利用人工智能 (AI) 赋能临床决策
人工智能为放射学带来了可观的前景，并且目前已开始在许多方面改变医疗保健。从弥合不断增长的、极其复杂的数据需求与放射科医生数量之间的差距，到通过复杂的人工智能算法简化数据解释，从而改进分析过程。人工智能是一种有价值的工具，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。诸如知情决策、集成诊断和数字孪生等关键人工智能趋势非常关注放射学如何在医疗保健的数字化转型中发挥重要作用，以及如何增强放射科医生和临床医生为每位患者制定准确结论的能力。人工智能在改变医疗保健行业的各个方面具有巨大的潜力，不应害怕；而应该拥抱它。根据 Artificial Intelligence in Drug Discovery Market”报告，该报告由 UnivDatos Market Insights 发布。在过去几年中，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 年显著增加，对美国生物技术和制药公司的投资额达到 14 亿美元，而 2018 年仅为 1.255 亿美元。
人工智能如何成为影像领域的突破？
放射学领域对人工智能的设计采取了一种变革性的方法。现在的挑战是如何通过人工智能集成来识别减少影像领域效率低下的机会。根据当前可用的程序和流程，以下是人工智能可以改善医学影像实践的领域细分。
- 检测和优先级排序： 检测是医疗保健领域人工智能的典型代表，但这项先进技术还可以作为筛查测试附加更多功能。通过计算机化检测，放射科医生可以根据对优先级的理解来检查图像，从而加快报告速度并改善患者的检查结果。通过添加恢复服务，人工智能会在遇到异常或困难病例时从文件夹中提取平行图像以进行评估。
- 分割： 在影像研究中分离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。深度学习描绘了解决这种不足的最大潜力。鉴于其学习复杂数据表示的能力，人工智能可以通过检测不必要的变异（例如读者间的变异性）来帮助深度学习过程，因此可以应用于各种临床条件和参数。
- 监控和注册： 监控肿瘤的发展需要比较大量图像以通过图像配准跟踪进展。虽然一些变化特征可以直接由人类识别，例如物体大小形状和空化方面的适度大的变化，但其他变化则不能。这些可能包括物体内部一致性和异质性的细微变化。劣质图像配准、大量物体的产生以及随时间推移的生理变化都会导致更困难的变化分析。这就是人工智能帮助提高图像质量以进行详细分割分析的地方。
- 图像采集： 在放射学中，医疗决策的准确性取决于图像中包含的信息丰富程度。人工智能技术旨在帮助解决高质量图像获取的挑战。首先是成像协议和方式的差异。图像采集硬件和图像重建软件的进步之间存在差异，人工智能方法可以通过抑制数量和提高整体质量来潜在地解决这一差距。
人工智能驱动的影像工作流程是什么样的？
人工智能帮助改变了医疗保健部门的整个放射学和影像前景。它还在过程中引入了数字化元素，这反过来又有助于通过更快的诊断和更高的效率来改善治疗。人工智能驱动的应用程序有潜力改善影像工作流程的每一步。下面提到的步骤是对建立人工智能驱动的影像网络的过程的一瞥。
- 订单/安排： 建立人工智能驱动的患者和医生之间的连接，以实现系统的工作流程是该过程的第一步。
- 准备和采集：人工智能驱动的标准化、准确的患者定位和程序计划以及获取必要的设备是该过程的第二步。
- 后处理/量化： 人工智能驱动的自动病灶评分和自动测量是后处理结果，有助于确定患者的状态。这是影像工作流程过程的第三步。
- 解读/报告生成： 人工智能驱动的自动突出显示、表征和量化解剖结构和异常是该过程中最关键的部分，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。
人工智能正在成为医疗保健不可或缺的一部分
在一项发表在 2018 年《放射学》杂志上的研究中，人工智能能够在诊断前 6 年以 98% 的准确率检测到脑部扫描中的阿尔茨海默病。放射科医生利用脑部扫描通过寻找大脑中葡萄糖水平的不足来识别阿尔茨海默病。然而，由于该疾病是一种缓慢进展性疾病，因此葡萄糖的变化非常微弱且难以用肉眼发现。这些实例证实了人工智能在医学影像领域的需求，并使其成为医学影像领域不可或缺的一部分。医疗保健是世界上主要的突破性领域之一，放射学为新的人工智能驱动的解决方案提供了巨大的潜力。但是，每项改进的价值都取决于其在日常工作中的实施情况。对于医疗保健而言，这意味着新的解决方案需要纳入医疗工作流程中并具有经济可行性。为了确保我们的解决方案能够无缝地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协作密切合作。
作者：Neha Saxena
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