利用人工智能 (AI) 赋能临床决策
人工智能在放射学领域拥有巨大潜力，并且现在正开始以多种方式改变医疗保健。从弥合对日益增长且极其复杂的数据的需求与放射科医生数量之间的差距，到通过复杂的 AI 算法简化数据解读，从而改进分析流程。人工智能是一个有价值的工具，当与放射科医生和临床医生的个人知识相结合时，为医疗保健行业提供了巨大的前景。知情决策、集成诊断和数字孪生等关键 AI 趋势非常关注放射学在医疗保健数字化转型中所扮演的主要角色，以及如何赋能放射科医生和临床医生为每位患者制定准确的结论。人工智能拥有改变医疗保健行业的巨大潜力，这并非令人恐惧的事情；相反，应该拥抱它。根据题为“药物发现市场中的人工智能”；由UnivDatos 市场洞察。在过去的几年里，中国一直是美国生物技术公司的主要投资者。这些投资在 2019 年大幅增加，向美国生物技术和制药公司投资了 14 亿美元，而 2018 年仅为 1.255 亿美元。
AI 怎样才能在影像领域取得突破？
放射学界对人工智能的设计方法进行了转型。现在的挑战是确定通过 AI 集成来减少影像领域效率低下的机会。基于现有的流程和程序，以下是 AI 可以改进医学影像实践的各个领域的细分。
- 检测与优先级排序： 检测是医疗保健领域人工智能的代表，但这项先进技术还可以作为筛查测试发挥更大的作用。通过计算机化检测，放射科医生可以根据理解优先级来检查图像，从而加快报告速度并促进患者结果。通过添加恢复服务，AI 在遇到异常或困难的病例时，会从文件夹中提取并行图像进行评估。
- 分割： 分割影像研究中的感兴趣区域的操作仍然是一项劳动密集型任务，并且容易出现不一致性。深度学习展现了解决这一问题的最大潜力。鉴于其学习复杂数据表示的能力，AI 可以通过检测不必要的变异（例如阅片者之间的差异）来帮助深度学习过程，因此可以应用于各种临床状况和参数。
- 监测与配准： 监测肿瘤的发展需要比较大量图像，以通过图像配准来跟踪进展。虽然某些变化特征可由人类直接识别，例如物体大小、形状和空洞的适度变化，但其他特征则不然。这些可能包括物体内部一致性和异质性的细微变化。低劣的图像配准、大量物体的生成以及随时间的推移发生的生理变化都会导致更难的变化分析。这就是 AI 帮助增强图像质量以进行详细的细分分析的地方。
- 图像采集： 在放射学中，医学决策的准确性取决于图像中包含的丰富信息。 AI 技术旨在帮助解决高质量图像获取的挑战。首先是成像协议和模态的差异。在图像采集硬件和图像重建软件的进步之间存在差异，AI 方法可以通过抑制数量并提高整体质量来潜在地解决这一差距。
AI 驱动的影像工作流程是什么样的？
人工智能帮助改变了整个放射学和影像学在医疗保健部门的前景。它还在该过程中带来了数字化元素，这反过来又通过更快的诊断和更高的效率，为更好的治疗做出了重大贡献。 AI 驱动的应用程序有潜力改善影像工作流程的每个步骤。以下步骤是建立 AI 驱动的影像网络的简要介绍。
- 订单/日程安排：建立患者和医生之间的 AI 驱动连接以实现系统化工作流程是该过程的第一步。
- 准备和采集：AI 驱动的标准化、准确的患者定位和程序规划以及获取必要的设备是该过程的第二步。
- 后期处理/量化：AI 驱动的病灶自动评分和自动测量是后期处理的结果，有助于确定患者的状态。这是影像工作流程的第三步。
- 解读/报告生成：AI 驱动的解剖结构和异常的自动突出显示、特征描述和量化是该过程中最重要的一部分，因为它有助于识别患者的异常情况。这是工作流程的最后一步。
AI 成为医疗保健中不可或缺的一部分
在 2018 年发表在《放射学》杂志上的一项研究中，AI 能够检测到阿尔茨海默病在脑部扫描中，比诊断提前 6 年，准确率达 98%。放射科医生已经利用脑部扫描来通过寻找大脑中葡萄糖水平的缺乏来识别阿尔茨海默病。然而，由于该疾病是一种缓慢进展的疾病，葡萄糖的变化非常微弱，肉眼很难发现。此类实例证实了 AI 在医学影像领域的需求，并使其成为其中不可或缺的一部分。医疗保健是世界上主要的开创性领域之一，放射学在新的 AI 驱动的解决方案方面拥有巨大的潜力。但每次改进的效果都取决于其在日常工作中的实施。对于医疗保健而言，这意味着新的解决方案需要融入医疗工作流程并具有经济上的可行性。为了确保我们的解决方案能够无缝集成到临床工作流程中，医疗保健专业人员需要从新开发的最初阶段就与临床合作紧密合作。
作者：Neha Saxena
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