Unterstützung klinischer Entscheidungen mit künstlicher Intelligenz (KI)

Unterstützung klinischer Entscheidungen mit künstlicher Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz birgt ein erhebliches Potenzial für die Radiologie und beginnt inzwischen, das Gesundheitswesen in vielerlei Hinsicht zu verändern. Vom Überbrücken des Raums zwischen den Anforderungen immer komplexerer, enorm komplexer Daten und der Anzahl der Radiologen bis hin zur Vereinfachung der Dateninterpretation durch komplizierte KI-Algorithmen und damit zur Verbesserung des Analyseprozesses. KI ist ein wertvolles Werkzeug, das in Kombination mit dem individuellen Wissen von Radiologen und Klinikern enorme Perspektiven für die Gesundheitsbranche bietet.Wichtige KI-Trends wie fundierte Entscheidungsfindung, integrierte Diagnostik und digitale Zwillinge konzentrieren sich sehr stark darauf, wie die Radiologie eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation des Gesundheitswesens spielt und wie Radiologen und Ärzte in die Lage versetzt werden können, die richtige Schlussfolgerung für jeden Patienten zu formulieren. Künstliche Intelligenz birgt ein enormes Potenzial, Aspekte der Gesundheitsbranche zu verändern, und ist nichts, was man fürchten muss, sondern etwas, das man annehmen sollte. Gemäß dem Bericht mit dem Titel „Markt für künstliche Intelligenz in der Wirkstoffforschung“; veröffentlicht vonUnivDatos Market Insights.China war in den letzten Jahren ein wichtiger Investor für Biotech-Unternehmen in den Vereinigten Staaten. Diese Investitionen stiegen 2019 erheblich, mit 1,4 Milliarden USD in US-amerikanische Biotech- und Pharmaunternehmen, verglichen mit nur 125,5 Millionen USD im Jahr 2018.

Wie kann KI ein Durchbruch im Imaging-Segment sein?

Die Welt der Radiologie hat einen transformierten Ansatz für die Gestaltung künstlicher Intelligenz. Die Herausforderung besteht nun darin, Möglichkeiten zur Reduzierung von Ineffizienzen im Imaging-Segment durch KI-Integration zu identifizieren. Basierend auf aktuellen Verfahren und Prozessen sind hier die Bereiche aufgeschlüsselt, in denen KI die Praxis der medizinischen Bildgebung verbessern kann.

• Erkennung und Priorisierung: Die Erkennung ist das Aushängeschild für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, aber die fortschrittliche Technologie kann noch mehr als einen Screening-Test leisten. Mit computergestützter Erkennung untersuchen Radiologen Bilder auf der Grundlage der Priorität, was die Berichterstattung beschleunigt und die Ergebnisse der Patienten verbessert. Durch das Hinzufügen von Wiederherstellungsdiensten zieht die KI parallele Bilder aus einem Ordner zur Auswertung, wenn sie auf anormale oder schwierige Fälle stößt.
• Segmentierung: Der Vorgang der Trennung eines Interessenbereichs in einer Bildgebungsstudie bleibt eine arbeitsintensive Aufgabe und unterliegt Inkonsistenzen. Deep Learning zeigt das größte Potenzial, diese Unzulänglichkeit zu beheben. Angesichts seiner Fähigkeit, komplexe Datendarstellungen zu erlernen, kann KI bei der Deep-Learning-Verarbeitung helfen, indem sie unerwünschte Variationen wie die Variabilität zwischen den Lesern erkennt und somit auf eine Vielzahl von klinischen Zuständen und Parametern angewendet werden kann.
• Überwachung und Registrierung: Die Überwachung der Entwicklung eines Tumors erfordert den Vergleich zahlreicher Bilder, um den Fortschritt durch Bildregistrierung zu verfolgen. Während einige Veränderungsmerkmale direkt von Menschen identifiziert werden können, wie z. B. mäßig große Variationen in Objektgröße, -form und -kavernen, gilt dies nicht für andere. Diese könnten subtile Variationen in der Konsistenz und Heterogenität innerhalb des Objekts umfassen. Minderwertige Bildregistrierung, die Produktion zahlreicher Objekte und physiologische Veränderungen im Laufe der Zeit tragen alle zu schwierigeren Veränderungsanalysen bei. Hier hilft KI, die Qualität der Bilder für eine detaillierte Analyse des Segments zu verbessern.
• Bilderfassung: In der Radiologie hängt die Genauigkeit der medizinischen Entscheidungsfindung vom Informationsreichtum ab, der in einem Bild enthalten ist. Die KI-Technologie ist darauf ausgerichtet, Herausforderungen bei der Erlangung hochwertiger Bilder zu bewältigen. Der erste ist der Unterschied in den Bildgebungsprotokollen und -modalitäten. Es gibt einen Unterschied zwischen den Fortschritten in der Hardware zur Bilderfassung und der Software zur Bildrekonstruktion, eine Lücke, die potenziell durch KI-Methoden geschlossen werden kann, indem die Quantität unterdrückt und die Gesamtqualität verbessert wird.

Wie sieht ein KI-gestützter Imaging-Workflow aus?

Künstliche Intelligenz hat dazu beigetragen, den gesamten Radiologie- und Imaging-Ausblick für die Gesundheitsabteilung zu verändern. Es hat auch das Element der Digitalisierung in den Prozess eingebracht, was wiederum maßgeblich zu einer besseren Behandlung durch schnellere Diagnosen und verbesserte Effizienz beiträgt. KI-gestützte Anwendungen haben das Potenzial, jeden Schritt des Imaging-Workflow-Prozesses zu verbessern. Die unten genannten Schritte geben einen Einblick in den Prozess der Einrichtung eines KI-gestützten Imaging-Netzwerks.

• Bestellung/Zeitplan:Die Herstellung einer KI-gestützten Verbindung zwischen Patienten und Ärzten für einen systematischen Workflow ist der erste Schritt in diesem Prozess.
• Vorbereitung und Akquisition:Die KI-gestützte standardisierte, genaue Patientenpositionierung und Planung des Verfahrens sowie die Beschaffung der erforderlichen Geräte ist der zweite Schritt in diesem Prozess.
• Nachbearbeitung/Quantifizierung:KI-gestützte automatische Läsionsbewertung und automatische Messungen sind die Ergebnisse der Nachbearbeitung, die helfen, den Zustand des Patienten zu bestimmen. Dies ist der dritte Schritt im Imaging-Workflow.
• Interpretation/Berichtserstellung:Die KI-gestützte automatische Hervorhebung, Charakterisierung und Quantifizierung von Anatomien und Anomalien ist der wichtigste Teil des Prozesses, da sie bei der Identifizierung der Unregelmäßigkeiten beim Patienten hilft. Dies ist der letzte Schritt des Workflows.

KI wird zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Gesundheitswesens

In einer 2018 in Radiology veröffentlichten Studie konnte KI die Alzheimer-Krankheit in Gehirnscans 6 Jahre vor der Diagnose mit 98 % Genauigkeit nachweisen. Radiologen haben Gehirnscans verwendet, um Alzheimer zu identifizieren, indem sie nach fehlenden Glukosespiegeln im Gehirn suchten. Da die Krankheit jedoch eine langsam fortschreitende Erkrankung ist, sind die Veränderungen des Glukosespiegels sehr gering und für das bloße Auge schwer zu erkennen.Solche Fälle haben die Notwendigkeit von KI im medizinischen Imaging-Segment bestätigt und sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil davon gemacht. Das Gesundheitswesen ist eines der bahnbrechendsten Gebiete der Welt, und die Radiologie birgt ein enormes Potenzial für neue KI-gestützte Lösungen. Aber jede Verbesserung ist nur so gut wie ihre Umsetzung in den Alltag. Für das Gesundheitswesen bedeutet dies, dass die neuen Lösungen in den medizinischen Workflow integriert und wirtschaftlich tragfähig sein müssen. Um sicherzustellen, dass sich unsere Lösungen nahtlos in den klinischen Workflow integrieren lassen, müssen Fachkräfte des Gesundheitswesens von Anfang an neuer Entwicklungen eng mit der klinischen Zusammenarbeit zusammenarbeiten.

Autor: Neha Saxena

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