Как ИИ улучшает интерпретацию медицинских изображений и точность диагностики в радиологии?
23 января 2024 г.В радиологии традиционные методы медицинской визуализации неэффективны как для пациентов, так и для поставщиков медицинских услуг: рост ложноположительных результатов приводит к ненужному лечению и судебным искам о халатности. Радиологам нужна инновационная альтернатива, чтобы изменить ситуацию. Является ли искусственный интеллект тем решением, которого они так ждали?
Традиционные методы визуализации должны улучшиться
Рентгенологи используют рентген, компьютерную томографию (КТ) и магнитно-резонансную томографию (МРТ), чтобы увидеть, что находится внутри тела человека. Получив изображения, они проверяют их на наличие потенциальных признаков травм, аномалий или заболеваний.
По большей части рентгенологи полагаются на свой опыт при выявлении подозрительных результатов. Несмотря на всю их подготовку, можно ожидать, что они каждый раз будут добиваться успеха. В действительности коэффициент диагностических ошибок достигает 26 % в среднем. Почти трое из 10 человек получат ложноположительный или отрицательный результат.
Люди, получившие ложноположительные результаты, пройдут ненужное лечение. Обычно во время процесса визуализации они подвергаются чрезмерному воздействию радиации и контрастных веществ, поскольку профессионалы пытаются выяснить, в чем дело. В результате результаты лечения пациентов ухудшаются.
Даже когда рентгенологи делают все правильно, их методы все равно требуют времени. В конце концов, им приходится просматривать тысячи медицинских изображений вручную. . Вероятно, вы понимаете, почему этот процесс может занять так много времени.
Как и следовало ожидать, медицинская визуализация в радиологии требует быстрого и точного решения своих проблем. ИИ – одна из немногих современных технологий, способных удовлетворить все потребности человека, одновременно повышая точность интерпретации и диагностики.
Какова роль ИИ в интерпретации радиологических изображений?
Первое применение ИИ связано с просмотром изображений. Он использует обширное обучение и большие наборы данных для быстрой оценки рентгеновских снимков, КТ и МРТ. Он может находить изображения быстрее, чем методы ручного поиска, и одновременно сравнивать тысячи предыдущих случаев.
Другое применение связано с количественными результатами. Изучая медицинские изображения, вы обращаете внимание на размер, форму, плотность и текстуру структур тела, что требует времени и может быть неточным. ИИ быстро анализирует их, что позволяет проводить точные измерения.
Вы, вероятно, уже знаете, насколько ИИ превосходно выявляет тенденции. Он выполняет фантастическую работу по интерпретации и диагностике, поскольку идентификация отклонений вращается вокруг распознавания образов. Он может уловить скрытые детали, которые вы не можете заметить.
Радиологи часто консультируются с другими медицинскими работниками, когда у них возникает вопрос. Генеративный алгоритм может отличаться от врача, но он все равно может давать советы и предложения. Сотрудничество на основе искусственного интеллекта постепенно становится все более популярным.
Как ИИ помогает в медицинской визуализации?
ИИ улучшает интерпретацию медицинских изображений и точность диагностики во многих отношениях.
1. Это предотвращает человеческие ошибки.
Как вы знаете, ИИ невосприимчив к человеческим ошибкам. Там, где вы можете допустить когнитивную ошибку, ошибку поиска или распознавания, алгоритм остается точным, поскольку он опирается на данные и логические процессы. Он не упустит из виду небольшую аномалию и не отработает ошибочную догадку.
2. Компания постоянно совершенствует свой подход.
Алгоритмы глубокого и машинного обучения постоянно совершенствуются. Они используют реальные данные, чтобы со временем стать более точными. Чем дольше вы используете искусственный интеллект для получения медицинских изображений, тем более чувствительным и точным он станет.
3. Он делает предложения на основе данных.
ИИ может улучшить точность интерпретации и диагностики, давая вам подсказки. Например, он может порекомендовать повторно просмотреть подозрительную область, которую вы изначально не заметили. Анализ данных, основанный на данных, помогает предотвратить ложноположительные или отрицательные результаты.
Он мгновенно просматривает большие базы данных.
Если вы когда-либо использовали искусственный интеллект, вы знаете, что он работает быстро. Вы можете использовать его для мгновенной ссылки на тысячи изображений в огромной базе данных, экономя часы поиска и просмотра. Ваш диагноз станет более точным, поскольку алгоритм точно знает, какие ссылки следует извлечь.
Преимущества использования искусственного интеллекта в медицинской визуализации
Использование ИИ в медицинской визуализации дает множество преимуществ. Во-первых, пациенты получают более быстрое вмешательство. Поскольку алгоритмы ускоряют практически каждый этап процесса, они получают результаты диагностики раньше и могут быстрее приступить к лечению.
ИИ также более точен, чем люди. В одном исследовании исследователи использовали нейронную сеть для просмотра изображений опухолей головного мозга. Их модель в среднем достигла точности 98,5 %. Он почти всегда правильно идентифицировал опухоли и различал разные типы.
Мониторинг пациентов — еще одно интересное преимущество использования ИИ в медицинской визуализации. Поскольку алгоритмы могут обнаруживать мельчайшие изменения в размере, форме, плотности и текстуре, они могут точно сказать вам, как и где прогрессирует ваше заболевание.
Все эти незначительные преимущества складываются в самое важное — улучшение результатов лечения пациентов. Когда рентгенологи используют ИИ, уровень ложноположительных результатов снижается, а ваша выживаемость увеличивается. Кроме того, поскольку становится возможным раннее обнаружение, у вас больше шансов получить помощь вовремя.
ИИ улучшает результаты лечения пациентов и сокращает время рассмотрения. Радиологи, вероятно, чувствуют, как будто с их плеч свалился груз. Поскольку они успевают сделать больше с меньшими усилиями, они реже страдают от выгорания и могут уделять приоритетное внимание особо сложным делам.
ИИ лучше разбирается в радиологии, чем люди?
Технически ИИ может выявлять и диагностировать заболевания намного лучше, чем люди. Однако радиология – это нечто большее: она также предполагает вмешательство. Хотя алгоритм может предложить план лечения, он, очевидно, не может вмешаться и предоставить его.
Несмотря на то, что ИИ улучшает практически все аспекты медицинской визуализации в радиологии, люди по-прежнему играют важную роль в этом процессе. Вы способны к абстрактным рассуждениям, контекстуализации и нестандартному мышлению — всему, о чем алгоритм может только мечтать.
В нынешнем виде ИИ является важной частью процесса. Этот факт особенно актуален, если учесть рентгенологов в США. -growing-concern-medical-imaging">выходят на пенсию гораздо быстрее, чем новые специалисты могут их заменить. Профессионалам в области радиологии следует использовать алгоритмы при оказании поддержки.
Изменяет ли ИИ радиологию?
Алгоритмы меняют порядок работы рентгенологов. Они меняют то, как люди организуют, оценивают и ищут медицинские изображения. В 2021 году более 150 радиологических инструментов на базе искусственного интеллекта уже было создано. в продаже. Эта технология может стать основой в этой области и навсегда ее изменить.
ИИ может стать будущим медицинской визуализации в радиологии
Учитывая, что уже существуют десятки радиологических инструментов на базе искусственного интеллекта, невозможно предсказать, как будет развиваться радиология. Тем не менее, все индикаторы указывают на то, что алгоритмы становятся постоянной частью рабочих процессов рентгенологов. Со временем вы увидите, как это месторождение превратится в современное чудо.
Источники:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles /PMC10545608/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles /PMC7571277/
https://www.uperform.com/blog/ai-training-in -здравоохранение/
https://www.nature.com/articles/s41598-022- 19465-1#Сек9
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pmc/articles/PMC9537124/
Оригинал