Расширение возможностей принятия клинических решений с помощью искусственного интеллекта (ИИ)
Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для радиологии и к настоящему времени начинает преобразовывать здравоохранение во многих отношениях. От преодоления разрыва между потребностями постоянно растущих, чрезвычайно сложных данных и количеством радиологов до упрощения интерпретации данных с помощью сложных алгоритмов ИИ и, таким образом, улучшения процесса анализа. ИИ — ценный инструмент, который в сочетании с индивидуальными знаниями радиологов и клиницистов предлагает огромные перспективы для индустрии здравоохранения.Основные тенденции ИИ, такие как принятие обоснованных решений, интегрированная диагностика и цифровые двойники, в значительной степени сосредоточены на том, какую важную роль играет радиология в цифровой трансформации здравоохранения и как радиологи и клиницисты могут быть наделены полномочиями для формулирования точных выводов для каждого пациента. Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для преобразования аспектов индустрии здравоохранения, и его не стоит бояться, а скорее следует принять. Согласно отчету под названием «Рынок искусственного интеллекта в области разработки лекарств»; опубликовано компаниейUnivDatos Market Insights.Китай был основным инвестором в биотехнологические компании в Соединенных Штатах за последние несколько лет. Эти инвестиции значительно выросли в 2019 году, достигнув 1,4 миллиарда долларов США в американские биотехнологические и фармацевтические фирмы по сравнению всего с 125,5 миллионами долларов США в 2018 году.
Как ИИ может стать прорывом в сегменте визуализации?
Мир радиологии преобразил подход к разработке искусственного интеллекта. Сейчас задача состоит в выявлении возможностей для снижения неэффективности в сегменте визуализации посредством интеграции ИИ. Основываясь на текущих процедурах и доступных процессах, ниже приводится разбивка областей, в которых ИИ может улучшить практику медицинской визуализации.
- Обнаружение и приоритизация: Обнаружение является флагманом искусственного интеллекта в здравоохранении, но эта передовая технология может прикрепиться еще и к скрининговому тесту. С помощью компьютеризированного обнаружения обследование изображений радиологами основано на понимании приоритетов, что ускоряет отчетность и улучшает результаты для пациентов. С добавлением служб восстановления ИИ извлекает параллельные изображения из папки для оценки при возникновении аномальных или сложных случаев.
- Сегментация: Операция отделения области интереса в исследовании визуализации остается трудоемкой задачей и подвержена непоследовательности. Глубокое обучение демонстрирует наибольший потенциал для решения этого недостатка. Учитывая его способность изучать сложные представления данных, ИИ может помочь в процессе глубокого обучения, обнаруживая нежелательные вариации, такие как вариабельность между читателями, и, следовательно, может применяться к широкому спектру клинических состояний и параметров.
- Мониторинг и регистрация: Мониторинг развития опухоли требует сравнения многочисленных изображений для отслеживания прогресса посредством регистрации изображений. В то время как некоторые характеристики изменений непосредственно идентифицируются людьми, такие как умеренно большие изменения размера, формы и кавитации объекта, другие — нет. Они могут включать тонкие вариации консистенции и гетерогенности внутри объекта. Некачественная регистрация изображений, создание многочисленных объектов и физиологические изменения с течением времени способствуют более сложному анализу изменений. Именно здесь ИИ помогает в улучшении качества изображений для детального анализа сегмента.
- Получение изображений: В радиологии точность принятия медицинских решений зависит от богатства информации, заключенной в изображении. Технология ИИ сбалансирована для оказания помощи в решении задач, связанных с получением изображений высокого качества. Первая — это разница в протоколах и модальностях визуализации. Существует разница между достижениями в аппаратном обеспечении получения изображений и программном обеспечении реконструкции изображений, разрыв, который потенциально может быть устранен методами ИИ путем подавления количества и улучшения общего качества.
Как выглядит рабочий процесс визуализации на основе ИИ?
Искусственный интеллект помог преобразовать весь радиологический и визуализационный прогноз для отдела здравоохранения. Он также привнес элемент оцифровки в процесс, что, в свою очередь, вносит значительный вклад в лучшее лечение за счет более быстрой диагностики и повышения эффективности. Приложения на базе ИИ могут улучшить каждый этап процесса рабочего процесса визуализации. Упомянутые ниже шаги — это краткий обзор процесса создания сети визуализации на базе ИИ.
- Заказ/Планирование:Установление связи на основе ИИ между пациентами и врачами для систематического рабочего процесса является первым шагом в процессе.
- Подготовка и получение:Стандартизированное, точное позиционирование пациента на основе ИИ и планирование процедуры, а также приобретение необходимого оборудования — второй шаг в процессе.
- Постобработка/Квантификация:Автоматическая оценка поражений на основе ИИ и автоматические измерения — это результаты постобработки, которые помогают определить состояние пациента. Это третий шаг в процессе рабочего процесса визуализации.
- Интерпретация/Создание отчета:Автоматическое выделение, характеристика и количественная оценка анатомии и аномалий на основе ИИ является наиболее важной частью процесса, поскольку она помогает в выявлении нарушений у пациента. Это последний шаг рабочего процесса.
ИИ становится неотъемлемой частью здравоохранения
В исследовании, опубликованном в Radiology в 2018 году, ИИ смог обнаружить болезнь Альцгеймера при сканировании мозга за 6 лет до постановки диагноза с точностью 98%. Радиологи использовали сканирование мозга для выявления болезни Альцгеймера, выявляя недостаточный уровень глюкозы в мозге. Однако, поскольку болезнь является медленно прогрессирующим расстройством, изменения уровня глюкозы очень незначительны и сложны для обнаружения невооруженным глазом.Такие случаи подтвердили потребность в ИИ в сегменте медицинской визуализации и сделали его неотъемлемой частью. Здравоохранение является одной из основных прорывных областей в мире, и радиология обладает огромным потенциалом для новых решений на основе ИИ. Но каждое улучшение так же хорошо, как и его реализация в повседневной рутине. Для здравоохранения это означает, что новые решения необходимо внедрять в медицинский рабочий процесс и экономически выгодны. Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию наших решений в клинический рабочий процесс, медицинские работники должны тесно сотрудничать с клиническим сотрудничеством с самого начала новых разработок.
Автор: Неха Саксена
Для получения более подробной информации обратитесь:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Уттар-Прадеш 201301
По вопросам продаж обращайтесь по адресу [email protected]