Proszę sobie wyobrazić, że algorytm mógłby odczytać Państwa mammogram lub tomografię komputerową i stwierdzić, że mają Państwo raka. Jak by Państwo zareagowali?
Przewiduje się, że zdolność radiologów do nieszablonowego myślenia i kierowania procesami diagnostycznymi będzie zyskiwać na znaczeniu.
Sztuczna inteligencja niewątpliwie stanie się nieodłącznym elementem ich codziennej rutyny, zwłaszcza przy diagnozowaniu prostych dolegliwości i wspomaganiu powtarzalnych zadań. W świetle tego radiolodzy nie powinni bać się AI, lecz uczyć się, jak może ona poprawić ich życie zawodowe.
Termin „sztuczna inteligencja” (AI) odnosi się do zdolności technologii, głównie komputerów, do symulowania ludzkiej inteligencji. Dziedzina medycyny może wiele zyskać na wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
Świadczeniodawcy opieki zdrowotnej mogą czerpać korzyści z rozwiązań AI na wiele sposobów, zwłaszcza w zakresie opieki nad pacjentem i zadań administracyjnych. Termin „obrazowanie medyczne” odnosi się do metody diagnostycznej obejmującej tworzenie pomocy wizualnych i obrazowych reprezentacji ludzkiego ciała, a także monitorowanie funkcjonowania narządów wewnętrznych.
Uczenie maszynowe i robotyka to dwie główne gałęzie AI. Roboty pomagają personelowi medycznemu, pacjentom i operatorom w procesie diagnostycznym, podczas gdy uczenie maszynowe odnosi się do rozpoznawania i wykorzystywania algorytmów w systemach komputerowych do interpretacji obrazów.
Sektor opieki zdrowotnej jest pełen przełomowych innowacji. Liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w obrazowaniu medycznym ściśle współpracują z przedsiębiorcami i specjalistami w dziedzinie ochrony zdrowia, aby tworzyć najnowocześniejsze, opłacalne terapie medyczne.
Zwiększona współpraca i partnerstwa między różnymi sektorami wspierają sztuczną inteligencję (AI) na rynku obrazowania medycznego. Firmy konkurujące o sztuczną inteligencję (AI) w branży obrazowania medycznego przeznaczają znaczne zasoby na badanie potencjału tej dziedziny i opracowywanie najnowocześniejszych rozwiązań.
Jednym z kluczowych obszarów zastosowania AI w obrazowaniu medycznym jest analiza obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa (TK) i rezonans magnetyczny (MRI).
Możemy trenować algorytmy AI do analizy tych obrazów oraz identyfikacji wzorców i anomalii, które mogą nie być natychmiast widoczne dla ludzkiego obserwatora. Może to pomóc w poprawie dokładności diagnoz i zmniejszeniu ryzyka błędów.
AI jest również wykorzystywana do wspomagania interpretacji obrazów medycznych. Na przykład algorytmy AI mogą generować listę możliwych diagnoz lub podświetlać określone obszary budzące niepokój na obrazie. Może to zmniejszyć obciążenie pracą świadczeniodawców opieki zdrowotnej i pozwolić im skupić się na bardziej złożonych zadaniach.
Oprócz analizy i interpretacji obrazu, AI jest również wykorzystywana do poprawy wydajności procesów obrazowania medycznego. Na przykład algorytmy AI mogą być wykorzystywane do automatyzacji planowania badań obrazowych i optymalizacji wykorzystania sprzętu do obrazowania.
 - Created by PostDICOM.jpg)
Choć oczekuje się, że sztuczna inteligencja (AI) znacząco wpłynie na radiologię, mało prawdopodobne jest, aby całkowicie zastąpiła potrzebę zatrudniania radiologów.
Chociaż algorytmy AI można wytrenować do analizy obrazów medycznych oraz identyfikacji wzorców i anomalii, nie mogą one zapewnić takiego samego poziomu wiedzy i osądu, jak wyszkolony radiolog.
Oczekuje się, że AI będzie wykorzystywana do zwiększania możliwości radiologów, a nie ich zastępowania. Na przykład algorytmy AI mogą być wykorzystywane do pomocy w interpretacji obrazów medycznych i generowania listy możliwych diagnoz. Jednak to wciąż radiolog będzie odpowiedzialny za przegląd i interpretację obrazów oraz postawienie ostatecznej diagnozy.
W przyszłości radiolodzy prawdopodobnie nadal będą odgrywać kluczową rolę w systemie opieki zdrowotnej, pracując ramię w ramię z AI, aby zapewnić pacjentom najlepszą możliwą opiekę. Jednak rola radiologów może ewoluować i zmieniać się wraz z postępem technologii AI.
Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) do oddziału radiologii może wiązać się z kilkoma wyzwaniami:
Wdrożenie systemów AI może być kosztowne, zwłaszcza jeśli oddział radiologii musi zakupić nowe oprogramowanie lub sprzęt.
Algorytmy AI wymagają dużych ilości danych do trenowania i testowania, a jakość danych może wpływać na dokładność systemu AI. Gromadzenie i przygotowanie wysokiej jakości danych może być czasochłonne i wymagać dużych nakładów zasobów.
Integracja systemów AI z istniejącym przepływem pracy i technologią radiologiczną może być wyzwaniem i wymagać znacznych zmian w procesach i systemach.
Niektórzy świadczeniodawcy opieki zdrowotnej mogą opierać się przyjęciu nowych technologii, a uzyskanie akceptacji wszystkich członków oddziału radiologii może być trudne.
Zapewnienie zgodności systemów AI z odpowiednimi przepisami i standardami może stanowić wyzwanie.
Istnieją również względy etyczne przy wprowadzaniu AI do oddziału radiologii, takie jak potencjalny wpływ na zatrudnienie i możliwość stronniczych wyników.
Oczywiście, nawet przy ulepszonej technologii i infrastrukturze, niezbędne są poprawne zestawy danych obrazowania medycznego, aby zagwarantować, że algorytmy AI i nauki o danych są bezstronne.
W tym celu naukowcy z wydziału sztucznej inteligencji Harvard Medical School stworzyli nowy projekt MAIDA, aby gromadzić i dystrybuować międzynarodowe bazy danych obrazów medycznych.
Kwestie bezpieczeństwa danych, uzależnienie od dostawcy i kosztowna infrastruktura danych to powody, dla których dane obrazowania medycznego są rzadko wymieniane między instytucjami – twierdzi kierownik laboratorium Pranav Rajpurkar, adiunkt w Harvard Medical School.
Istniejące dane nie odzwierciedlają różnorodności. Algorytmy zastosowań klinicznych są zazwyczaj trenowane tylko na małym podzbiorze szpitali, bez zasięgu regionalnego, krajowego czy międzynarodowego. Wyniki mogą być wypaczone w kierunku niedostatecznie reprezentowanych populacji. Standardowe zbiory danych dermatologicznych nie obejmują wystarczającej liczby osób o ciemniejszej karnacji, aby wyciągnąć miarodajne wnioski.
Aby rozwijać naukę o danych i sztuczną inteligencję, „istnieje pilna potrzeba demokratyzacji kolekcji obrazów medycznych” – powiedział Rajpurkar. „Dane obecnie dostępne w domenie publicznej są niezwykle ograniczone, wysoce stronnicze i poważnie niewystarczające pod względem różnorodności i reprezentacji międzynarodowej”.
Kuratela zestawów danych MAIDA już się rozpoczęła, a początkowo skupiono się na zdjęciach rentgenowskich klatki piersiowej (najczęstsze badanie obrazowe na świecie). Modele AI do intubacji dotchawiczej i diagnozowania zapalenia płuc na SOR należą do innych typowych zadań radiologicznych, na których skupia się grupa.
Eksperci i obecne trendy badawcze pokazują, jak AI wkrótce przekształci radiologię. Dlatego społeczność medyczna powinna przyjąć ją otwarcie, a nie patrzeć na nią ze strachem lub lekceważeniem.
Radiolodzy nie powinni czuć się zagrożeni przez sztuczną inteligencję, ale powinni pracować nad jej zrozumieniem i rozwojem. Przynajmniej jest to korzystne dla pacjentów.
W ciągu najbliższych kilku lat radiologia prawdopodobnie przejdzie znaczące transformacje. Opieka nad pacjentami jest najważniejsza, dlatego sektor ten musi zawsze znajdować się w czołówce. Pracujmy razem, aby zapewnić, że integracja AI z radiologią przyniesie pozytywne rezultaty w przyszłości.
