Fremtiden for AI inden for medicinsk billeddannelse [Fra røntgen til augmented reality]

Antag, at en algoritme kunne læse dit mammogram eller CT-scanning og fortælle dig, at du har kræft. Hvordan ville du reagere?

Radiologernes evne til at tænke uden for boksen og guide diagnostiske processer forventes at blive stadig vigtigere.

Kunstig intelligens vil uden tvivl blive indgroet i deres daglige rutine, især til diagnosticering af enkle lidelser og hjælp til gentagne opgaver. I lyset af dette, radiologer bør ikke være bange for AI, men bør lære, hvordan det kan forbedre deres arbejdsliv.

AI i moderne medicinsk billeddannelse

Udtrykket „kunstig intelligens“ (AI) henviser til teknologiens evne, for det meste computere, til at simulere menneskelig intelligens. Det medicinske område kan drage stor fordel af brugen af kunstig intelligens.

Sundhedsudbydere kan drage fordel af AI-løsninger på flere måder, især med hensyn til patientpleje og administrative opgaver. Udtrykket „medicinsk billeddannelse“ henviser til en diagnostisk metode, der omfatter oprettelse af visuelle hjælpemidler og billedrepræsentationer af menneskekroppen samt overvågning af kroppens indre organers funktion.

Maskinindlæring og robotik er de to primære grene af AI. Robotter hjælper humanmedicinske fagfolk, patienter, og operatører i diagnosticeringsprocessen, mens maskinlæring refererer til at genkende og anvende algoritmen i computersystemer til at fortolke billeder.

Ny trend i samarbejde og samarbejde

Med hensyn til innovation, sundhedssektoren er fyldt med spilskiftere. Ledere inden for kunstig intelligens (AI) inden for medicinsk billeddannelse samarbejder tæt med sundhedsentreprenører og fagfolk for at skabe banebrydende, omkostningseffektive medicinske terapier.

Øget samarbejde og partnerskaber mellem forskellige sektorer hjælper kunstig intelligens (AI) på markedet for medicinsk billeddannelse. Virksomheder, der konkurrerer om kunstig intelligens (AI) i den medicinske billeddannelsesindustri, afsætter betydelige ressourcer til at studere feltets løfte og udvikle avancerede løsninger.

Kunstig intelligens i radiologi

Et af nøgleområderne, hvor AI anvendes i medicinsk billeddannelse, er i analysen af medicinske billeder, såsom røntgenstråler, CT-scanninger, og MRI"er.

Vi kan træne AI-algoritmer til at analysere disse billeder og identificere mønstre og abnormiteter, der muligvis ikke umiddelbart vises for en menneskelig observatør. Dette kan bidrage til at forbedre nøjagtigheden af diagnoser og reducere risikoen for fejl.

AI bruges også til at hjælpe med fortolkningen af medicinske billeder. For eksempel, AI-algoritmer kan generere en liste over mulige diagnoser eller fremhæve specifikke bekymringsområder i et billede. Dette kan reducere sundhedsudbydernes arbejdsbyrde og give dem mulighed for at fokusere på mere komplekse opgaver.

Ud over billedanalyse og fortolkning bruges AI også til at forbedre effektiviteten af medicinske billeddannelsesprocesser. For eksempel kan AI-algoritmer bruges til at automatisere planlægningen af billeddannelsesundersøgelser og optimere brugen af billedbehandlingsudstyr.

Vil radiologer være nødvendige, I fremtiden?

Mens kunstig intelligens (AI) forventes at påvirke radiologien markant, vil det sandsynligvis ikke erstatte behovet for radiologer fuldstændigt.

Mens AI-algoritmer kan trænes til at analysere medicinske billeder og identificere mønstre og abnormiteter, de kan ikke give det samme niveau af ekspertise og dømmekraft som en uddannet radiolog.

Det forventes, at AI vil blive brugt til at udvide radiologernes kapacitet snarere end at erstatte dem. For eksempel kan AI-algoritmer bruges til at hjælpe med fortolkningen af medicinske billeder og generere en liste over mulige diagnoser. Det vil dog stadig være op til radiologen at gennemgå og fortolke billederne og stille en endelig diagnose.

I fremtiden, radiologer vil sandsynligvis fortsætte med at spille en vigtig rolle i sundhedssystemet, arbejde sammen med AI for at yde den bedst mulige pleje til patienter. Imidlertid, radiologernes rolle kan udvikle sig og ændre sig, efterhånden som AI-teknologien skrider frem.

Hvad er udfordringerne ved at introducere AI til radiologi?

Flere udfordringer kan opstå, når man introducerer kunstig intelligens (AI) til radiologiafdelingen:

Indledende omkostninger

Implementering af AI-systemer kan være dyrt, især hvis radiologiafdelingen skal købe ny software eller hardware.

Indsamling og forberedelse af data

AI-algoritmer kræver, at store mængder data trænes og testes, og kvaliteten af dataene kan påvirke nøjagtigheden af AI-systemet. Indsamling og forberedelse af data af høj kvalitet kan være tidskrævende og ressourcekrævende.

Integration med eksisterende systemer

Integrering af AI-systemer med den eksisterende radiologiworkflow og teknologi kan være udfordrende og kræve betydelige ændringer i processer og systemer.

Modstand mod forandring

Nogle sundhedsudbydere kan modstå at vedtage nye teknologier, og det kan være udfordrende at få buy-in fra alle medlemmer af radiologiafdelingen.

Regulering og overholdelse

Det kan være en udfordring at sikre, at AI-systemer overholder relevante regler og standarder.

Etiske overvejelser

Der er også etiske overvejelser, når man introducerer AI til radiologiafdelingen, såsom den potentielle indvirkning på beskæftigelsen og potentialet for partiske resultater.

Mangel på et delt datasæt kan være en stor ulempe: Er MAIDA løsningen?

Selvfølgelig, selv med forbedret teknologi og infrastruktur, de korrekte medicinske billeddannelsesdatasæt er nødvendige for at garantere, at AI og datavidenskabsalgoritmer er upartiske.

Til dette mål, forskere ved Harvard Medical Schools afdeling for kunstig intelligens har etableret et nyt MAIDA-projekt til kompilering og distribution af internationale medicinske billeddatabaser.

Problemer med datasikkerhed, leverandør lock-in, og dyre datainfrastruktur er grunden til, at medicinske billeddannelsesdata sjældent udveksles mellem institutioner af laboratorieleder Pranav Rajpurkar, adjunkt ved Harvard Medical School.

Eksisterende data afspejler ikke mangfoldighed. Kliniske applikationsalgoritmer trænes typisk kun på en lille delmængde af hospitaler, uden regional, national, eller international dækning. Resultaterne kan være skæve mod underrepræsenterede populationer. Standard dermatologiske datasæt inkluderer ikke nok mennesker med den mørkere hudfarve til at drage meningsfulde konklusioner.

For at fremme datavidenskab og kunstig intelligens,“ Der er et presserende behov for at demokratisere medicinske billedsamlinger,“ sagde Rajpurkar. „De data, der i øjeblikket er tilgængelige i det offentlige rum, er ekstremt begrænsede, meget partiske og alvorligt mangelfulde i mangfoldighed og international repræsentation. „

Kurationen af MAIDAs datasæt er allerede begyndt, med røntgenstråler i brystet (den mest almindelige billeddannelseseksamen i verden), der tjener som det indledende fokus. AI-modeller til indsættelse af endotrakealrør og lungebetændelsesdiagnose i ER blandt de andre typiske radiologjob, som gruppen fokuserer på.

Afsluttende ord

Eksperter og aktuelle forskningstendenser demonstrerer, hvordan AI snart vil transformere radiologi. Derfor, det medicinske samfund bør byde det åbent velkommen snarere end at se det med frygt eller ignorering.

Radiologer bør ikke føle sig truet af kunstig intelligens, men bør arbejde for at forstå og fremme det. I det mindste er det gavnligt for patienterne.

I løbet af de næste par år vil radiologi sandsynligvis gennemgå betydelige transformationer. Pleje af patienter er altafgørende, og derfor skal sektoren altid være i forkant. Lad os arbejde sammen for at sikre, at integrationen af AI i radiologi giver positive resultater i fremtiden.