Trao Quyền Quyết Định Lâm Sàng với Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn đáng kể đối với X-quang và hiện đang bắt đầu chuyển đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách. Từ việc thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu 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 giá trị, khi kết hợp với kiến thức cá nhân của các bác sĩ X-quang và bác sĩ lâm sàng, mang đến triển vọng to lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe.Các xu hướng AI chính như ra quyết định dựa trên thông tin, chẩn đoán tích hợp và sinh đôi kỹ thuật số, tập trung rất nhiều vào vai trò chính 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 có một lượng lớn tiềm năng để chuyển đổi các khía cạnh của ngành chăm sóc sức khỏe và không phải là điều gì đáng sợ; thay vào đó, đó là điều gì đó để nắm bắt. Theo báo cáo có tiêu đề “Thị trường khám phá thuốc bằng Trí tuệ nhân tạo”; được xuất bản bởiUnivDatos Market Insights.Trung Quốc đã là một nhà đầu tư lớn cho các công ty công nghệ sinh học tại Hoa Kỳ trong vài năm qua. Những khoản đầu tư này đã tăng đáng kể vào năm 2019, với 1,4 tỷ USD vào các công ty công nghệ sinh học và dược phẩm có trụ sở tại Hoa Kỳ, so với chỉ 125,5 triệu USD vào năm 2018.
Làm thế nào AI có thể là một đột phá trong phân khúc hình ảnh?
Thế giới X-quang có một cách tiếp cận đã được chuyển đổi đối với thiết kế trí tuệ nhân tạo. Thách thức hiện nay là xác định các cơ hội để giảm bớt sự kém hiệu quả trong phân khúc hình ảnh thông qua việc tích hợp AI. Dựa trên các quy trình và quy trình hiện tại, đây là phân tích các lĩnh vực mà AI có thể cải thiện việc thực hành hình ảnh y tế.
- Phát hiện và Ưu tiên: Phát hiện là tấm gương điển hình cho trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe, nhưng thậm chí còn có nhiều hơn nữa mà công nghệ tiên tiến có thể gắn liền với một bài kiểm tra sàng lọc. Với việc phát hiện bằng máy tính, hình ảnh kiểm tra của bác sĩ X-quang dựa trên việc hiểu được mức độ ưu tiên, giúp tăng tốc báo cáo và cải thiện kết quả của bệnh nhân. Với việc bổ sung các dịch vụ phục hồi, AI sẽ kéo các hình ảnh song song từ một thư mục để đánh giá khi nó gặp các trường hợp bất thường hoặc khó.
- Phân đoạn: Hoạt động phân tách một trường quan tâm trong một nghiên cứu hình ảnh vẫn là một nhiệm vụ đòi hỏi nhiều công sức và dễ bị không nhất quán. Học sâu thể hiện tiềm năng lớn nhất để giải quyết sự không đầy đủ 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 khác biệt giữa người đọc và do đó có thể được áp dụng cho nhiều tình trạng và thông số lâm sàng.
- Giám sát và Đăng ký: Việc theo dõi sự phát triển của khối u đòi hỏi phải so sánh nhiều hình ảnh để theo dõi sự tiến triển thông qua việc đăng ký hình ảnh. Trong khi 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 kích thước đối tượng cũng như sự ăn mòn, những thay đổi 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, việc tạo ra nhiều đối tượng và những thay đổi sinh lý theo thời gian đều góp phần làm cho việc phân tích thay đổi trở nên khó khăn hơn. Đây là nơi AI giúp nâng cao chất lượng hình ảnh để phân tích chi tiết phân khúc.
- Thu nhận Hình ảnh: Trong X-quang, độ chính xác của việc ra quyết định y tế phụ thuộc vào sự phong phú của thông tin chứa trong một hình ảnh. Công nghệ AI được cân bằng để hỗ trợ giải quyết các thách thức đối với việc thu được hình ảnh chất lượng cao. Đầu tiên là sự khác biệt trong các giao thức và phương thức hình 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 trống 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 hình ảnh do AI cung cấp trông như thế nào?
Trí tuệ nhân tạo đã giúp chuyển đổi toàn bộ triển vọng X-quang và hình ảnh cho bộ phận chăm sóc sức khỏe. Nó cũng mang lại yếu tố số hóa trong quá trình, từ đó góp phần đáng kể vào việc điều trị tốt hơn bằng cách chẩn đoán nhanh hơn và cải thiện hiệu quả. Các ứng dụng do AI cung cấp có tiềm năng cải thiện mọi bước của quy trình làm việc hình ảnh. Các bước được đề cập dưới đây là cái nhìn thoáng qua về quy trình thiết lập mạng lưới hình ảnh do AI cung cấp.
- Đặt hàng/Lên lịch:Thiết lập kết nối do AI cung cấp 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 nhận:Vị trí bệnh nhân chính xác, được chuẩn hóa do AI cung cấp và lập kế hoạch cho thủ tục cũng như thu thập các thiết bị cần thiết là bước thứ hai trong quy trình.
- Xử lý hậu kỳ/Định lượng:Chấm điểm tổn thương tự động do AI cung cấp và các phép đo tự động là kết quả sau quy trình giúp xác định tình trạng của bệnh nhân. Đây là bước thứ ba trong quy trình của quy trình làm việc hình ảnh.
- Giải thích/Tạo báo cáo:Việc làm nổi bật, đặc trưng và định lượng tự động các giải phẫu và bất thường do AI cung cấp là một phần thiết yếu 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 vào năm 2018, AI đã 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 lượng glucose trong não. Tuy nhiên, vì bệnh này 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 hình ảnh y tế và đã biến nó trở thành một phần không thể thiếu của nó. Chăm sóc sức khỏe là một trong những lĩnh vực đột phá chính trên thế giới và X-quang có tiềm năng to lớn đối với các giải pháp mới do AI cung cấp. Nhưng mỗi sự cải thiện chỉ tốt bằng 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 trong quy trình làm việc y tế và khả thi về mặt kinh tế. Để đảm bảo rằng các giải pháp của chúng ta tích hợp liền mạch trong quy trình làm việc lâm sàng, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cần làm việc chặt chẽ với sự cộng tác lâm sàng ngay từ đầu của những phát triển mới.
Tác giả: Neha Saxena
Để biết thêm chi tiết Liên hệ:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
Đối với yêu cầu liên quan đến Bán hàng, vui lòng liên hệ với chúng tôi theo địa chỉ [email protected]