Роль ИИ в создании передового программного обеспечения для медицинской визуализации

Внедрение ИИ (искусственного интеллекта) в области медицинской визуализации весьма многообещающе. Он демонстрирует гениальный прогресс в раннем обнаружении и диагностике различных заболеваний.

Программное обеспечение для медицинской визуализации на основе искусственного интеллекта может предложить жизнеспособные решения для сектора здравоохранения. Он может эффективно обрабатывать цифровые данные, полученные во время сканирования, и обеспечивать наиболее точные результаты.

В этом блоге мы рассмотрим, как ИИ может помочь в разработке передового программного обеспечения для обработки медицинских изображений, а также рассмотрим несколько впечатляющих примеров и вариантов использования.

Давайте углубимся.

Как искусственный интеллект может помочь в медицинской визуализации?

ИИ может улучшить процесс медицинской визуализации в больницах во многих отношениях. Приятно видеть, как технология позволяет сократить время сканирования и улучшить уход за пациентами.

Фото предоставлено:vectorpouch/Freepik

Эта технология может помочь радиологам и другим медицинским работникам повысить производительность труда. Технологи повторяют, что передовое программное обеспечение для медицинской визуализации снижает количество людей в больницах, снижая вероятность передачи инфекции.

Такие инициативы поддерживают сообщество специалистов по визуализации, принимая наилучшие медицинские решения. Давайте посмотрим, как ИИ может облегчить медицинскую визуализацию. 1.

1. Повышение производительности благодаря автоматизации

ИИ может автоматизировать несколько частей рабочего процесса радиологии. Он может помочь анализировать медицинские изображения быстрее, чем медицинские работники, поскольку обладает лучшими вычислительными возможностями.

Это может повысить скорость, эффективность и точность, что в свою очередь может привести к лучшему уходу.

<сильный>2. Более точная диагностика

Согласно исследованиям, ИИ может быть более опытным, чем медицинские работники и эксперты, в диагностике таких заболеваний, как рак, на основе медицинских изображений.

Например, ученые из Google разработали ИИ, который может облегчить диагностику рака молочной железы. Технология захватывает медицинские изображения с помощью слайдов и использует алгоритмы глубокого обучения для анализа раковых клеток.

ИИ зафиксировал точность диагностики рака на уровне 99 % на основе слайдов, соответствующих 38 % некоторых врачей в группе сравнения.

<сильный>3. Вычисление количественных данных

ИИ может использовать количественные данные различными способами, выходящими за пределы человеческого познания.

Он может предсказать, будет ли пациент страдать от сердечной недостаточности, основываясь на частоте посещений больницы и истории болезни.

Бесчисленные возможности привели к значительному росту количества систем визуализации на основе ИИ по всему миру. Рост способствовал быстрому развитию методов глубокого обучения и увеличению числа межотраслевых партнерств.

Версия

Основные варианты использования ИИ в медицинской визуализации

Давайте рассмотрим некоторые из реальных случаев использования ИИ в медицинской визуализации.

<сильный>1. Скрининг распространенных видов рака

В глубине души большинство кураторов программного обеспечения стремятся повысить эффективность клинической помощи, в том числе ИИ.

В области визуализации рака искусственный интеллект отлично подходит для выполнения клинических задач, включая обнаружение, определение характеристик и мониторинг опухоли.

• Обнаружение :на данном этапе инструменты обнаружения на основе ИИ могут уменьшить количество упущений и ошибок в наблюдениях.
• Характеристика :Задача в целом охватывает диагностику, сегментацию и стадирование опухолей. Он предоставляет надежные дескрипторы опухолей, которые помогают фиксировать гетерогенность и изменчивость внутри опухоли.
• Мониторинг :ИИ может играть важную роль в мониторинге изменений опухоли с течением времени. Временное отслеживание изменений опухоли либо в естественном течении, либо в ответ на лечение.

Медицинская визуализация занимает важное место в профилактических скринингах рака, таких как рак легких, рак молочной железы и рак толстой кишки.

Например По мнению экспертов, медицинская визуализация в ИИ играет жизненно важную роль в улучшении раннего выявления и характеристики рака легких.

Он может отличить доброкачественные узлы от злокачественных. Раннее выявление и повышенная точность могут помочь улучшить результаты лечения пациентов и свести к минимуму избыточное лечение. Заболевания, выявленные на ранних стадиях, часто излечимы.

Кроме того, ИИ также может улучшить стадирование и характеристику рака легких, а также контролировать реакцию на лечение. Он может использовать количественные функции визуализации для более точной классификации микрокальцинатов. На самом деле эта технология потенциально может снизить количество ненужных доброкачественных биопсий.

<сильный>2. Выявление рисков сердечно-сосудистых заболеваний

Такие методы искусственного интеллекта, как машинное обучение (МО), когнитивные вычисления и глубокое обучение (ГО), обладают огромным потенциалом для изменения практики кардиологии и сердечно-сосудистой медицины, особенно в области визуализации сердечно-сосудистой системы.

Это может помочь измерить различные структуры сердца и выявить индивидуальный риск сердечно-сосудистых заболеваний.

ИИ может выявлять проблемы, которые, возможно, необходимо решить с помощью хирургического вмешательства или фармакологического лечения. Автоматическое обнаружение аномалий в обычно назначаемых визуализирующих тестах, таких как рентген грудной клетки, не только ускорит принятие решений, но и уменьшит диагностические ошибки.

Итак, подумайте на мгновение, если пациент попадает в отделение неотложной медицинской помощи с жалобами на одышку, рентгенограмма грудной клетки в качестве первого исследования визуализации может быть полезной.

Его можно использовать в качестве начального инструмента скрининга кардиомегалии, а медицинские работники могут использовать его в качестве маркера сердечных заболеваний.

По сути, Zebra Medical Vision и Clalit Health Services представили исследовательский проект, который позволяет проводить раннее выявление пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями с помощью ИИ. Алгоритмы искусственного интеллекта Zebra-Med, используя существующие данные компьютерной томографии (КТ), позволяют «Клалит» выявлять пациентов, подверженных риску сердечно-сосудистых заболеваний.

В будущем визуальные оценки рентгенологов, которые иногда бывают ошибочными, могут выйти за рамки эффективного использования ИИ. Например, выявление увеличения левого предсердия на рентгенограммах грудной клетки может исключить другие проблемы с сердцем или легкими.

Кроме того, это может помочь поставщикам выбрать подходящее лечение для пациентов. Впоследствии автоматизированная количественная оценка кровотока в легочной артерии сэкономит время врача-интерпретатора.

Версия

<сильный>3. Точность диагностики неврологических заболеваний

За последнее десятилетие компьютерная томография (КТ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ) произвели революцию в изучении мозга.

По оценкам экспертов, ежедневная частота ошибок и расхождений в радиологии превышает 3%-5%. Очевидно, что новые методы и передовое программное обеспечение для медицинской визуализации могут помочь врачам эффективно анализировать данные.

Повысится качество медицинских данных, что может способствовать лучшему анализу и контролю заболеваний.

Задумайтесь на мгновение — некоторые дегенеративные неврологические заболевания, такие как боковой амиотрофический склероз (БАС), неизлечимы. В таких случаях точный диагноз может помочь людям понять вероятные исходы, а также подготовиться к долгосрочному уходу.

Визуализирующие исследования имеют решающее значение для выявления БАС, а также для дифференциации БАС и первичного бокового склероза (ПЛС). Рентгенологи играют решающую роль в принятии решения о том, имитируют ли поражения структуру одного из заболеваний.

Медицинские работники знают, что ручная сегментация и количественное картирование восприимчивости (QSM) оценки моторной коры сложны, необходимы и требуют много времени.

Методы машинного обучения в настоящее время становятся все более популярными для решения проблем, связанных с мозгом. Автоматизация таких процедур с помощью машинного обучения может помочь в разработке многообещающих биомаркеров визуализации. Такие новые инициативы могут помочь снизить нагрузку на поставщиков услуг.

<сильный>4. Выявление торакальных осложнений

Пневмония и пневмоторакс могут превратиться в опасные для жизни неотложные состояния из-за коллапса легкого и нарушения дыхания или кровообращения. Задержки в выявлении и лечении серьезного пневмоторакса могут нанести серьезный вред пациентам. В таких случаях на помощь врачам могут прийти искусственные алгоритмы.

Рентгенологические изображения обычно используются для диагностики пневмонии и отличия этого состояния от других заболеваний легких, таких как бронхит. Однако рентгенологи не всегда доступны для чтения изображений.

Даже в присутствии рентгенологов у них могут возникнуть трудности с обнаружением пневмонии в тех случаях, когда у пациентов уже есть заболевания легких, включая кистозный фиброз или злокачественные новообразования.

Здесь алгоритм ИИ может оценивать рентгеновские снимки и другие изображения на наличие помутнений, указывающих на пневмонию. Впоследствии он может предупредить медицинских работников о возможных диагнозах и ускорить лечение.

Кроме того, компьютерные алгоритмы, подкрепленные высококачественными обучающими данными, могут помочь обнаружить пневмоторакс на рентгенограмме грудной клетки со значительной точностью, чтобы расставить приоритеты изображений для быстрого просмотра врачами.

Рентгенологи потенциально могут использовать алгоритмы в качестве инструмента для увеличения скорости обнаружения тяжелого пневмоторакса, особенно в периоды меньшего количества персонала, когда время обработки обычно больше.

Давайте рассмотрим хороший пример, подтверждающий точность выявления торакальных осложнений и состояний. В ходе исследования алгоритмы смогли обнаружить большинство (80–84%) изображений, показывающих умеренный или большой пневмоторакс, при этом правильно классифицируя 90% или более изображений без пневмоторакса как отрицательные.

Таким образом, внедрение таких алгоритмов может повысить скорость и качество оказания медицинской помощи в различных медицинских учреждениях. Кроме того, ИИ также может помочь поставщикам медицинских услуг контролировать пациентов с течением времени.

Быстрое обнаружение и быстрая связь с лечащими медицинскими работниками могут привести к более быстрому лечению пневмоторакса и уменьшению последствий серьезной медицинской проблемы.

Ведущие примеры применения ИИ в медицинской визуализации

Давайте рассмотрим некоторые популярные технологии искусственного интеллекта и машинного зрения, одобренные для клинического использования.

<сильный>1. QuantX (количественные данные)

Компании Paragon Biosciences и Qlarity Imaging разработали способ использования возможностей искусственного интеллекта, чтобы помочь людям выявлять рак раньше и точнее.

QuantX — первая в мире компьютерная система диагностики рака молочной железы, одобренная FDA для использования в радиологии. Это программное устройство для количественного анализа изображений, используемое для помощи радиологам в оценке и характеристике аномалий молочной железы с использованием данных МРТ-изображений.

Программное обеспечение помогает радиологам интерпретировать МРТ, отмечая различия между раковыми и доброкачественными поражениями молочной железы. Как верно заметил генеральный директор и председатель Paragon Biosciences, радиология является основой диагностики многих заболеваний, и будущее за радиологами с технологиями.

Кроме того, QuantX можно также использовать в качестве средства просмотра мультимодальных цифровых изображений, включая УЗИ и маммографию. Программное обеспечение включает инструменты, которые позволяют пользователям измерять и документировать изображения и выводить их в структурированный отчет.

МРТ молочной железы (Национальный институт рака) | Источник изображения

<сильный>2. ProFound AI (iCAD Inc.)

iCAD, лидер рынка компьютерного обнаружения рака молочной железы, представил новейшую технологию ИИ — ProFound AI.

ProFound AI для цифрового томосинтеза молочной железы (DBT) разработан на основе самых современных технологий глубокого обучения и искусственного интеллекта. Клинически установлено, что он помогает радиологам решать проблемы чтения случаев томосинтеза.

ProFound AI — это мощная и проверенная платформа искусственного интеллекта для глубокого обучения, которая помогает радиологам читать двумерные маммограммы.

Высокопроизводительное решение для обнаружения рака и рабочего процесса точно исследует и анализирует каждое изображение. Кроме того, он с непревзойденной точностью выявляет как злокачественные образования в мягких тканях, так и кальцификации.

ProFound AI для 2D маммографии | Источник изображения

<сильный>3. IDx-DR

IDx, производитель автономных инструментов диагностики ИИ, создал IDx-DR. Это устройство способно диагностировать диабетическую ретинопатию без вмешательства человека.

Эта система является первым одобренным FDA автономным искусственным интеллектом (ИИ), который использует программное обеспечение для анализа изображений с камеры сетчатки под названием Topcon NW400 для выявления повреждений.

Как это работает?

Врач загружает цифровые изображения сетчатки пациента на облачный сервер, на котором установлено программное обеспечение IDx-DR. Программное обеспечение может предложить точные результаты для дальнейшей диагностической оценки.

FDA назвало IDx-DR прорывным устройством. В этом контексте Майкл Абрамофф, основатель и президент компании, справедливо заявил, что система здравоохранения нуждается в более эффективных и экономичных способах выявления диабетической ретинопатии.

Система IDx-DR | Источник изображения

<сильный>4. ОстеоДетект (Imagen Technologies)

Программное обеспечение Imagen Technologies OsteoDetect представляет собой компьютерное программное обеспечение для обнаружения и диагностики. В технологии используется алгоритм искусственного интеллекта для изучения и анализа 2D-рентгеновских изображений на наличие любых признаков перелома дистального отдела лучевой кости.

Программное обеспечение использует методы глубокого обучения для анализа рентгенограмм запястья (пост-передней [PA] и боковой [LAT]) переломов дистального отдела лучевой кости у взрослых пациентов. Кроме того, он отмечает место перелома на изображении, чтобы помочь медицинскому работнику в обнаружении и диагностике.

OsteoDetect, одобренный FDA, предназначен для использования клиницистами в различных условиях, включая первичную медико-санитарную помощь, неотложную помощь, неотложную медицинскую помощь и специализированную помощь, такую ​​как ортопедия.

Программное обеспечение OsteoDetect с искусственным интеллектом | Источник изображения

<сильный>5. Контакты (Viz.ai)

ContaCT от Viz.ai — это инструмент параллельного рабочего процесса, предназначенный только для уведомлений. ContaCT использует алгоритм искусственного интеллекта для изучения и анализа изображений компьютерной томографии (КТ) на наличие биомаркеров, указывающих на симптомы возможного инсульта.

Программное обеспечение использует глубокое обучение для количественной оценки характеристик изображения и выполнения сегментации сосудов в соответствии с окклюзией крупных сосудов (LVO) при сканировании.

Время имеет решающее значение при лечении инсульта, поэтому мобильное приложение, которое отправляет уведомления непосредственно лечащему врачу, может спасти жизнь.

Приложение Viz.AI Contact | Источник изображения

Нехватку обученных и опытных радиологов можно решить с помощью ИИ?

С одной стороны, растет спрос на томографию поперечного сечения (КТ и МРТ). С другой стороны, не хватает подготовленных рентгенологов для изучения и анализа изображений.

По всей Европе ощущается острая нехватка квалифицированных рентгенологов. Великобритания сталкивается с наихудшими ограничениями возможностей, с самым низким количеством практикующих рентгенологов на душу населения.

Бюджетные ограничения и старение населения в сочетании с трудоемким процессом анализа изображений, вероятно, являются причиной катастрофической нехватки рентгенологов в Европе. (Источник)

Эксперты надеются решить эту проблему с помощью ИИ и машинного обучения. ИИ можно использовать для автоматизации нескольких ручных действий, таких как запись и анализ данных. Однако при использовании программного обеспечения для обработки медицинских изображений на основе искусственного интеллекта по-прежнему возникают некоторые проблемы.

Версия

Проблемы использования ИИ в медицинской визуализации

Глобальные методы обработки изображений с поддержкой искусственного интеллекта готовы изменить рыночный ландшафт. Однако программное обеспечение для обработки медицинских изображений на основе ИИ сталкивается с рядом серьезных проблем.

Давайте проверим грани кризиса.

• Регулятивные проблемы

Приложениям ИИ нужны правила безопасности, защиты конфиденциальности и этического использования конфиденциальной информации.

Намерение, стоящее за дизайном ИИ, требует рассмотрения, поскольку некоторые устройства могут быть запрограммированы на неэтичные действия. Таким образом, необходимо установить нормативные акты, которые являются своевременными и актуальными.

• Рост расходов на визуализацию

Ожидается, что к 2026 году мировой рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации достигнет прогнозируемой стоимости в 264,85 млрд долларов США. Согласно исследованиям, высокая стоимость и нежелание внедрять эти системы также могут сдерживать рост рынка. (Источник)

Проблемы также включают новые технологии, нарушающие порядок оказания медицинской помощи, и необходимость улучшения результатов лечения пациентов. Однако с ростом технологических сложностей и проблем появляется прекрасная возможность использовать технологии и предлагать решения для преодоления разрыва в возможностях обработки изображений. Как начинающие, вы можете развиваться, впитывая передовой опыт для удовлетворения растущих потребностей.

Подведение итогов

Без сомнения, ИИ для медицинской визуализации находится на захватывающем распутье. ИИ увеличивает мощность обработки огромного количества медицинских изображений и имеет многообещающее будущее. Несмотря на волнение, все еще необходимы улучшения, прежде чем он станет более надежным. Тем не менее, искусственный интеллект может сыграть важную роль в области медицинской визуализации. Это может изменить то, как люди обрабатывают огромное количество изображений, улучшая уход за пациентами и сокращая время сканирования.

Мы все еще царапаем поверхность в отношении возможностей ИИ. Ситуация с медицинской визуализацией будет расти по мере роста доверия клиентов к клиническим решениям на основе искусственного интеллекта. Все, что вам нужно сделать, — это продолжать разрабатывать надежное программное обеспечение, которое позволит рентгенологам повысить точность диагностики.

Создайте популярное программное обеспечение для медицинской визуализации с поддержкой искусственного интеллекта с помощью Imagnovation

Несмотря на множество проблем, очень интересно выводить на рынок решения с искусственным интеллектом для медицинских изображений. Очевидно, что искусственный интеллект в радиологии будет расти как на дрожжах. Итак, если вы хотите разработать надежное программное обеспечение для обработки медицинских изображений, обращайтесь к нам.

Мы — отмеченная наградами компания по разработке веб-приложений и мобильных приложений в Роли с невероятным опытом разработки устойчивых и революционных цифровых историй. Давай поговорим.