Расширение возможностей клинических решений с помощью искусственного интеллекта (ИИ)
Искусственный интеллект подает большие надежды в радиологии и уже сейчас 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 аналитического процесса. ИИ — это ценный инструмент, который в сочетании с индивидуальными знаниями радиологов и клиницистов открывает огромные перспективы для индустрии здравоохранения. Ключевые тенденции ИИ, такие как принятие обоснованных решений, интегрированная диагностика и цифровые двойники, в значительной степени сосредоточены на том, какую важную роль радиология играет в цифровой трансформации здравоохранения и как радиологи и клиницисты могут быть уполномочены формулировать точные выводы для каждого пациента. Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для преобразования аспектов индустрии здравоохранения, и его не стоит бояться; скорее, его следует приветствовать. Согласно отчету под названием "Рынок искусственного интеллекта в разработке лекарств", опубликованному UnivDatos Market Insights. Китай был основным инвестором для биотехнологических компаний в Соединенных Штатах в течение последних нескольких лет. Эти инвестиции значительно увеличились в 2019 году, составив 1,4 миллиарда долларов США в биотехнологические и фармацевтические фирмы, базирующиеся в США, по сравнению с 125,5 миллионами долларов США в 2018 году.
Как ИИ может стать прорывом в сегменте визуализации?
В мире радиологии произошел трансформированный подход к разработке искусственного интеллекта. Сейчас задача состоит в выявлении возможностей для снижения неэффективности в сегменте визуализации за счет интеграции ИИ. На основе текущих доступных процедур и процессов, вот разбивка областей, в которых ИИ может улучшить практику медицинской визуализации.
- Обнаружение и приоритизация: Обнаружение является лицом искусственного интеллекта в здравоохранении, но передовые технологии могут принести еще больше пользы в качестве скринингового теста. Благодаря компьютеризированному обнаружению изображения обследования радиологов основаны на понимании приоритета, что ускоряет отчетность и улучшает результаты пациентов. С добавлением служб восстановления ИИ извлекает параллельные изображения из папки для оценки при обнаружении аномальных или сложных случаев.
- Сегментация: Операция отделения интересующей области в исследовании изображений остается трудоемкой задачей и подвержена непоследовательности. Глубокое обучение показывает наибольший потенциал для устранения этой неадекватности. Учитывая его способность изучать сложные представления данных, ИИ может помочь в процессе глубокого обучения, обнаруживая нежелательные вариации, такие как межоператорская изменчивость, и, следовательно, может применяться к широкому спектру клинических состояний и параметров.
- Мониторинг и регистрация: Мониторинг развития опухоли требует сравнения многочисленных изображений для отслеживания прогресса с помощью регистрации изображений. В то время как некоторые характеристики изменений непосредственно идентифицируются людьми, такие как умеренно большие вариации формы и кавитации объекта, другие — нет. Они могут состоять из незначительных изменений консистенции и неоднородности внутри объекта. Некачественная регистрация изображений, создание многочисленных объектов и физиологические изменения с течением времени — все это способствует более сложному анализу изменений. Именно здесь ИИ помогает улучшить качество изображений для детального анализа сегмента.
- Получение изображений: В радиологии точность принятия медицинских решений зависит от богатства информации, содержащейся в изображении. Технология ИИ сбалансирована для оказания помощи в решении задач по получению высококачественных изображений. Первое — это разница в протоколах и методах визуализации. Существует разница между достижениями в аппаратном обеспечении для получения изображений и программном обеспечении для реконструкции изображений, пробел, 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 подход для отдела здравоохранения. Он также привнес в процесс элемент цифровизации, который, в свою очередь, в значительной степени способствует улучшению лечения за счет более быстрой диагностики и повышения эффективности. Приложения на основе ИИ потенциально могут улучшить каждый этап процесса рабочего процесса визуализации. Нижеупомянутые шаги — это представление о процессе создания сети визуализации на основе 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 и планирование процедуры на основе ИИ, а также приобретение необходимого оборудования — это второй шаг в процессе.
- Постобработка/Количественная оценка: 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 отчетов: Автоматическое выделение, характеристика и количественная оценка анатомии и аномалий на основе ИИ является наиболее важной частью процесса, поскольку помогает в идентификации нарушений у пациента. Это последний шаг рабочего процесса.
ИИ становится неотъемлемой частью здравоохранения
В исследовании, опубликованном в журнале Radiology в 2018 году, ИИ смог выявлять болезнь Альцгеймера на сканах мозга за 6 лет до постановки диагноза с точностью 98%. Радиологи использовали сканы мозга для выявления болезни Альцгеймера, ища недостаток уровня глюкозы в мозге. Однако, поскольку болезнь является медленно прогрессирующим расстройством, изменения в уровне глюкозы очень слабые и сложные для обнаружения невооруженным глазом. Такие случаи подтвердили необходимость использования ИИ в сегменте медицинской визуализации и сделали его неотъемлемой частью. Здравоохранение является одной из основных новаторских областей в мире, и радиология обладает огромным потенциалом для новых решений на основе ИИ. Но каждое улучшение настолько же хорошо, насколько и его внедрение в повседневную рутину. Для здравоохранения это означает, что новые решения необходимо интегрировать в медицинский рабочий процесс и сделать экономически выгодными. Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию наших решений в клинический рабочий процесс, медицинским работникам необходимо тесно сотрудничать с самого начала новых разработок.
Автор: Неха Саксена
Для получения более подробной информации обращайтесь:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
По вопросам, связанным с продажами, обращайтесь к нам по адресу [email protected]