Potenziare le decisioni cliniche con l'Intelligenza Artificiale (IA)
L'intelligenza artificiale è molto promettente per la radiologia e sta già iniziando a trasformare l'assistenza sanitaria in molti modi. Dal colmare il divario tra le esigenze di dati sempre più crescenti e tremendamente complessi e il numero di radiologi, alla semplificazione dell'interpretazione dei dati attraverso complicati algoritmi di IA, migliorando così il processo analitico. L'IA è uno strumento prezioso che, se combinato con la conoscenza individuale di radiologi e clinici, offre enormi prospettive al settore sanitario. Trend chiave dell'IA come il processo decisionale informato, la diagnostica integrata e i digital twin, si concentrano molto su come la radiologia svolga un ruolo importante nella trasformazione digitale dell'assistenza sanitaria e su come i radiologi e i clinici possano essere autorizzati a formulare la conclusione accurata per ogni paziente. L'Intelligenza Artificiale possiede una vasta quantità di potenziale per trasformare gli aspetti del settore sanitario e non è qualcosa da temere; piuttosto è qualcosa da abbracciare. Come da rapporto intitolato “Artificial Intelligence in Drug Discovery Market”; pubblicato da UnivDatos 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 in aziende biotecnologiche e farmaceutiche con sede negli Stati Uniti, rispetto ai soli 125,5 milioni di dollari nel 2018.
In che modo l'IA può 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 di opportunità per ridurre le inefficienze nel segmento dell'imaging attraverso l'integrazione dell'IA. Sulla base delle procedure e dei processi attuali disponibili, ecco un'analisi delle aree in cui l'IA può migliorare la pratica dell'imaging medico.
- Rilevamento e Prioritizzazione: Il rilevamento è il cavallo di battaglia dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario, 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, il che accelera la segnalazione e fa avanzare 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 ad alta intensità di lavoro e soggetto a incoerenza. Il deep learning mostra il massimo potenziale per affrontare questa inadeguatezza. Data la sua capacità di apprendere rappresentazioni di dati complessi, l'IA può aiutare nel processo di deep learning rilevando variazioni indesiderate, come la variabilità tra lettori, e può quindi essere applicata a una vasta gamma di condizioni e parametri clinici.
- Monitoraggio e Registrazione: Il monitoraggio dello sviluppo di un tumore richiede il confronto di numerose immagini per monitorare i progressi attraverso la registrazione delle immagini. Mentre alcune caratteristiche di cambiamento sono direttamente identificabili dagli esseri umani, come variazioni moderatamente grandi nella forma e nelle cavitazioni delle dimensioni dell'oggetto, 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 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 di informazioni racchiuse in un'immagine. La tecnologia IA è bilanciata per aiutare ad affrontare le sfide per il raggiungimento di immagini di alta qualità. La prima è la differenza nei protocolli e nelle modalità di imaging. C'è una differenza tra i progressi nell'hardware di acquisizione delle immagini e nel software di ricostruzione delle immagini, un divario che può potenzialmente essere colmato dai metodi di IA sopprimendo la quantità e migliorando la qualità complessiva.
Come appare un 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 contribuisce 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 uno sguardo al processo di creazione di una rete di imaging basata sull'IA.
- Ordine/Pianificazione: Stabilire una connessione basata sull'IA tra pazienti e medici per un flusso di lavoro sistematico è il primo passo nel processo.
- Preparazione e Acquisizione: Il posizionamento e la pianificazione del paziente standardizzati e accurati basati sull'IA, nonché l'acquisizione delle apparecchiature necessarie, sono il secondo passo nel processo.
- Post elaborazione/Quantificazione: La valutazione automatica delle lesioni basata sull'IA e le misurazioni automatiche sono i risultati del post-processo che aiutano a determinare lo stato del paziente. Questo è il terzo passo nel processo del flusso di lavoro di imaging.
- Interpretazione/Generazione di Rapporti: L'evidenziazione, la caratterizzazione e la quantificazione automatica 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 passo del flusso di lavoro.
L'IA sta diventando una parte indispensabile dell'assistenza sanitaria
In uno studio, pubblicato su Radiology nel 2018, l'IA è stata in grado di rilevare la malattia 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 a occhio nudo. Tali istanze hanno confermato la necessità dell'IA nel segmento dell'imaging medico e ne hanno fatto una parte indispensabile. L'assistenza sanitaria è uno dei principali campi innovativi al mondo e la radiologia ha un enorme potenziale per nuove soluzioni basate sull'IA. Ma ogni miglioramento è buono solo quanto la sua implementazione nella routine quotidiana. Per l'assistenza sanitaria, significa che le nuove soluzioni devono essere incorporate nel flusso di lavoro medico ed essere economicamente sostenibili. Per garantire che le nostre soluzioni si integrino perfettamente nel flusso di lavoro clinico, i professionisti sanitari devono collaborare strettamente con la collaborazione clinica fin dall'inizio dei nuovi sviluppi.
Autore: Neha Saxena
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