendige for å garantere at AI og datavitenskapelige algoritmer er upartiske.

Til det målet, forskere ved Harvard Medical Schools avdeling for kunstig intelligens har etablert et nytt MAIDA-prosjekt for å kompilere og distribuere internasjonale medisinske bildedatabaser.

Datasikkerhetsproblemer, leverandør lock-in, og kostbar datainfrastruktur er grunnen til at medisinske bildedata sjelden utveksles mellom institusjoner av laboratorieleder Pranav Rajpurkar, assisterende professor ved Harvard Medical School.

Eksisterende data gjenspeiler ikke mangfold. Kliniske applikasjonsalgoritmer er vanligvis bare trent på en liten delmengde av sykehus, uten regional, nasjonal, eller internasjonal dekning. Resultatene kan være skjevt mot underrepresenterte populasjoner. Standard dermatologiske datasett inkluderer ikke nok mennesker med mørkere hudfarge til å trekke meningsfulle konklusjoner.

For å fremme datavitenskap og kunstig intelligens, «Det er et presserende behov for å demokratisere medisinske bildesamlinger,» Sa Rajpurkar. «Dataene som for øyeblikket er tilgjengelige i det offentlige området er ekstremt begrensede, svært partiske og sterkt mangelfulle i mangfold og internasjonal representasjon. «

Kurasjonen av MAIDAs datasett har allerede begynt, med røntgenbilder av brystet (den vanligste bildeundersøkelsen i verden) som det første fokuset. AI-modeller for endotrakeal rørinnføring og lungebetennelse diagnose i ER er blant de andre typiske radiologjobbene gruppen fokuserer på.

Avsluttende ord

Eksperter og nåværende forskningstrender demonstrerer hvordan AI vil transformere radiologi om kort tid. Derfor bør det medisinske samfunnet ønske det åpent velkommen i stedet for å se det med frykt eller ignorering.

Radiologer skal ikke føle seg truet av kunstig intelligens, men bør arbeide for å forstå og fremme den. I det minste er det gunstig for pasientene.

I løpet av de neste årene, radiologi vil sannsynligvis gjennomgå betydelige transformasjoner. Det er viktig å ta vare på pasienter, og derfor må sektoren alltid være i forkant. La oss samarbeide for å sikre at integrasjonen av AI i radiologi gir positive resultater i fremtiden.