Potenziamento delle decisioni cliniche con l'intelligenza artificiale (IA)
L'intelligenza artificiale offre notevoli promesse per la radiologia e sta ora iniziando a trasformare l'assistenza sanitaria in molti modi. Dall'eliminazione del divario tra le esigenze di dati sempre crescenti e tremendamente complessi e il numero di radiologi, alla semplificazione dell'interpretazione dei dati attraverso complessi algoritmi di IA e quindi al miglioramento del processo analitico. L'IA è uno strumento prezioso che, combinato con la conoscenza individuale di radiologi e clinici, offre enormi prospettive per il settore sanitario.Le principali tendenze dell'IA come il processo decisionale informato, la diagnostica integrata e i gemelli digitali, si concentrano molto su come la radiologia svolga un ruolo importante nella trasformazione digitale dell'assistenza sanitaria e su come radiologi e clinici possano essere messi in condizione di formulare conclusioni accurate per ogni paziente. L'intelligenza artificiale detiene un'enorme quantità di potenziale per trasformare aspetti del settore sanitario e non è qualcosa da temere; piuttosto è qualcosa da abbracciare. Come da rapporto intitolato “Mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci”; pubblicato daUnivDatos Market Insights.La Cina è stata un importante investitore per le aziende biotecnologiche negli Stati Uniti negli ultimi anni. Questi investimenti sono aumentati significativamente nel 2019, con 1,4 miliardi di dollari USA in aziende biotecnologiche e farmaceutiche con sede negli Stati Uniti, rispetto ai soli 125,5 milioni di dollari USA nel 2018.
Come può l'IA essere una svolta nel segmento dell'imaging?
Il mondo della radiologia ha un approccio trasformato alla progettazione dell'intelligenza artificiale. La sfida ora diventa l'identificazione delle opportunità per ridurre le inefficienze nel segmento dell'imaging attraverso l'integrazione dell'IA. In base alle attuali procedure e processi disponibili, ecco una ripartizione delle aree in cui l'IA può migliorare la pratica dell'imaging medico.
- Rilevamento e prioritizzazione: Il rilevamento è il manifesto dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria, ma c'è ancora di più che la tecnologia avanzata può allegare come test di screening. Con il rilevamento computerizzato, le immagini dell'esame del radiologo si basano sulla comprensione della priorità, che accelera la refertazione e fa progredire i risultati del paziente. Con l'aggiunta dei servizi di recupero, l'IA estrae immagini parallele da una cartella per la valutazione quando incontra casi anomali o difficili.
- Segmentazione: L'operazione di separazione di un campo di interesse in uno studio di imaging rimane un compito laborioso e soggetto a incoerenze. L'apprendimento profondo descrive il massimo potenziale per affrontare questa inadeguatezza. Data la sua capacità di apprendere complesse rappresentazioni di dati, l'IA può aiutare nel processo di apprendimento profondo rilevando variazioni indesiderate, come la variabilità inter-lettore, e può quindi essere applicata a un'ampia varietà di condizioni e parametri clinici.
- Monitoraggio e registrazione: Il monitoraggio dello sviluppo di un tumore richiede il confronto di numerose immagini per tenere traccia dei progressi attraverso la registrazione delle immagini. Mentre alcune caratteristiche di cambiamento sono direttamente identificabili dagli umani, come variazioni moderatamente ampie nelle dimensioni, nella forma e nelle cavitazioni degli oggetti, altre non lo sono. Questi potrebbero comprendere sottili variazioni nella consistenza e nell'eterogeneità all'interno dell'oggetto. Una registrazione delle immagini inferiore, la produzione di numerosi oggetti e i cambiamenti fisiologici nel tempo contribuiscono tutti ad analisi di cambiamento più difficili. È qui che l'IA aiuta a migliorare la qualità delle immagini per un'analisi dettagliata del segmento.
- Acquisizione di immagini: In radiologia, l'accuratezza del processo decisionale medico dipende dalla ricchezza delle informazioni racchiuse in un'immagine. La tecnologia AI è bilanciata per aiutare ad affrontare le sfide per ottenere immagini di alta qualità. La prima è la differenza nei protocolli e nelle modalità di imaging. Esiste una differenza tra i progressi nell'hardware di acquisizione delle immagini e nel software di ricostruzione delle immagini, un divario che può essere potenzialmente colmato dai metodi di IA sopprimendo la quantità e migliorando la qualità generale.
Che aspetto ha il flusso di lavoro di imaging basato sull'IA?
L'intelligenza artificiale ha contribuito a trasformare l'intera prospettiva della radiologia e dell'imaging per il dipartimento sanitario. Ha anche portato l'elemento della digitalizzazione nel processo che a sua volta sta contribuendo in modo significativo a un trattamento migliore attraverso una diagnosi più rapida e una maggiore efficienza. Le applicazioni basate sull'IA hanno il potenziale per migliorare ogni fase del processo del flusso di lavoro di imaging. I passaggi menzionati di seguito sono un'istantanea del processo di creazione di una rete di imaging basata sull'IA.
- Ordine/Programma:Stabilire una connessione basata sull'IA tra pazienti e medici per un flusso di lavoro sistematico è il primo passo del processo.
- Preparazione e acquisizione:Il posizionamento standardizzato e accurato del paziente basato sull'IA e la pianificazione della procedura, nonché l'acquisizione delle apparecchiature necessarie, sono il secondo passo del processo.
- Post-elaborazione/Quantificazione:La valutazione automatica delle lesioni basata sull'IA e le misurazioni automatiche sono i risultati del processo post-elaborazione che aiutano a determinare lo stato del paziente. Questo è il terzo passo nel processo del flusso di lavoro di imaging.
- Interpretazione/Generazione del rapporto:L'evidenziazione, la caratterizzazione e la quantificazione automatiche basate sull'IA di anatomie e anomalie è la parte più essenziale del processo in quanto aiuta a identificare le irregolarità nel paziente. Questo è l'ultimo passaggio del flusso di lavoro.
L'IA che diventa parte indispensabile dell'assistenza sanitaria
In uno studio, pubblicato su Radiology nel 2018, l'IA è stata in grado di rilevare il morbo di Alzheimer nelle scansioni cerebrali 6 anni prima della diagnosi con una precisione del 98%. I radiologi hanno utilizzato le scansioni cerebrali per identificare l'Alzheimer cercando la mancanza di livelli di glucosio nel cervello. Tuttavia, poiché la malattia è un disturbo progressivo lento, i cambiamenti nel glucosio sono molto deboli e complessi da individuare ad occhio nudo.Tali istanze hanno confermato la necessità dell'IA nel segmento dell'imaging medico e l'hanno resa parte indispensabile di esso. L'assistenza sanitaria è uno dei principali settori innovativi del mondo e la radiologia detiene un enorme potenziale per nuove soluzioni basate sull'IA. Ma ogni miglioramento è valido solo quanto la sua implementazione nella routine quotidiana. Per l'assistenza sanitaria, ciò significa che le nuove soluzioni devono essere incorporate nel flusso di lavoro medico ed essere economicamente valide. Per garantire che le nostre soluzioni si integrino perfettamente nel flusso di lavoro clinico, i professionisti sanitari devono collaborare a stretto contatto con la collaborazione clinica fin dall'inizio dei nuovi sviluppi.
Autore: Neha Saxena
Per maggiori dettagli Contatta:
UnivDatos Market Insights
C80B, Settore-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
Per richieste relative alle vendite, contattaci all'indirizzo [email protected]