Przyszłość sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym [od rentgenowskiego do rzeczywistości rozszerzonej]

Załóżmy, że algorytm może odczytać twoją mammografię lub tomografię komputerową i powiedzieć, że masz raka. Jak byś zareagował?

Przewiduje się, że zdolność radiologów do myślenia nieszablonowego i kierowania procesami diagnostycznymi stanie się coraz ważniejsza.

Sztuczna inteligencja bez wątpienia zakorzeni się w ich codziennej rutynie, szczególnie do diagnozowania prostych dolegliwości i wspomagania powtarzających się zadań. W świetle tego, radiolodzy nie powinni bać się sztucznej inteligencji, ale powinni dowiedzieć się, jak może to poprawić ich życie zawodowe.

AI w nowoczesnym obrazowaniu medycznym

Termin „sztuczna inteligencja” (AI) odnosi się do zdolności technologii, głównie komputerów, do symulowania ludzkiej inteligencji. Dziedzina medycyny może w znacznym stopniu skorzystać na wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Pracownicy służby zdrowia mogą korzystać z rozwiązań AI na kilka sposobów, szczególnie w zakresie opieki nad pacjentem i zadań administracyjnych. Termin „obrazowanie medyczne” odnosi się do metody diagnostycznej, która obejmuje tworzenie pomocy wizualnych i obrazowych reprezentacji ludzkiego ciała, a także monitorowanie funkcjonowania narządów wewnętrznych organizmu.

Uczenie maszynowe i robotyka to dwie główne gałęzie sztucznej inteligencji. Roboty pomagają ludzkim lekarzom, pacjentów, i operatorów w procesie diagnostycznym, podczas gdy uczenie maszynowe odnosi się do rozpoznawania i wykorzystywania algorytmu w systemach komputerowych do interpretacji obrazów.

Nowy trend we współpracy i współpracy

Jeśli chodzi o innowacje, sektor opieki zdrowotnej jest pełen przełomów. Liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w obrazowaniu medycznym ściśle współpracują z przedsiębiorcami i specjalistami w dziedzinie opieki zdrowotnej, aby tworzyć najnowocześniejsze, opłacalne terapie medyczne.

Zwiększona współpraca i partnerstwa między różnymi sektorami wspomagają sztuczną inteligencję (AI) na rynku obrazowania medycznego. Firmy konkurujące o sztuczną inteligencję (AI) w branży obrazowania medycznego poświęcają znaczne zasoby na badanie obietnicy tej dziedziny i opracowywanie najnowocześniejszych rozwiązań.

Sztuczna inteligencja w radiologii

Jednym z kluczowych obszarów, w których sztuczna inteligencja jest stosowana w obrazowaniu medycznym, jest analiza obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa, i MRI.

Możemy trenować algorytmy sztucznej inteligencji, aby analizować te obrazy i identyfikować wzorce i nieprawidłowości, które mogą nie pojawić się natychmiast ludzkiemu obserwatorowi. Może to pomóc poprawić dokładność diagnoz i zmniejszyć ryzyko błędów.

Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do pomocy w interpretacji obrazów medycznych. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji mogą generować listę możliwych diagnoz lub wyróżniać określone obszary zainteresowania na obrazie. Może to zmniejszyć obciążenie pracownikami służby zdrowia i pozwolić im skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Oprócz analizy i interpretacji obrazu sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do poprawy wydajności procesów obrazowania medycznego. Na przykład algorytmy AI mogą być używane do automatyzacji planowania badań obrazowych i optymalizacji wykorzystania sprzętu do obrazowania.

Czy radiolodzy będą potrzebni, W przyszłości?

Chociaż oczekuje się, że sztuczna inteligencja (AI) znacząco wpłynie na radiologię, prawdopodobnie nie zastąpi ona całkowicie potrzeby radiologów.

Chociaż algorytmy sztucznej inteligencji można przeszkolić w zakresie analizy obrazów medycznych oraz identyfikacji wzorców i nieprawidłowości, nie mogą zapewnić takiego samego poziomu wiedzy i oceny, jak przeszkolony radiolog.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja zostanie wykorzystana do zwiększenia możliwości radiologów, a nie ich zastąpienia. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji mogą być używane do pomocy w interpretacji obrazów medycznych i generowania listy możliwych diagnoz. Jednak do radiologa nadal będzie musiał przejrzeć i zinterpretować obrazy oraz postawić ostateczną diagnozę.

W przyszłości, radiolodzy prawdopodobnie nadal będą odgrywać istotną rolę w systemie opieki zdrowotnej, współpracując ze sztuczną inteligencją, aby zapewnić pacjentom najlepszą możliwą opiekę. jednak, rola radiologów może ewoluować i zmieniać się wraz z postępem technologii AI.

Jakie są wyzwania związane z wprowadzeniem sztucznej inteligencji do radiologii?

Wprowadzając sztuczną inteligencję (AI) do działu radiologii może pojawić się kilka wyzwań:

Koszty początkowe

Wdrażanie systemów sztucznej inteligencji może być kosztowne, szczególnie jeśli dział radiologii musi zakupić nowe oprogramowanie lub sprzęt.

Gromadzenie i przygotowywanie danych

Algorytmy sztucznej inteligencji wymagają przeszkolenia i przetestowania dużych ilości danych, a jakość danych może wpłynąć na dokładność systemu AI. Gromadzenie i przygotowywanie wysokiej jakości danych może być czasochłonne i wymagające dużej ilości zasobów.

Integracja z istniejącymi systemami

Integracja systemów sztucznej inteligencji z istniejącym przepływem pracy i technologią radiologii może stanowić wyzwanie i wymagać znaczących zmian w procesach i systemach.

Odporność na zmiany

Niektórzy pracownicy służby zdrowia mogą oprzeć się przyjęciu nowych technologii, a uzyskanie wpisowego od wszystkich członków wydziału radiologii może być trudne.

Regulacje i zgodność

Zapewnienie zgodności systemów AI z odpowiednimi przepisami i standardami może być trudne.

Rozważania etyczne

Istnieją również względy etyczne przy wprowadzaniu sztucznej inteligencji do działu radiologii, takie jak potencjalny wpływ na zatrudnienie i potencjał stronniczych wyników.

Brak udostępnionego zestawu danych może być dużym minusem: czy MAIDA jest rozwiązaniem?

Oczywiście, nawet przy ulepszonej technologii i infrastrukturze, odpowiednie zbiory danych obrazowania medycznego są niezbędne, aby zagwarantować, że algorytmy sztucznej inteligencji i nauki o danych są bezstronne.

W tym celu naukowcy z działu sztucznej inteligencji Harvard Medical School stworzyli nowy projekt MAIDA w celu skompilowania i dystrybucji międzynarodowych baz danych obrazów medycznych.

Problemy z bezpieczeństwem danych, blokada dostawcy, a droga infrastruktura danych jest powodem, dla którego dane z obrazowania medycznego są rzadko wymieniane między instytucjami przez lidera laboratorium Pranav Rajpurkar, adiunkt w Harvard Medical School.

Istniejące dane nie odzwierciedlają różnorodności. Algorytmy aplikacji klinicznych są zwykle szkolone tylko w niewielkiej podzbiorze szpitali, bez zasięgu regionalnego, krajowego lub międzynarodowego. Wyniki mogą być wypaczone w kierunku niedostatecznie reprezentowanych populacji. Standardowe zestawy danych dermatologicznych nie obejmują wystarczającej liczby osób o ciemniejszej karnacji, aby wyciągnąć znaczące wnioski.

Aby rozwinąć naukę o danych i sztuczną inteligencję, „Istnieje pilna potrzeba demokratyzacji kolekcji obrazów medycznych, - powiedział Rajpurkar. „Dane dostępne obecnie w domenie publicznej są bardzo ograniczone, wysoce stronnicze i poważnie brakuje różnorodności i reprezentacji międzynarodowej. „

Kuracja zbiorów danych MAIDA już się rozpoczęła, a zdjęcia rentgenowskie klatki piersiowej (najczęstszy egzamin obrazowy na świecie) służą jako początkowy cel. Modele sztucznej inteligencji do wprowadzania rurki dotchawiczej i diagnostyki zapalenia płuc na ER należą do innych typowych zadań radiologów, na których koncentruje się grupa.

Słowa końcowe

Eksperci i aktualne trendy badawcze pokazują, jak sztuczna inteligencja wkrótce zmieni radiologię. Dlatego społeczność medyczna powinna przyjąć to otwarcie, zamiast postrzegać go ze strachem lub lekceważeniem.

Radiolodzy nie powinni czuć się zagrożeni sztuczną inteligencją, ale powinni pracować nad jej zrozumieniem i postępem. Przynajmniej jest to korzystne dla pacjentów.

W ciągu najbliższych kilku lat radiologia prawdopodobnie ulegnie znaczącym zmianom. Opieka nad pacjentami jest najważniejsza, dlatego sektor musi być zawsze w czołówce. Pracujmy razem, aby zapewnić, że integracja sztucznej inteligencji z radiologią przyniesie pozytywne rezultaty w przyszłości.