Wspieranie Decyzji Klinicznych z Wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji (AI)
Sztuczna inteligencja rokuje duże nadzieje dla radiologii i już teraz zaczyna przekształcać opiekę zdrowotną na wiele sposobów. Od wypełniania luki między potrzebami stale rosnącej, niezwykle złożonej danych a liczbą radiologów, po upraszczanie interpretacji danych za pomocą skomplikowanych algorytmów AI, a tym samym poprawę procesu analitycznego. AI jest cennym narzędziem, które w połączeniu z indywidualną wiedzą radiologów i klinicystów oferuje ogromne perspektywy dla branży opieki zdrowotnej.Kluczowe trendy w AI, takie jak podejmowanie świadomych decyzji, zintegrowana diagnostyka i cyfrowe bliźniaki, w dużej mierze koncentrują się na tym, jak radiologia odgrywa główną rolę w cyfrowej transformacji opieki zdrowotnej i w jaki sposób radiolodzy i klinicyści mogą być upoważnieni do formułowania trafnych wniosków dla każdego pacjenta. Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w zakresie transformacji aspektów branży opieki zdrowotnej i nie jest czymś, czego należy się obawiać; jest raczej czymś, co należy przyjąć. Zgodnie z raportem zatytułowanym "Rynek Sztucznej Inteligencji w Odkrywaniu Leków”; opublikowane przezUnivDatos Market Insights.Chiny były głównym inwestorem w firmy biotechnologiczne w Stanach Zjednoczonych w ciągu ostatnich kilku lat. Inwestycje te znacznie wzrosły w 2019 r., do 1,4 miliarda USD w amerykańskie firmy biotechnologiczne i farmaceutyczne, w porównaniu do zaledwie 125,5 miliona USD w 2018 r.
Jak AI może dokonać przełomu w segmencie obrazowania?
Świat radiologii przeszedł transformację w podejściu do projektowania sztucznej inteligencji. Wyzwaniem staje się teraz identyfikacja możliwości ograniczenia nieefektywności w segmencie obrazowania poprzez integrację AI. W oparciu o obecne procedury i dostępne procesy, poniżej przedstawiono podział obszarów, w których AI może poprawić praktykę obrazowania medycznego.
- Wykrywanie i Ustalanie Priorytetów: Wykrywanie jest wzorem dla sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, ale zaawansowana technologia może dołączyć jeszcze jako test przesiewowy. Dzięki skomputeryzowanemu wykrywaniu, obrazy z badań radiologów opierają się na zrozumieniu priorytetów, co przyspiesza raportowanie i poprawia wyniki pacjentów. Dodając usługi odzyskiwania, AI pobiera równoległe obrazy z folderu do oceny w przypadku napotkania nieprawidłowych lub trudnych przypadków.
- Segmentacja: Operacja oddzielania obszaru zainteresowania w badaniu obrazowania pozostaje zadaniem pracochłonnym i podlegającym niespójności. Głębokie uczenie się przedstawia największy potencjał w rozwiązaniu tej nieadekwatności. Biorąc pod uwagę jego zdolność do uczenia się złożonych reprezentacji danych, AI może pomóc w procesie głębokiego uczenia się poprzez wykrywanie niepożądanych wariacji, takich jak zmienność między czytnikami, a tym samym może być stosowana do szerokiej gamy warunków klinicznych i parametrów.
- Monitorowanie i Rejestracja: Monitorowanie rozwoju guza wymaga porównania licznych obrazów w celu śledzenia postępów poprzez rejestrację obrazu. Podczas gdy niektóre cechy zmian są bezpośrednio identyfikowalne przez ludzi, takie jak umiarkowanie duże zmiany w wielkości, kształcie i kawitacji obiektu, inne nie. Mogą one obejmować subtelne zmiany w spójności i heterogeniczności wewnątrz obiektu. Gorsza rejestracja obrazu, produkcja licznych obiektów i zmiany fizjologiczne w czasie przyczyniają się do trudniejszych analiz zmian. W tym miejscu AI pomaga w poprawie jakości obrazów do szczegółowej analizy segmentu.
- Akwizycja Obrazu: W radiologii dokładność podejmowania decyzji medycznych zależy od bogactwa informacji zawartych w obrazie. Technologia AI jest zrównoważona, aby pomóc w rozwiązaniu wyzwań związanych z uzyskaniem obrazu wysokiej jakości. Pierwszym z nich jest różnica w protokołach i modalnościach obrazowania. Istnieje różnica między postępami w sprzęcie do akwizycji obrazu a oprogramowaniem do rekonstrukcji obrazu, luka, która może być potencjalnie wypełniona przez metody AI poprzez ograniczenie ilości i poprawę ogólnej jakości.
Jak wygląda przepływ pracy obrazowania z wykorzystaniem AI?
Sztuczna inteligencja pomogła przekształcić cały krajobraz radiologii i obrazowania w dziale opieki zdrowotnej. Wprowadziła również element digitalizacji w proces, co z kolei w znacznym stopniu przyczynia się do lepszego leczenia poprzez szybszą diagnozę i poprawę wydajności. Aplikacje oparte na AI mają potencjał, aby poprawić każdy etap procesu przepływu pracy obrazowania. Poniżej wymienione kroki to wgląd w proces ustanawiania sieci obrazowania opartej na AI.
- Zamówienie/Harmonogram:Ustanowienie połączenia opartego na AI między pacjentami a lekarzami w celu systematycznego przepływu pracy jest pierwszym krokiem w procesie.
- Przygotowanie i Akwizycja:Ustandaryzowane, precyzyjne pozycjonowanie pacjenta oparte na AI i planowanie procedury, a także pozyskiwanie niezbędnego sprzętu to drugi krok w procesie.
- Post Processing/Quantyfikacja:Oparte na AI automatyczne punktowanie zmian chorobowych i automatyczne pomiary to wyniki post processingu, które pomagają określić stan pacjenta. To trzeci krok w procesie przepływu pracy obrazowania.
- Interpretacja/Generowanie Raportu:Oparte na AI automatyczne podświetlanie, charakteryzacja i kwantyfikacja anatomii i nieprawidłowości jest najbardziej istotną częścią procesu, ponieważ pomaga w identyfikacji nieprawidłowości u pacjenta. To ostatni krok w przepływie pracy.
AI Staje się Niezbędną Częścią Opieki Zdrowotnej
W badaniu opublikowanym w Radiology w 2018 r. AI była w stanie wykryć chorobę Alzheimera w skanach mózgu 6 lat przed diagnozą z 98% dokładnością. Radiolodzy wykorzystywali skany mózgu do identyfikacji choroby Alzheimera, szukając braku poziomu glukozy w mózgu. Jednak ponieważ choroba ma powolny przebieg, zmiany w glukozie są bardzo słabe i trudne do zauważenia gołym okiem.Takie przypadki potwierdziły potrzebę AI w segmencie obrazowania medycznego i uczyniły ją jego nieodzowną częścią. Opieka zdrowotna jest jedną z głównych przełomowych dziedzin na świecie, a radiologia ma ogromny potencjał dla nowych rozwiązań opartych na AI. Ale każda poprawa jest tak dobra, jak jej wdrożenie w codzienną rutynę. W przypadku opieki zdrowotnej oznacza to, że nowe rozwiązania muszą zostać włączone do przepływu pracy medycznej i być opłacalne. Aby zapewnić płynną integrację naszych rozwiązań z przepływem pracy klinicznej, pracownicy służby zdrowia muszą ściśle współpracować z klinicznym wsparciem od samego początku nowych rozwiązań.
Autor: Neha Saxena
Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sektor-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W sprawie pytań dotyczących sprzedaży prosimy o kontakt pod adresem [email protected]