اعتیاد به مواد مخدره اطراف هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی شیوع دارد اما به ویژه در رادیولوژی قوی است. اگر روزهای ابتدایی طراحی به کمک رایانه (CAD) را به خاطر می آورید ، کاملاً چشمگیر است که این فناوری تا چه حد رسیده است. شاید بومی Chatgpt ادعا کند که قبل از اینکه هوش مصنوعی بتواند به پتانسیل کامل خود در این زمینه برسد ، باید کارهای زیادی انجام شود. هر دو دیدگاه صحیح هستند. در این مقاله بررسی شده است که چرا برای هوش مصنوعی بسیار دشوار است ، چگونگی تغییر نقش آن و چه روندهایی برای تماشای در سال 2025 و بعد از آن چه روندهایی را تشخیص می دهد.
پیدا کردن سوزن در یونجه: تشخیص سخت است.
تشخیص زودرس بیماری دشوار است زیرا بیماری ها اغلب با انحرافات ظریف از ظاهر طبیعی در داده های تصویربرداری رادیولوژیکی شروع می شوند. از آنجا که تنوع کاملاً طبیعی و طبیعی زیادی بین افراد وجود دارد ، تعیین اینکه کدام تغییرات جزئی واقعاً غیر طبیعی است ، بسیار سخت است. به عنوان مثال ، گره های ریه بسیار کوچک شروع می شوند. بیماریهای پراکنده ریه با تغییرات بافتی به راحتی رو به رو شروع می شوند.
اینجاست یادگیری ماشین (ML) نقش مهمی ایفا می کند. این می تواند یاد بگیرد که تغییرات خاصی را که طبیعی نیستند ، بشناسیم بلکه با بیماری همراه است و آنها را از تنوع طبیعی جدا می کند. این تنوع طبیعی می تواند منابع مختلفی داشته باشد: آناتومی فردی ، تفاوت های فنی در تجهیزات دستیابی به تصویر یا حتی تغییرات زمانی در ظاهر بافت که کاملاً طبیعی است. ما باید مدل های ML را با مقادیر زیادی از داده ها آموزش دهیم تا آنها بتوانند بازنمایی از این تنوع را تشکیل دهند و تغییراتی را که به بیماری اشاره دارند ، شناسایی کنند.
آیا هوش مصنوعی می تواند به ما کمک کند زودتر ناهنجاری ها را تشخیص دهیم؟
هوش مصنوعی می تواند از چند طریق کمک کند. اول ، می تواند الگوهای خاصی را که با بیماری همراه است ، مانند سرطان ، بیماریهای بینابینی ریه یا بیماری قلبی عروقی در داده های تصویربرداری تشخیص دهد. با آموزش تا حد امکان داده های متنوع ، AI قادر به تشخیص استحکام یافته هایی است که برای اولین تشخیص مهم هستند. و با تجزیه کل حجم تصویر ، می تواند از رادیولوژیست ها با برجسته کردن مناطق مشکوک پشتیبانی کند و از این طریق حساسیت پزشکان را افزایش دهد.
ثانیا ، هوش مصنوعی می تواند از ویژگی های تصویر فراتر از مواردی که انسان می تواند به راحتی رعایت و گزارش دهد ، استفاده کند. در تشخیص سرطان ریه ، رادیولوژیست ها ابتدا اندازه ، شکل و دسته یک گره را ارزیابی می کنند تا در مورد عملکرد بعدی در مدیریت بیمار تصمیم بگیرند. هوش مصنوعی می تواند بافت سه بعدی و خصوصیات ریز و درشت سطح یک گره را تجزیه و تحلیل کند تا با اطمینان بیشتری مشخص کند که آیا این خطر از بدخیمی بالا یا پایین دارد. این عواقب مستقیمی در مدیریت بیماران فردی دارد ، از جمله اینکه آیا آن شخص برای بیوپسی یا طول و فراوانی فواصل پیگیری ارسال می شود یا خیر.
در یک مطالعه توسط آدامز و همکاران. (JACR)، نشان داده شد که مدیریت مبتنی بر راهنمای جفت از گره های حادثه ای در CTS قفسه سینه با تجزیه و تحلیل مبتنی بر ML می تواند به طور قابل توجهی مثبت کاذب را کاهش دهد. این به هر دو تعداد بیوپسی غیر ضروری تبدیل می شود (برای مواردی که هوش مصنوعی می گوید گره خوش خیم است) و زمان سریعتر برای درمان (برای مواردی که هوش مصنوعی می گوید گره بدخیم است). در اینجا مهم است که استرس داشته باشد – هوش مصنوعی از حذف دستورالعمل ها حمایت نمی کند. درعوض ، ما برای تکمیل دستورالعمل های لازم با نتایج هوش مصنوعی به چالش کشیده می شویم. در این حالت ، اگر نمره ML با دستورالعمل با اطمینان بالا مغایرت دارد ، با نمره ML بروید. در غیر این صورت با دستورالعمل های راهنما بچسبید. ما در آینده برنامه های بیشتری مانند این را خواهیم دید.
ثالثاً ، هوش مصنوعی می تواند به تعیین کمیت در طول زمان در بیماران کمک کند ، که دوباره برای پیگیری مناسب بسیار مهم است. الگوریتم های فعلی در حوزه ML و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی می توانند چندین تصویر را از همان بیمار تراز کنند – ما این را “ثبت نام” می نامیم – تا بتوانیم در نقاط زمانی مختلف به همان موقعیت نگاه کنیم. در مورد سرطان ریه ، اضافه کردن الگوریتم های ردیابی به ما امکان می دهد تا هنگام باز کردن پرونده ، کل تاریخ هر گره را در یک ریه به رادیولوژیست ها ارائه دهیم. آنها به جای اینکه به دنبال اسکن های قبلی و حرکت به موقعیت مناسب برای چند گره مثال باشند ، همه چیز را یکباره می بینند. این نه تنها باید زمان را آزاد کند ، بلکه تجربه کاری دلپذیر را برای پزشکان نیز ایجاد می کند.
رادیولوژی به دلیل هوش مصنوعی تکامل می یابد. سوال این است ، چگونه؟
چندین جهت وجود دارد که AI به سرعت در حال پیشرفت است. نکته بارز این است که ما در حال جمع آوری داده های متنوع تر و نماینده تر برای ساخت مدل های قوی هستیم که در تنظیمات بالینی به خوبی کار می کنند. این شامل نه تنها داده های مربوط به انواع مختلف اسکنرها ، بلکه داده های مربوط به عوارض مشترک است که تشخیص سرطان را دشوارتر می کند.
گذشته از داده ها ، پیشرفت مداوم در توسعه روشهای جدید ML برای بهبود دقت وجود دارد. به عنوان مثال ، یکی از زمینه های اصلی تحقیقات در حال بررسی چگونگی جدا کردن تنوع بیولوژیکی از تفاوت در دستیابی به تصویر است. منطقه دیگر در حال بررسی نحوه انتقال مدل های ML به دامنه های جدید است. چند ماده و پیش بینی ، دو جهت به خصوص هیجان انگیز را نشان می دهد که همچنین به چگونگی تغییر رادیولوژی در طی چند سال آینده اشاره می کند. در پزشکی دقیق ، تشخیص یکپارچه یک جهت مهم با هدف استفاده از داده های رادیولوژی ، پزشکی آزمایشگاهی ، آسیب شناسی و سایر مناطق تشخیصی برای تصمیمات درمانی است. اگر این داده ها با هم استفاده شوند ، آنها اطلاعات بیشتری برای راهنمایی تصمیمات نسبت به هر پارامتر خاص به تنهایی ارائه می دهند. این در حال حاضر یک روش استاندارد است ، به عنوان مثال ، در تابلوهای تومور. ML به سادگی وارد بحث می شود که به جلو حرکت می کند. این سؤال را ایجاد می کند: مدل های ML باید با این داده های یکپارچه از منابع متعدد چه کنند؟ یک کاری که ما می توانیم انجام دهیم این است که سعی کنیم بیماری آینده و همچنین پاسخ فرد به درمان را پیش بینی کنیم. آنها در کنار هم قدرت زیادی دارند که ما می توانیم از آن استفاده کنیم تا پیش بینی های “چه-اگر” ایجاد کنیم که می تواند تصمیمات درمانی را راهنمایی کند.
روند برای سال 2025: شکل دادن به راندمان ، کیفیت و بازپرداخت
در عمل بالینی چندین عامل رانندگی هوش مصنوعی وجود دارد. دو جنبه مهم کارآیی و کیفیت است.
کارایی
با اجازه دادن به رادیولوژیست ها برای تمرکز بر جنبه مهم و چالش برانگیز کار خود – ادغام داده های پیچیده – هوش مصنوعی می تواند به افزایش کارایی کمک کند. هوش مصنوعی می تواند با ارائه اطلاعات مهم و مرتبط در نقطه مراقبت – به عنوان مثال مقادیر کمی – یا با اتوماسیون چند کار مانند تشخیص یا تقسیم یک ناهنجاری ، از این امر پشتیبانی کند. این یک اثر جانبی جالب دارد: این امر نه تنها ارزیابی سریعتر تغییرات را قادر می سازد ، بلکه کارهایی مانند تقسیم پیکسل به پیکسل و حجم الگوهای بیماری را از تحقیقات تا عمل بالینی نیز به ارمغان می آورد. تقسیم بندی دستی الگوهای بزرگ در بسیاری از شرایط کاملاً غیر ممکن است ، اما اتوماسیون این اطلاعات را در طول مراقبت های معمول در دسترس قرار می دهد.
کیفیت
هوش مصنوعی بر کیفیت کار تأثیر می گذارد. منظور ما این است: بهتر شدن در تشخیص ، توصیه به درمان خاص ، تشخیص قبلی بیماری یا ارزیابی دقیق تر پاسخ درمانی. این مزایا برای هر بیمار خاص است. در حال حاضر ، رابطه این مزایا با اثربخشی هزینه در سطح سیستم برای مطالعه و معیار تأثیر اقتصاد سلامت در معرفی هوش مصنوعی در رادیولوژی ارزیابی می شود.
بازپرداخت
پذیرش هوش مصنوعی دیگر فقط در مورد کارآیی نیست. این امر به دلیل کمک های ملموس خود در مراقبت از بیمار و پس انداز هزینه شناخته می شود و پاداش می گیرد. گنجاندن آن در طرح های بازپرداخت این تغییر را برجسته می کند. در حالی که مزایا – از جمله کاهش رویه های غیر ضروری و شتاب درمان – به نظر می رسد که به طور ساده به نظر می رسد ، سفر طولانی بوده است. اکنون ، با ظهور اولین موارد موفق ، تأثیر تحول آمیز هوش مصنوعی مشخص است. با بهبود نتایج بیمار و بهینه سازی فرایندهای مراقبت های بهداشتی ، هوش مصنوعی در حال تغییر شکل مجدد صنعت است و تحولات مهیج در افق دارد.
شکل دادن به آینده تصویربرداری پزشکی
تصویربرداری پزشکی در حال تحولات اساسی است. پزشکی دقیق ، تشخیص یکپارچه و فناوری تشخیصی مولکولی جدید ، وسیله تصمیم گیری در مورد درمان را در یک منظره فزاینده تر از گزینه های درمانی تغییر می دهد. هوش مصنوعی یک کاتالیزور این تغییر است ، زیرا پزشکان را قادر می سازد تا ویژگی های بیشتری را که توسط روشهای مختلف به دست می آیند ادغام کنند و آنها را به پاسخ های درمانی پیوند دهند.
به دلیل چالش های فنی ، موضوعات ادغام و نگرانی های اقتصاد بهداشت ، هنوز زمان لازم برای اتخاذ این ابزارها در مقیاس خواهد بود. یک کاری که همه ما می توانیم برای سرعت بخشیدن به روند انجام دهیم این است که یک بیمار آگاه است. همه ما می توانیم با پزشکان خود در مورد آنچه که ممکن است آنها آزمایش کرده اند یا در عمل استفاده می کنند صحبت کنیم و اینکه چگونه این ابزارها تجربه و دانش حرفه ای خود را تکمیل می کنند. بازار با تقاضا صحبت می کند. بنابراین اگر خواستار تشخیص زودرس و دقیق باشیم ، هوش مصنوعی خواهد آمد.
