Fremtiden for AI innen medisinsk bildediagnostikk [Fra røntgen til utvidet virkelighet]

Tenk om en algoritme kunne lese mammografiet eller CT-skanningen din og fortelle deg at du har kreft. Hvordan ville du reagert?

Radiologenes evne til å tenke nytt og veilede diagnostiske prosesser forventes å bli stadig viktigere.

Kunstig intelligens vil utvilsomt bli en del av den daglige rutinen deres, spesielt for å diagnostisere enkle plager og hjelpe til med gjentakende oppgaver. I lys av dette bør ikke radiologer være redde for AI, men heller lære hvordan det kan forbedre arbeidshverdagen deres.

AI i moderne medisinsk bildediagnostikk

Begrepet «kunstig intelligens» (AI) refererer til teknologiens evne, hovedsakelig datamaskiner, til å simulere menneskelig intelligens. Det medisinske feltet kan dra stor nytte av bruken av kunstig intelligens.

Helsetjenesteleverandører kan dra nytte av AI-løsninger på flere måter, spesielt når det gjelder pasientomsorg og administrative oppgaver. Begrepet «medisinsk bildediagnostikk» refererer til en diagnostisk metode som inkluderer opprettelse av visuelle hjelpemidler og bilderepresentasjoner av menneskekroppen, samt overvåking av funksjonen til kroppens indre organer.

Maskinlæring og robotikk er de to primære grenene av AI. Roboter hjelper medisinsk fagpersonell, pasienter og operatører i den diagnostiske prosessen, mens maskinlæring refererer til å gjenkjenne og bruke algoritmer i datasystemer for å tolke bilder.

Ny trend innen samarbeid

Når det gjelder innovasjon, er helsesektoren full av banebrytende endringer. Ledere innen kunstig intelligens (AI) i medisinsk bildediagnostikk samarbeider tett med gründere og fagfolk innen helsevesenet for å skape nyskapende, kostnadseffektive medisinske behandlinger.

Økt samarbeid og partnerskap mellom ulike sektorer hjelper kunstig intelligens (AI) i markedet for medisinsk bildediagnostikk. Selskaper som konkurrerer om kunstig intelligens (AI) i den medisinske bildeindustrien, bruker betydelige ressurser på å studere feltets potensial og utvikle banebrytende løsninger.

Kunstig intelligens innen radiologi

Et av nøkkelområdene der AI brukes i medisinsk bildediagnostikk, er analyse av medisinske bilder, som røntgen, CT-skanninger og MR.

Vi kan trene AI-algoritmer til å analysere disse bildene og identifisere mønstre og unormalheter som kanskje ikke umiddelbart oppdages av en menneskelig observatør. Dette kan bidra til å forbedre nøyaktigheten av diagnoser og redusere risikoen for feil.

AI brukes også til å bistå i tolkningen av medisinske bilder. For eksempel kan AI-algoritmer generere en liste over mulige diagnoser eller fremheve spesifikke bekymringsområder i et bilde. Dette kan redusere arbeidsbelastningen for helsepersonell og la dem fokusere på mer komplekse oppgaver.

I tillegg til bildeanalyse og tolkning, brukes AI også til å forbedre effektiviteten av medisinske bildeprosesser. For eksempel kan AI-algoritmer brukes til å automatisere planleggingen av bildeundersøkelser og optimalisere bruken av bildeutstyr.

Vil det være behov for radiologer i fremtiden?

Selv om kunstig intelligens (AI) forventes å påvirke radiologien betydelig, er det lite sannsynlig at det vil erstatte behovet for radiologer fullstendig.

Selv om AI-algoritmer kan trenes til å analysere medisinske bilder og identifisere mønstre og unormalheter, kan de ikke tilby samme nivå av ekspertise og dømmekraft som en utdannet radiolog.

Det forventes at AI vil bli brukt til å forsterke radiologenes evner snarere enn å erstatte dem. For eksempel kan AI-algoritmer brukes til å bistå i tolkningen av medisinske bilder og generere en liste over mulige diagnoser. Det vil imidlertid fortsatt være opp til radiologen å gjennomgå og tolke bildene og stille en endelig diagnose.

I fremtiden vil radiologer sannsynligvis fortsette å spille en viktig rolle i helsevesenet, og arbeide sammen med AI for å gi pasientene best mulig omsorg. Radiologenes rolle kan imidlertid utvikle seg og endres etter hvert som AI-teknologien skrider frem.

Hva er utfordringene ved å innføre AI i radiologi?

Flere utfordringer kan oppstå ved innføring av kunstig intelligens (AI) i radiologiavdelingen:

Startkostnader

Implementering av AI-systemer kan være kostbart, spesielt hvis radiologiavdelingen må kjøpe ny programvare eller maskinvare.

Datainnsamling og forberedelse

AI-algoritmer krever store mengder data for trening og testing, og kvaliteten på dataene kan påvirke nøyaktigheten til AI-systemet. Innsamling og forberedelse av data av høy kvalitet kan være tidkrevende og ressurskrevende.

Integrasjon med eksisterende systemer

Integrering av AI-systemer med eksisterende radiologiarbeidsflyt og teknologi kan være utfordrende og kreve betydelige endringer i prosesser og systemer.

Motstand mot endring

Noen helseleverandører kan motsette seg å ta i bruk nye teknologier, og det kan være utfordrende å få aksept fra alle medlemmer av radiologiavdelingen.

Regulering og samsvar

Å sikre at AI-systemer samsvarer med relevante forskrifter og standarder kan være utfordrende.

Etiske vurderinger

Det er også etiske vurderinger når man innfører AI i radiologiavdelingen, som potensiell innvirkning på sysselsetting og potensialet for partiske resultater.

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

Selv med forbedret teknologi og infrastruktur er det nødvendig med korrekte datasett for medisinsk bildediagnostikk for å garantere at AI- og datavitenskapsalgoritmer er objektive.

For dette formålet har forskere ved Harvard Medical Schools avdeling for kunstig intelligens etablert et nytt MAIDA-prosjekt for å sammenstille og distribuere internasjonale medisinske bildedatabaser.

Datasikkerhetsproblemer, innlåsing til leverandører og dyr datainfrastruktur er årsaken til at medisinske bildedata sjelden utveksles mellom institusjoner, ifølge laboratorieleder Pranav Rajpurkar, assisterende professor ved Harvard Medical School.

Eksisterende data gjenspeiler ikke mangfold. Algoritmer for klinisk bruk trenes vanligvis bare på en liten undergruppe av sykehus, uten regional, nasjonal eller internasjonal dekning. Resultatene kan være skjeve mot underrepresenterte befolkninger. Standard dermatologiske datasett inkluderer ikke nok personer med mørkere hudfarge til å trekke meningsfulle konklusjoner.

For å fremme datavitenskap og kunstig intelligens, «er det et akutt behov for å demokratisere medisinske bildesamlinger,» sa Rajpurkar. «Dataene som for tiden er tilgjengelige i det offentlige rom, er ekstremt begrensede, svært partiske og mangler alvorlig mangfold og internasjonal representasjon.»

Kurateringen av MAIDAs datasett har allerede begynt, med røntgenbilder av brystet (den vanligste bildeundersøkelsen i verden) som det første fokuset. AI-modeller for innsetting av endotrakealtube og pneumonidiagnose på akuttmottaket er blant de andre typiske radiologoppgavene gruppen fokuserer på.

Avsluttende ord

Eksperter og nåværende forskningstrender viser hvordan AI snart vil transformere radiologien. Derfor bør det medisinske samfunnet ønske det velkommen åpent i stedet for å se på det med frykt eller ignorering.

Radiologer bør ikke føle seg truet av kunstig intelligens, men bør arbeide for å forstå og fremme den. Det er i det minste gunstig for pasientene.

I løpet av de neste årene vil radiologien sannsynligvis gjennomgå betydelige endringer. Å ta vare på pasientene er det viktigste, og derfor må sektoren alltid være i forkant. La oss samarbeide for å sikre at integreringen av AI i radiologi gir positive resultater i fremtiden.