運用人工智慧 (AI) 強化臨床決策
人工智慧在放射學領域前景廣闊，目前正開始以多種方式轉變醫療保健。從彌合日益增長、極其複雜的資料需求與放射科醫師數量之間的差距，到透過複雜的 AI 演算法簡化資料解讀，從而改善分析流程。AI 是一個有價值的工具，當與放射科醫師和臨床醫生的個人知識相結合時，為醫療保健產業提供了巨大的前景。重要的 AI 趨勢，如知情決策、整合診斷和數位雙胞胎，非常關注放射學如何在醫療保健的數位轉型中發揮主要作用，以及放射科醫師和臨床醫生如何被賦權為每位患者制定準確的結論。人工智慧在轉變醫療保健產業的各個方面具有巨大潛力，並非令人恐懼，而是值得擁抱。根據報告「藥物發現市場中的人工智慧」；由UnivDatos Market Insights。在過去幾年中，中國一直是美國生物科技公司的大投資者。這些投資在 2019 年大幅增加，向美國生物科技和藥品公司投資了 14 億美元，而 2018 年僅為 1.255 億美元。
AI 如何在影像學領域取得突破？
放射學界對人工智慧的設計採取了轉變性的方法。現在的挑戰是如何透過 AI 整合來確定減少影像學領域效率低下的機會。基於現有的程序和流程，以下是 AI 可以改善醫學影像實踐的領域細分。
- 檢測與優先排序： 檢測是醫療保健領域人工智慧的代表，但這項先進技術還可以作為篩檢測試。透過電腦化檢測，放射科醫師根據理解優先順序來檢查影像，這加速了報告並提高了患者的結果。透過添加恢復服務，AI 在遇到異常或困難的情況時，從文件夾中提取平行影像進行評估。
- 分割： 在影像研究中分離感興趣區域的操作仍然是一項勞動密集型任務，並且容易出現不一致性。深度學習展示了解決此不足之處的最大潛力。鑑於其學習複雜資料表示的能力，AI 可以透過檢測不必要的變化（例如讀者間的變異性）來幫助深度學習過程，因此可以應用於各種臨床狀況和參數。
- 監測與配準： 監測腫瘤的發展需要比較大量影像，以透過影像配準追蹤進展。雖然人類可以直接識別某些變化特徵，例如物體大小形狀和空洞化的中等程度變化，但其他則不然。這些可能包括物體內一致性和異質性的細微變化。劣質的影像配準、產生大量物體和隨著時間推移發生的生理變化都會導致更難的變化分析。這就是 AI 幫助提高影像品質，以詳細分析細分市場的地方。
- 影像獲取： 在放射學中，醫學決策的準確性取決於影像中包含的資訊豐富程度。 AI 技術旨在協助解決實現高品質影像獲取的挑戰。首先是成像協議和模式的差異。影像獲取硬體和影像重建軟體的進展之間存在差異，AI 方法可以透過抑制數量和提高整體品質來潛在地解決這一差距。
AI 驅動的影像工作流程是什麼樣子的？
人工智慧幫助轉變了整個放射學和醫療保健部門的影像學前景。它也帶來了數位化的元素，這反過來又顯著促進了透過更快的診斷和提高效率來改善治療。AI 驅動的應用程式有可能改善影像工作流程的每個步驟。以下步驟簡要介紹了建立 AI 驅動的影像網路的過程。
- 訂單/排程：建立患者與醫師之間用於系統性工作流程的 AI 驅動連接是此過程中的第一步。
- 準備和獲取：AI 驅動的標準化、準確的患者定位和程序規劃以及獲取必要的設備是此過程中的第二步。
- 後處理/量化：AI 驅動的自動病灶評分和自動測量是後處理結果，有助於確定患者的狀況。這是影像工作流程的第三步。
- 解讀/報告生成：AI 驅動的解剖結構和異常的自動突出顯示、特徵描述和量化是該過程中最重要的一部分，因為它有助於識別患者的異常情況。這是工作流程的最後一步。
AI 成為醫療保健中不可或缺的一部分
在 2018 年發表在《放射學》雜誌上的一項研究中，AI 能夠在診斷前 6 年以 98% 的準確度檢測腦部掃描中的阿茲海默症。放射科醫師利用腦部掃描來識別阿茲海默症，方法是尋找大腦中葡萄糖水準的缺乏。然而，由於這種疾病是一種緩慢進展的疾病，葡萄糖的變化非常微弱且難以用肉眼觀察。這些例子證實了在醫學影像領域對 AI 的需求，並使其成為其中不可或缺的一部分。醫療保健是世界上主要的突破性領域之一，放射學在新的 AI 驅動解決方案方面具有巨大潛力。但是，每次改進的效果取決於其在日常工作中的實施。對於醫療保健而言，這意味著新的解決方案需要在醫學工作流程中納入並在經濟上可行。為了確保我們的解決方案與臨床工作流程無縫整合，醫療保健專業人員需要從新發展的一開始就與臨床合作密切合作。
作者：Neha Saxena
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