透過人工智慧 (AI) 強化臨床決策
人工智慧在放射學領域前景可觀，如今也開始以多種方式轉變醫療保健。從彌合不斷增長、極其複雜的數據需求與放射科醫師數量之間的差距，到透過複雜的 AI 演算法簡化數據解讀，從而改善分析流程。人工智慧是一種寶貴的工具，當與放射科醫師和臨床醫師的個人知識相結合時，可為醫療保健產業提供巨大的前景。關鍵的 AI 趨勢，如知情決策、整合診斷和數位分身，都非常注重放射學如何在醫療保健的數位轉型中發揮重要作用，以及如何讓放射科醫師和臨床醫師能夠針對每位患者制定準確的結論。人工智慧具有轉變醫療保健產業各個層面的巨大潛力，不應害怕，而應擁抱。根據 UnivDatos Market Insights 發布的題為「Artificial Intelligence in Drug Discovery Market」的報告顯示，在過去幾年中，中國一直是美國生物科技公司的主要投資者。這些投資在 2019 年顯著增加，對美國生物科技和製藥公司的投資額達到 14 億美元，而 2018 年僅為 1.255 億美元。
人工智慧如何成為影像領域的突破？
放射學界對人工智慧的設計採取了一種轉變的方法。現在的挑戰變成了透過 AI 整合來識別減少影像領域效率低下的機會。根據目前可用的程序和流程，以下是 AI 可以改善醫療影像實踐的領域細分。
- 檢測和優先排序：檢測是人工智慧在醫療保健領域的標竿，但先進技術可以作為篩檢測試附加更多功能。透過電腦化檢測，放射科醫師根據對優先順序的理解來檢查影像，從而加快報告速度並推進患者的治療效果。透過新增復原服務，AI 會在遇到異常或困難的病例時，從資料夾中提取平行影像以進行評估。
- 分割：在影像研究中分離感興趣區域的操作仍然是一項勞力密集型任務，並且容易出現不一致。深度學習描繪了解決此不足之處的最大潛力。鑑於其學習複雜數據表示的能力，AI 可以透過檢測不需要的變異（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。
- 監測和配準：監測腫瘤的發展需要比較大量影像，以透過影像配準來追蹤進展。雖然某些變化特徵可以直接由人類識別，例如物體大小形狀和空化的中度大變化，但其他變化則不然。這些可能包括物體內部一致性和異質性的細微變化。較差的影像配準、產生的大量物體以及隨時間推移的生理變化都會導致更困難的變化分析。這就是 AI 有助於提高影像品質，以進行區段詳細分析的地方。
- 影像擷取：在放射學中，醫療決策的準確性取決於影像中包含的豐富資訊。AI 技術旨在協助解決高畫質影像獲取的挑戰。首先是影像協議和模式的差異。影像擷取硬體和影像重建軟體的進步之間存在差異，AI 方法可以透過抑制數量和提高整體品質來解決這一差距。
AI 驅動的影像工作流程是什麼樣的？
人工智慧有助於改變整個放射學和醫療保健部門的影像前景。它還將數位化元素帶入了流程中，進而透過更快的診斷和更高的效率，顯著地促進了更好的治療。AI 驅動的應用程式有潛力改善影像工作流程的每個步驟。以下步驟是建立 AI 驅動的影像網路的過程概況。
- 訂購/排程：建立患者與醫師之間由 AI 驅動的連接，以實現系統化的工作流程是該流程的第一步。
- 準備和擷取：由 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該流程的第二步。
- 後處理/量化：由 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：由 AI 驅動的自動突出顯示、表徵和量化解剖結構和異常情況是該流程最重要的部分，因為它有助於識別患者的不規則之處。這是工作流程的最後一步。
人工智慧成為醫療保健不可或缺的一部分
在 2018 年發表於 Radiology 的一項研究中，AI 能夠在診斷前 6 年以 98% 的準確率檢測出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平的缺乏。然而，由於該疾病是一種緩慢的漸進性疾病，因此葡萄糖的變化非常微弱，並且很難用肉眼發現。此類實例證實了在醫療影像領域對 AI 的需求，並使其成為不可或缺的一部分。醫療保健是世界上主要的開創性領域之一，放射學為新的 AI 驅動的解決方案提供了巨大的潛力。但每一次改進都只有在其融入日常工作中時才有效。對於醫療保健而言，這意味著新的解決方案需要整合到醫療工作流程中，並且在經濟上可行。為了確保我們的解決方案能夠無縫地整合到臨床工作流程中，醫療保健專業人員需要從新開發的最初階段就與臨床合作緊密合作。
作者：Neha Saxena
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