Wspieranie decyzji klinicznych za pomocą sztucznej inteligencji (AI)
Sztuczna inteligencja jest obiecująca dla radiologii i już teraz zaczyna na wiele sposobów zmieniać opiekę zdrowotną. Od wypełniania luki między wymaganiami stale rosnących, niezwykle złożonych danych a liczbą radiologów, po upraszczanie interpretacji danych za pomocą skomplikowanych algorytmów AI, a tym samym usprawnianie procesu analitycznego. AI to cenne narzędzie, które w połączeniu z indywidualną wiedzą radiologów i klinicystów oferuje ogromne perspektywy dla branży opieki zdrowotnej. Kluczowe trendy AI, takie jak świadome podejmowanie decyzji, zintegrowana diagnostyka i cyfrowe bliźniaki, koncentrują się w dużej mierze na tym, jak radiologia odgrywa główną rolę w cyfrowej transformacji opieki zdrowotnej i jak radiolodzy oraz klinicyści mogą być uprawnieni do formułowania dokładnych wniosków dla każdego pacjenta. Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w transformacji aspektów branży opieki zdrowotnej i nie należy się jej bać; raczej należy ją zaakceptować. Zgodnie z raportem zatytułowanym „Artificial Intelligence in Drug Discovery Market”; opublikowanym przez UnivDatos Market Insights. Chiny były głównym inwestorem dla firm biotechnologicznych w Stanach Zjednoczonych w ciągu ostatnich kilku lat. Inwestycje te znacznie wzrosły w 2019 r., osiągając 1,4 miliarda USD w firmach biotechnologicznych i farmaceutycznych z siedzibą w USA, w porównaniu do zaledwie 125,5 miliona USD w 2018 r.
Jak AI może być przełomem w segmencie obrazowania?
Świat radiologii ma zmienione podejście do projektowania sztucznej inteligencji. Wyzwaniem staje się teraz identyfikacja możliwości redukcji nieefektywności w segmencie obrazowania poprzez integrację AI. W oparciu o obecne procedury i dostępne procesy, oto podział obszarów, w których AI może poprawić praktykę obrazowania medycznego.
- Wykrywanie i priorytetyzacja: Wykrywanie to sztandarowy przykład sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, ale zaawansowana technologia może być jeszcze bardziej przydatna jako test przesiewowy. Dzięki skomputeryzowanemu wykrywaniu obrazy radiologów są badane na podstawie zrozumienia priorytetu, co przyspiesza raportowanie i poprawia wyniki pacjentów. Wraz z dodaniem usług odzyskiwania, AI pobiera równoległe obrazy z folderu do oceny, gdy napotka nieprawidłowe lub trudne przypadki.
- Segmentacja: Operacja oddzielania obszaru zainteresowania w badaniu obrazowym pozostaje zadaniem pracochłonnym i podatnym na niespójności. Głębokie uczenie się wykazuje największy potencjał w rozwiązywaniu tego problemu. Biorąc pod uwagę jego zdolność do uczenia się złożonych reprezentacji danych, AI może pomóc w procesie głębokiego uczenia się poprzez wykrywanie niepożądanych zmian, takich jak zmienność między czytającymi, i dlatego może być stosowana do szerokiej gamy stanów klinicznych i parametrów.
- Monitorowanie i rejestracja: Monitorowanie rozwoju guza wymaga porównania wielu obrazów w celu śledzenia postępów poprzez rejestrację obrazów. Chociaż niektóre charakterystyki zmian są bezpośrednio identyfikowalne przez ludzi, takie jak umiarkowanie duże zmiany w kształcie i kawitacjach obiektu, inne nie. Mogą one obejmować subtelne zmiany w konsystencji i heterogeniczności wewnątrz obiektu. Niewłaściwa rejestracja obrazów, powstawanie licznych obiektów i zmiany fizjologiczne w czasie przyczyniają się do trudniejszych analiz zmian. To tutaj AI pomaga w poprawie jakości obrazów w celu szczegółowej analizy segmentu.
- Pozyskiwanie obrazów: W radiologii dokładność podejmowania decyzji medycznych zależy od bogactwa informacji zawartych w obrazie. Technologia AI jest zrównoważona, aby pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z uzyskiwaniem wysokiej jakości obrazów. Pierwszą jest różnica w protokołach i modalnościach obrazowania. Istnieje różnica między postępem w sprzęcie do pozyskiwania obrazów a oprogramowaniem do rekonstrukcji obrazów, a luka ta może być potencjalnie rozwiązana przez metody AI poprzez tłumienie ilości i poprawę ogólnej jakości.
Jak wygląda przepływ pracy obrazowania oparty na AI?
Sztuczna inteligencja pomogła przekształcić całą perspektywę radiologii i obrazowania dla działu opieki zdrowotnej. Wprowadziła również element cyfryzacji do procesu, co z kolei znacząco przyczynia się do lepszego leczenia poprzez szybszą diagnozę i poprawę wydajności. Aplikacje oparte na AI mają potencjał, aby poprawić każdy krok procesu przepływu pracy obrazowania. Poniżej wymienione kroki to wgląd w proces tworzenia 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 pozyskiwanie: Ustandaryzowane, dokładne pozycjonowanie pacjenta oparte na AI i planowanie procedury, a także pozyskiwanie niezbędnego sprzętu to drugi krok w procesie.
- Przetwarzanie końcowe/Kwantyfikacja: Automatyczne ocenianie zmian chorobowych oparte na AI i automatyczne pomiary to wyniki przetwarzania końcowego, które pomagają określić stan pacjenta. Jest to trzeci krok w procesie przepływu pracy obrazowania.
- Interpretacja/Generowanie raportów: Automatyczne podświetlanie, charakteryzacja i kwantyfikacja anatomii i nieprawidłowości oparte na AI to najważniejsza część procesu, ponieważ pomaga w identyfikacji nieprawidłowości u pacjenta. To jest ostatni krok przepływu pracy.
AI staje się nieodzowną częścią opieki zdrowotnej
W badaniu opublikowanym w Radiology w 2018 r. AI była w stanie wykryć chorobę Alzheimera w skanach mózgu na 6 lat przed diagnozą z 98% dokładnością. Radiolodzy wykorzystywali skany mózgu do identyfikacji choroby Alzheimera, szukając braku poziomu glukozy w mózgu. Jednak, ponieważ choroba jest powolnym, postępującym zaburzeniem, zmiany w glukozie są bardzo słabe i trudne do zauważenia gołym okiem. Takie przypadki potwierdziły potrzebę stosowania AI w segmencie obrazowania medycznego i uczyniły z niej nieodzowną część. Opieka zdrowotna jest jedną z najważniejszych, przełomowych dziedzin na świecie, a radiologia ma ogromny potencjał dla nowych rozwiązań opartych na AI. Ale każda poprawa jest tak dobra, jak jej wdrożenie do codziennej rutyny. Dla opieki zdrowotnej oznacza to, że nowe rozwiązania muszą być włączone do medycznego przepływu pracy i być opłacalne ekonomicznie. Aby zapewnić bezproblemową integrację naszych rozwiązań z klinicznym przepływem pracy, pracownicy służby zdrowia muszą ściśle współpracować z klinicystami od samego początku nowych opracowań.
Autor: Neha Saxena
Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się z:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W przypadku zapytań dotyczących sprzedaży prosimy o kontakt pod adresem [email protected]