人工知能（AI）による臨床意思決定の強化
人工知能は放射線科において大きな可能性を秘めており、現在、様々な形で医療を変革し始めています。増大し続ける、非常に複雑なデータと放射線科医の需要とのギャップを埋めることから、複雑なAIアルゴリズムによるデータ解釈の簡素化、ひいては分析プロセスの改善まで。 AIは、放射線科医や臨床医の個々の知識と組み合わせることで、医療業界に計り知れない可能性を提供する貴重なツールです。インフォームド意思決定、統合診断、デジタルツインのような主要なAIトレンドは、放射線科が医療のデジタルトランスフォーメーションにおいていかに重要な役割を果たし、放射線科医や臨床医がいかに各患者の正確な結論を導き出すために力を与えられるかに非常に焦点を当てています。 人工知能は、医療業界の様々な側面を変革する膨大な可能性を秘めており、恐れるものではなく、むしろ受け入れるべきものです。 レポートのタイトルによると、「医薬品開発における人工知能市場」; 発行元：UnivDatos Market Insights。中国は、過去数年間、米国のバイオテクノロジー企業への主要な投資家です。 これらの投資は2019年に大幅に増加し、米国のバイオテクノロジーおよび製薬会社への投資額は14億米ドルとなり、2018年の1億2,550万米ドルと比較して大幅に増加しました。
AIは画像セグメントでどのようにブレークスルーを起こすことができるか？
放射線科の世界では、人工知能の設計に対するアプローチが変革されています。 現在の課題は、AIの統合を通じて画像セグメントの非効率性を削減する機会を特定することです。 現在利用可能な手順とプロセスに基づいて、AIが医用画像の実践を改善できる分野の内訳を以下に示します。
- 検出と優先順位付け： 検出は、医療における人工知能のポスターチャイルドですが、この高度な技術がスクリーニングテストとして追加できるものもさらにあります。 コンピュータ化された検出により、放射線科医は優先順位を理解した上で画像を検査し、レポート作成を迅速化し、患者の結果を改善します。 回復サービスを追加することで、AIは異常なケースや困難なケースに遭遇した場合、評価のためにフォルダから並列画像をプルします。
- セグメンテーション： 画像研究における関心領域の分離作業は、依然として労力を要する作業であり、一貫性に欠ける可能性があります。 ディープラーニングは、この不備に対処する最大の可能性を示しています。 複雑なデータ表現を学習する能力を考えると、AIは、読者間のばらつきなど、望ましくないばらつきを検出することにより、ディープラーニングのプロセスを支援でき、したがって、幅広い臨床状態とパラメータに適用できます。
- モニタリングと登録： 腫瘍の進行をモニタリングするには、多数の画像を比較して、画像登録を通じて進行状況を追跡する必要があります。 オブジェクトのサイズや形状、空洞形成の比較的大きなバリエーションなど、人間が直接識別できる変化特性もありますが、そうでないものもあります。 これらには、オブジェクト内の微妙な一貫性と不均一性のバリエーションが含まれる可能性があります。 不良な画像登録、多数のオブジェクトの生成、および時間の経過に伴う生理的変化はすべて、より困難な変化分析に貢献します。 これは、AIがセグメントの詳細な分析のために画像の品質を向上させるのに役立つ場所です。
- 画像取得： 放射線科では、医療における意思決定の正確性は、画像に含まれる情報の豊富さに依存します。 AI技術は、高品質の画像取得に関する課題に対処するためにバランスが取られています。 1つ目は、画像プロトコルとモダリティの違いです。 画像取得ハードウェアと画像再構成ソフトウェアの進歩には違いがあり、このギャップは、AIメソッドによって量を抑制し、全体的な品質を向上させることで対処できる可能性があります。
AIを活用した画像ワークフローはどのようなものですか？
人工知能は、医療部門の放射線科と画像に関する見通し全体を変革するのに役立ちました。 また、プロセスにデジタル化の要素をもたらし、それがひいては、より迅速な診断と効率の向上によってより良い治療に大きく貢献しています。 AIを活用したアプリケーションは、画像ワークフロープロセスのすべてのステップを改善する可能性があります。 以下のステップは、AIを活用した画像ネットワークを確立するプロセスへの一瞥です。
- オーダー/スケジュール：患者と医師の間のAIを活用した接続を確立して、体系的なワークフローを実現することが、プロセスの最初のステップです。
- 準備と取得：AIを活用した標準化された正確な患者ポジショニングと手順の計画、および必要な機器の取得が、プロセスの2番目のステップです。
- 後処理/定量化：AIを活用した病変の自動スコアリングと自動測定は、患者の状態を判断するのに役立つ後処理結果です。 これは、画像ワークフローのプロセスにおける3番目のステップです。
- 解釈/レポート生成：AIを活用した解剖学的構造と異常の自動強調表示、特性評価、および定量化は、患者の異常の特定に役立つため、プロセスの最も重要な部分です。 これはワークフローの最後のステップです。
AIが医療の不可欠な部分に
2018年にRadiologyに掲載された研究では、AIは診断の6年前に脳スキャンでアルツハイマー病を98％の精度で検出できました。 放射線科医は、脳スキャンを使用して、脳内のグルコースレベルの不足を探すことによってアルツハイマー病を特定してきました。 ただし、この病気は進行が遅いため、グルコースの変化は非常にわずかで、肉眼で発見することは困難です。このような事例は、医用画像セグメントにおけるAIの必要性を確認し、それを不可欠な部分にしました。 医療は世界で主要な画期的な分野の1つであり、放射線科は新しいAIを活用したソリューションに大きな可能性を秘めています。 しかし、それぞれの改善は、日常に実装されて初めて効果を発揮します。 医療の場合、新しいソリューションは医療ワークフローに組み込まれ、経済的に実行可能である必要があります。 ソリューションが臨床ワークフローにシームレスに統合されるようにするには、医療専門家が新しい開発の最初から臨床協力を得て緊密に連携する必要があります。
著者：ネハ・サクセナ
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