Геп, що оточує ШІ, залишається поширеним у охороні здоров’я, але особливо сильний у радіології. Якщо ви пам’ятаєте перші дні комп’ютерного дизайну (CAD), це дуже вражає, як далеко зайшла технологія. Уродженець Чатгпта, можливо, стверджує, що потрібно зробити багато роботи, перш ніж AI зможе досягти повного потенціалу в цій галузі. Обидва погляди правильні. Ця стаття вивчить, чому ШІ так важко виявити речі, як змінюється його роль, і які тенденції слідкувати в 2025 році та за її межами.
Пошук голки в сіні: виявлення важке.
Виявлення захворювання на ранніх стадіях важко, оскільки захворювання часто починаються з досить тонких відхилень від нормального вигляду в рентгенологічних даних візуалізації. Оскільки існує багато абсолютно нормальної природної мінливості між людьми, дуже важко визначити, які незначні зміни справді ненормальні. Наприклад, вузли легенів починаються дуже маленькими; Дифузні захворювання легенів починаються з легких змін тканин.
Ось де Машинне навчання (ML) відіграє важливу роль. Він може навчитися розпізнавати конкретні зміни, які не є нормальними, а скоріше пов’язані з хворобою та відокремлювати їх від нормальної мінливості. Ця нормальна мінливість може мати різні джерела: індивідуальні анатомія, технічні відмінності в обладнанні збору зображень або навіть тимчасові зміни в зовнішньому вигляді тканин, які є абсолютно нормальними. Нам потрібно навчити ML -моделі з великою кількістю даних, щоб вони могли сформувати представлення цієї мінливості та визначити ті зміни, які вказують на захворювання.
Чи може AI допомогти нам виявити аномалії раніше?
AI може допомогти декількома способами. По -перше, він може розпізнати конкретні закономірності, пов’язані з хворобою, такими як рак, проміжні захворювання легенів або серцево -судинні захворювання у даних візуалізації. Навчаючись максимально різноманітними даними, AI здатний чітко виявити результати, важливі для першого діагнозу. І, розбираючи цілі обсяги зображення, він може підтримувати рентгенологів, виділяючи підозрілі ділянки, тим самим посилюючи чутливість лікарів.
По -друге, AI може використовувати функції зображень, що перевищують ті, які люди можуть легко спостерігати та повідомляти. При виявленні раку легенів рентгенологи спочатку оцінюють розмір, форму та категорію вузлики, щоб прийняти рішення про наступну дію в лікуванні пацієнтів. AI може проаналізувати тривимірну текстуру та дрібнозернисті характеристики поверхні вузлики, щоб більш надійно визначити, чи несе він високий або низький ризик злоякісності. Це має прямі наслідки в лікуванні окремих пацієнтів, наприклад, чи буде ця людина на посаду на біопсію чи довжину та частоту подальших інтервалів.
У дослідженні Адамс та ін. (JACR)Показано, що поєднання керівних принципів управління випадковими вузликами в CTS-грудях з Аналіз на основі МЛ може значно зменшити помилкові позитиви. Це означає як зменшену кількість непотрібних біопсії (для випадків, коли АІ каже, що вузол є доброякісним), і швидший час лікування (для випадків, коли АІ каже, що вузол є злоякісним). Тут важливо наголосити – AI не виступає за усунення вказівок. Натомість нам оскаржується доповнити необхідні вказівки з результатами AI. У цьому випадку, якщо оцінка ML суперечить керівництву з високою визначеністю, то йдіть з оцінкою ML; В іншому випадку дотримуйтесь інструкцій з керівництва. Ми побачимо більше таких додатків у майбутньому.
По -третє, AI може допомогти кількісно оцінити зміни у пацієнтів, що знову є вирішальним для правильного спостереження. Поточні алгоритми в області ML та аналізу медичних зображень можуть вирівняти кілька зображень одного пацієнта – ми називаємо це “реєстрацією” – щоб ми могли переглянути одну і ту ж положення в різні моменти часу. Що стосується раку легенів, додавання алгоритмів відстеження дозволяє нам представляти всю історію кожного вузла в легені рентгенологам, коли вони відкривають справу. Замість того, щоб шукати попередні сканування та перейти до потрібного положення для кількох прикладів вузликів, вони бачать все відразу. Це повинно не тільки звільнити час, але й зробити більш приємний досвід роботи для лікарів.
Радіологія буде розвиватися через ШІ. Питання в тому, як?
Існує кілька напрямків, де ШІ швидко прогресує. Очевидним є те, що ми збираємо більш різноманітні та репрезентативні дані для створення надійних моделей, які добре працюють у клінічних умовах. Сюди входять не лише дані різних типів сканерів, але й дані, пов’язані з супутнім захворюванням, що ускладнює виявлення раку.
Крім даних, існує постійний прогрес у розробці нових методів ML для підвищення точності. Наприклад, однією з головних досліджень є розгляд, як роз’єднати біологічну мінливість від відмінностей у придбанні зображень; Інша область – це розгляд, як перенести моделі ML на нові домени. Багатомодальність та прогнозування представляють два особливо захоплюючі напрямки, які також натякають на те, як радіологія може змінитися протягом наступних кількох років. У точній медицині інтегрована діагностика – це критичний напрямок, спрямований на використання даних з радіології, лабораторної медицини, патології та інших діагностичних областей для прийняття рішень щодо лікування. Якщо ці дані використовуються разом, вони пропонують набагато більше інформації для керівництва рішень, ніж будь -який конкретний параметр. Це вже стандартна практика, наприклад, в пухлинних дошках; ML просто вступить у дискусію, що рухається вперед. Це ставить питання: Що робити моделями ML з усіма ці інтегрованими даними з декількох джерел? Одне, що ми могли б зробити, – це спробувати передбачити майбутнє захворювання, а також реакцію індивіда на лікування. Разом вони мають велику силу, яку ми можемо використовувати, щоб створити прогнози “що-якщо”, які можуть керувати рішеннями щодо лікування.
Тенденції 2025 року: Формування ефективності, якості та відшкодування
У клінічній практиці є кілька факторів. Два важливі аспекти – ефективність та якість.
Ефективність
Дозволяючи рентгенологам зосереджуватися на вирішальному та складному аспекті їх роботи – інтеграції складних даних – AI може допомогти підвищити ефективність. AI може підтримувати це, надаючи критичну та відповідну інформацію в точці догляду – наприклад, кількісні значення – або автоматизуючи кілька завдань, таких як виявлення або сегментація аномалії. Це має цікавий побічний ефект: це не тільки дозволяє оцінити зміни, щоб бути швидшими, але й приносить такі завдання, як піксель на піксельну сегментацію та об’ємність моделей захворювань від досліджень до клінічної практики. Сегментація великих моделей вручну в багатьох обставинах абсолютно неможлива, але автоматизація робить цю інформацію доступною під час звичайного догляду.
Якість
AI впливає на якість роботи. Під цим ми маємо на увазі: ставати кращим при діагностиці, рекомендації специфічного лікування, попереднього виявлення захворювання або більш точної оцінки реакції на лікування. Це користь для кожного окремого пацієнта. На даний момент взаємозв’язок цих переваг з ефективністю витрат на системному рівні оцінюється для вивчення та орієнтації на економіку охорони здоров’я в впровадженні ШІ в радіології.
Відшкодування
Прийняття ШІ – це вже не лише щодо ефективності; Він визнається та винагороджується за його відчутний внесок у догляд за пацієнтами та економію витрат. Його включення до схем відшкодування підкреслює цю зміну. Незважаючи на те, що переваги – такі як зменшення непотрібних процедур та прискорення лікування, – це прямо в задньому огляді, подорож довгою. Тепер, з перших успішних випадків, трансформаційний вплив ШІ зрозумілий. Вдосконалюючи результати пацієнтів та оптимізуючи процеси охорони здоров’я, AI переробляє галузь із захоплюючими подіями на горизонті.
Формування майбутнього медичної візуалізації
Медичні візуалізації проходять фундаментальні перетворення. Точна медицина, інтегрована діагностика та нова молекулярна діагностична технологія змінюють засоби прийняття рішень щодо лікування у все більш складному ландшафті варіантів терапії. AI – це каталізатор цієї зміни, оскільки вона дозволяє лікарям інтегрувати більше характеристик, захоплених різними способами, та пов’язати їх з відповідями лікування.
Ще знадобиться час, щоб прийняти ці інструменти в масштабах через технічні проблеми, проблеми з інтеграцією та проблеми економіки охорони здоров’я. Одне, що ми можемо зробити для прискорення процесу, – це поінформований пацієнт. Всі ми можемо поговорити з нашими лікарями про те, що вони могли б перевірити або використовувати на практиці, і як ці інструменти доповнюють свій професійний досвід та знання. Ринок говорить про попит; Тож якщо ми вимагатимемо рано, точне виявлення, AI прийде.
