Nâng cao Quyết định Lâm sàng bằng Trí tuệ Nhân tạo (AI)
Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn nhiều tiềm năng cho ngành X-quang và hiện đang bắt đầu chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách. Từ việc thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu về dữ liệu ngày càng tăng, cực kỳ phức tạp và số lượng bác sĩ X-quang, đến việc đơn giản hóa việc giải thích dữ liệu thông qua các thuật toán AI phức tạp và do đó cải thiện quy trình phân tích. AI là một công cụ có giá trị mà khi kết hợp với kiến thức cá nhân của các bác sĩ X-quang và bác sĩ lâm sàng, mang lại triển vọng to lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe. Các xu hướng AI chính như ra quyết định sáng suốt, chẩn đoán tích hợp và song sinh kỹ thuật số, tập trung rất nhiều vào vai trò quan trọng của X-quang trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của chăm sóc sức khỏe và cách các bác sĩ X-quang và bác sĩ lâm sàng có thể được trao quyền để đưa ra kết luận chính xác cho từng bệnh nhân. Trí tuệ Nhân tạo nắm giữ một lượng lớn tiềm năng để chuyển đổi các khía cạnh của ngành chăm sóc sức khỏe và không phải là điều đáng sợ; đúng hơn, đó là điều nên nắm bắt. Theo báo cáo có tiêu đề "Thị trường Trí tuệ Nhân tạo trong Khám phá Thuốc"; được xuất bản bởi UnivDatos Market Insights. Trung Quốc là một nhà đầu tư lớn cho các công ty công nghệ sinh học ở Hoa Kỳ trong vài năm qua. Các khoản đầu tư này đã tăng lên đáng kể vào năm 2019, với 1,4 tỷ USD vào các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học có trụ sở tại Hoa Kỳ, so với chỉ 125,5 triệu USD vào năm 2018.
AI có thể là một đột phá trong phân khúc hình ảnh như thế nào?
Thế giới X-quang có một cách tiếp cận được chuyển đổi đối với thiết kế trí tuệ nhân tạo. Thách thức bây giờ là xác định các cơ hội giảm thiểu sự kém hiệu quả trong phân khúc hình ảnh thông qua tích hợp AI. Dựa trên các quy trình và quy trình hiện tại có sẵn, đây là phân tích các lĩnh vực mà AI có thể cải thiện thực hành chụp ảnh y tế.
- Phát hiện và Ưu tiên: Phát hiện là hình mẫu cho trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe, nhưng công nghệ tiên tiến thậm chí có thể gắn thêm nhiều điều như một xét nghiệm sàng lọc. Với tính năng phát hiện bằng máy tính, hình ảnh kiểm tra của bác sĩ X-quang dựa trên việc hiểu mức độ ưu tiên giúp tăng tốc báo cáo và nâng cao kết quả của bệnh nhân. Với việc bổ sung các dịch vụ khôi phục, AI kéo các hình ảnh song song từ một thư mục để đánh giá khi gặp các trường hợp bất thường hoặc khó khăn.
- Phân đoạn: Hoạt động tách một vùng quan tâm trong một nghiên cứu hình ảnh vẫn là một nhiệm vụ tốn nhiều công sức và dễ bị không nhất quán. Học sâu mô tả tiềm năng lớn nhất để giải quyết sự thiếu hụt này. Với khả năng học các biểu diễn dữ liệu phức tạp, AI có thể giúp ích trong quá trình học sâu bằng cách phát hiện các biến thể không mong muốn, chẳng hạn như sự thay đổi giữa các người đọc và do đó có thể được áp dụng cho nhiều loại điều kiện và thông số lâm sàng.
- Giám sát và Đăng ký: Giám sát sự phát triển của một khối u đòi hỏi phải so sánh nhiều hình ảnh để theo dõi tiến trình thông qua đăng ký hình ảnh. Mặc dù một số đặc điểm thay đổi có thể được con người xác định trực tiếp, chẳng hạn như các biến thể tương đối lớn về hình dạng và hang hốc kích thước đối tượng, những đặc điểm khác thì không. Chúng có thể bao gồm các biến thể tinh tế về tính nhất quán và tính không đồng nhất bên trong đối tượng. Đăng ký hình ảnh kém, sản xuất nhiều đối tượng và các thay đổi sinh lý theo thời gian đều góp phần vào phân tích thay đổi khó khăn hơn. Đây là nơi AI giúp nâng cao chất lượng hình ảnh để phân tích chi tiết phân đoạn.
- Thu nhận Hình ảnh: Trong X-quang, tính chính xác của việc ra quyết định y tế phụ thuộc vào sự phong phú của thông tin được bao gồm trong hình ảnh. Công nghệ AI được cân bằng để hỗ trợ giải quyết các thách thức đối với việc đạt được hình ảnh chất lượng cao. Đầu tiên là sự khác biệt trong các giao thức và phương thức chụp ảnh. Có một sự khác biệt giữa những tiến bộ trong phần cứng thu nhận hình ảnh và phần mềm tái tạo hình ảnh, một khoảng cách có khả năng được giải quyết bằng các phương pháp AI bằng cách triệt tiêu số lượng và cải thiện chất lượng tổng thể.
Quy trình làm việc chụp ảnh được hỗ trợ bởi AI trông như thế nào?
Trí tuệ nhân tạo đã giúp chuyển đổi toàn bộ triển vọng chụp ảnh và X-quang cho bộ phận chăm sóc sức khỏe. Nó cũng mang lại yếu tố số hóa trong quy trình, do đó góp phần đáng kể vào việc điều trị tốt hơn bằng chẩn đoán nhanh hơn và cải thiện hiệu quả. Các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI có tiềm năng cải thiện mọi bước của quy trình làm việc chụp ảnh. Các bước được đề cập dưới đây là một cái nhìn thoáng qua về quá trình thiết lập mạng lưới hình ảnh được hỗ trợ bởi AI.
- Đặt hàng/Lên lịch: Thiết lập kết nối được hỗ trợ bởi AI giữa bệnh nhân và bác sĩ để có quy trình làm việc có hệ thống là bước đầu tiên trong quy trình.
- Chuẩn bị và Thu thập: Định vị bệnh nhân chính xác, tiêu chuẩn hóa được hỗ trợ bởi AI và lập kế hoạch quy trình cũng như thu thập các thiết bị cần thiết là bước thứ hai trong quy trình.
- Hậu xử lý/Định lượng: Tính điểm tổn thương tự động được hỗ trợ bởi AI và các phép đo tự động là kết quả của quá trình hậu xử lý giúp xác định tình trạng của bệnh nhân. Đây là bước thứ ba trong quy trình làm việc chụp ảnh.
- Giải thích/Tạo báo cáo: Làm nổi bật, mô tả đặc điểm và định lượng tự động được hỗ trợ bởi AI về giải phẫu và các bất thường là phần quan trọng nhất của quy trình vì nó giúp xác định các bất thường ở bệnh nhân. Đây là bước cuối cùng của quy trình làm việc.
AI Trở thành Một Phần Không thể Thiếu của Chăm sóc Sức khỏe
Trong một nghiên cứu được công bố trên Radiology năm 2018, AI có thể phát hiện bệnh Alzheimer trong quét não 6 năm trước khi chẩn đoán với độ chính xác 98%. Các bác sĩ X-quang đã sử dụng quét não để xác định bệnh Alzheimer bằng cách tìm kiếm sự thiếu hụt mức glucose trong não. Tuy nhiên, vì bệnh là một rối loạn tiến triển chậm, những thay đổi về glucose rất mờ nhạt và phức tạp để phát hiện bằng mắt thường. Những trường hợp như vậy đã xác nhận sự cần thiết của AI trong phân khúc chụp ảnh y tế và đã làm cho nó trở thành một phần không thể thiếu của nó. Chăm sóc sức khỏe là một trong những lĩnh vực đột phá lớn trên thế giới và X-quang có tiềm năng to lớn cho các giải pháp mới được hỗ trợ bởi AI. Nhưng mỗi cải tiến chỉ tốt như việc triển khai nó vào thói quen hàng ngày. Đối với chăm sóc sức khỏe, điều đó có nghĩa là các giải pháp mới cần được kết hợp vào quy trình làm việc y tế và có khả năng tồn tại về mặt kinh tế. Để đảm bảo rằng các giải pháp của chúng tôi tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc lâm sàng, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cần làm việc chặt chẽ với nhau với sự hợp tác lâm sàng ngay từ đầu của các phát triển mới.
Tác giả: Neha Saxena
Để biết thêm chi tiết, hãy liên hệ:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
Đối với truy vấn liên quan đến bán hàng, vui lòng liên hệ với chúng tôi theo địa chỉ [email protected]