Framtiden för AI inom medicinsk avbildning [Från röntgen till Augmented Reality]

Antag att en algoritm kan läsa ditt mammogram eller CT-skanning och berätta att du har cancer. Hur skulle du reagera?

Radiologernas förmåga att tänka utanför lådan och styra diagnostiska processer förväntas bli allt viktigare.

Konstgjord intelligens kommer utan tvekan att bli inrotad i deras dagliga rutin, särskilt för att diagnostisera enkla sjukdomar och hjälpa till med repetitiva uppgifter. Mot bakgrund av detta bör radiologer inte vara rädda för AI utan bör lära sig hur det kan förbättra deras arbetsliv.

AI i modern medicinsk bildbehandling

Termen ”artificiell intelligens” (AI) avser teknikens förmåga, mestadels datorer, att simulera mänsklig intelligens. Det medicinska området kan dra stor nytta av användningen av artificiell intelligens.

Vårdgivare kan dra nytta av AI-lösningar på flera sätt, särskilt när det gäller patientvård och administrativa uppgifter. Termen ”medicinsk bildbehandling” avser en diagnostisk metod som innefattar skapandet av visuella hjälpmedel och bildrepresentationer av människokroppen, samt övervakning av kroppens inre organens funktion.

Maskininlärning och robotik är de två primära grenarna av AI. Robotar hjälper mänskliga läkare, patienter, och operatörer i diagnosprocessen, medan maskininlärning avser att känna igen och använda algoritmen i datorsystem för att tolka bilder.

Ny trend inom samarbete och samarbete

När det gäller innovation, hälso- och sjukvårdssektorn är full av spelväxlare. Ledare inom artificiell intelligens (AI) inom medicinsk avbildning samarbetar nära med vårdföretagare och yrkesverksamma för att skapa banbrytande, kostnadseffektiva medicinska terapier.

Ökade samarbeten och partnerskap mellan olika sektorer hjälper artificiell intelligens (AI) på marknaden för medicinsk bildbehandling. Företag som konkurrerar om artificiell intelligens (AI) inom medicinsk bildindustri ägnar betydande resurser åt att studera fältets löfte och utveckla banbrytande lösningar.

Artificiell intelligens i radiologi

Ett av de viktigaste områdena där AI tillämpas i medicinsk avbildning är i analysen av medicinska bilder, såsom röntgenstrålar, CT-skanningar, och MRI.

Vi kan träna AI-algoritmer för att analysera dessa bilder och identifiera mönster och avvikelser som kanske inte omedelbart visas för en mänsklig observatör. Detta kan bidra till att förbättra diagnosernas noggrannhet och minska risken för fel.

AI används också för att hjälpa till med tolkningen av medicinska bilder. Till exempel kan AI-algoritmer generera en lista över möjliga diagnoser eller lyfta fram specifika problemområden i en bild. Detta kan minska vårdgivarnas arbetsbelastning och göra det möjligt för dem att fokusera på mer komplexa uppgifter.

Förutom bildanalys och tolkning används AI också för att förbättra effektiviteten i medicinska bildprocesser. Till exempel kan AI-algoritmer användas för att automatisera schemaläggning av bildstudier och optimera användningen av bildutrustning.

Kommer radiologer att behövas, I framtiden?

Medan artificiell intelligens (AI) förväntas påverka radiologin avsevärt, är det inte troligt att helt ersätta behovet av radiologer.

Medan AI-algoritmer kan utbildas för att analysera medicinska bilder och identifiera mönster och avvikelser, de kan inte tillhandahålla samma nivå av expertis och bedömning som en utbildad radiolog.

Det förväntas att AI kommer att användas för att öka radiologernas kapacitet snarare än att ersätta dem. Till exempel, AI-algoritmer kan användas för att hjälpa till med tolkningen av medicinska bilder och generera en lista över möjliga diagnoser. Det kommer dock fortfarande att vara upp till radiologen att granska och tolka bilderna och göra en slutlig diagnos.

I framtiden, radiologer kommer sannolikt att fortsätta spela en viktig roll i sjukvården, arbeta tillsammans med AI för att ge bästa möjliga vård till patienter. i alla fall, radiologernas roll kan utvecklas och förändras när AI-tekniken utvecklas.

Vilka är utmaningarna med att introducera AI till radiologi?

Flera utmaningar kan uppstå när man introducerar artificiell intelligens (AI) till radiologiavdelningen:

Initiala kostnader

Implementering av AI-system kan vara dyrt, särskilt om radiologiavdelningen behöver köpa ny programvara eller hårdvara.

Datainsamling och förberedelse

AI-algoritmer kräver att stora mängder data tränas och testas, och kvaliteten på data kan påverka AI-systemets noggrannhet. Att samla in och förbereda data av hög kvalitet kan vara tidskrävande och resurskrävande.

Integration med befintliga system

Att integrera AI-system med det befintliga radiologiska arbetsflödet och tekniken kan vara utmanande och kräva betydande förändringar i processer och system.

Motstånd mot förändring

Vissa vårdgivare kan motstå att använda ny teknik, och det kan vara utmanande att få inköp från alla medlemmar i radiologiavdelningen.

Reglering och efterlevnad

Det kan vara utmanande att se till att AI-system uppfyller relevanta regler och standarder.

Etiska överväganden

Det finns också etiska överväganden när AI introduceras till röntgenavdelningen, såsom den potentiella påverkan på sysselsättningen och potentialen för partiska resultat.

Brist på en delad datamängd kan vara en stor nackdel: Är MAIDA lösningen?

Självklart, även med förbättrad teknik och infrastruktur, rätt medicinska bilddatamängder är nödvändiga för att garantera att AI och datavetenskapsalgoritmer är opartiska.

För detta mål har forskare vid Harvard Medical Schools avdelning för artificiell intelligens etablerat ett nytt MAIDA-projekt för att sammanställa och distribuera internationella medicinska bilddatabaser.

Datasäkerhetsfrågor, leverantörens låsning, och dyr datainfrastruktur är anledningen till att medicinsk bilddata sällan utbyts mellan institutioner av labledaren Pranav Rajpurkar, biträdande professor vid Harvard Medical School.

Befintliga data återspeglar inte mångfalden. Kliniska applikationsalgoritmer utbildas vanligtvis endast på en liten delmängd av sjukhus, utan regional, nationell, eller internationell täckning. Resultaten kan vara snedställda mot underrepresenterade populationer. Standarddatamängder för dermatologi inkluderar inte tillräckligt många personer med mörkare hy för att dra meningsfulla slutsatser.

För att främja datavetenskap och artificiell intelligens, ”Det finns ett akut behov av att demokratisera medicinska bildsamlingar,” Sa Rajpurkar. ” De uppgifter som för närvarande finns tillgängliga i det offentliga området är extremt begränsade, mycket partiska och allvarligt bristfälliga i mångfald och internationell representation. ”

Kurationen av MAIDAs datamängder har redan börjat, med röntgenstrålar i bröstet (den vanligaste bildundersökningen i världen) som fungerar som initialt fokus. AI-modeller för endotrakealrörsinsättning och diagnos av lunginflammation i ER är bland de andra typiska radiologjobb som gruppen fokuserar på.

Slutliga ord

Experter och aktuella forskningstrender visar hur AI kommer att förändra radiologi inom kort. Därför, det medicinska samfundet bör välkomna det öppet snarare än att se det med rädsla eller bortse från.

Radiologer bör inte känna sig hotade av artificiell intelligens utan bör arbeta för att förstå och främja den. Åtminstonde, det är fördelaktigt för patienterna.

Under de närmaste åren, radiologi kommer sannolikt att genomgå betydande förändringar. Att ta hand om patienter är av största vikt, varför sektorn alltid måste vara i framkant. Låt oss arbeta tillsammans för att säkerställa att integrationen av AI i radiologi ger positiva resultat i framtiden.