Как AI трансформирует продвинутое ПО для медицинской визуализации

Внедрение AI (искусственного интеллекта) в сфере медицинской визуализации весьма многообещающе. Оно демонстрирует гениальный прогресс в раннем выявлении и диагностике различных заболеваний. AI-базированное ПО для медицинской визуализации может предложить жизнеспособные решения для здравоохранения. Оно эффективно обрабатывает цифровые данные, получаемые при сканировании, и обеспечивает наиболее точные результаты. В этом блоге посмотрим, как AI помогает развивать продвинутое ПО для медицинской визуализации, и рассмотрим впечатляющие примеры и кейсы. Погружаемся.

Как AI может помочь в медицинской визуализации?

AI может улучшить процесс медицинской визуализации в больницах множеством способов. Взволновывающе видеть использование технологий для сокращения времени сканирования и улучшения ухода за пациентами. Технология помогает рентгенологам и другим медикам повысить продуктивность. Технологи подтверждают: продвинутое ПО для медицинской визуализации снижает количество людей в больницах, уменьшая риск передачи инфекций. Такие инициативы поддерживают сообщество визуализации, принимая лучшие медицинские решения. Посмотрим, как AI облегчает медицинскую визуализацию.

1. Повышенная продуктивность через автоматизацию

AI может автоматизировать части рабочего процесса рентгенологии. Он помогает анализировать медицинские изображения быстрее медиков, имея лучшие вычислительные возможности. Это улучшает скорость, эффективность и точность, что ведет к лучшему уходу.

2. Более точная диагностика

По исследованиям, AI может быть более компетентен, чем медики и эксперты, в диагностике заболеваний вроде рака на основе медицинских изображений. Например, ученые Google разработали AI для облегчения диагностики рака груди. Технология захватывает медицинские изображения через слайды и использует алгоритмы глубокого обучения для анализа раковых клеток. AI зафиксировал 99% точность диагностики рака на слайдах, соответствующих 38% некоторых врачей в контрольной группе.

3. Вычисление количественных данных

AI может использовать количественные данные множественными способами за пределами человеческого познания. Может предсказать, пострадает ли пациент от сердечной недостаточности, основываясь на частоте визитов в больницу и истории болезни. Бесчисленные возможности привели к значительному росту AI-базированных систем визуализации по всему миру. Рост подтолкнул быструю эволюцию техник глубокого обучения и растущее число кросс-индустриальных партнерств.

Топ кейсы использования AI в медицинской визуализации

Посмотрим на реальные кейсы AI в медицинской визуализации.

1. Скрининг распространенных раков

В сердце большинства кураторов ПО лежит желание улучшить эффективность клинической помощи, включая AI. В онко-визуализации AI находит отличное применение в клинических задачах: обнаружении, характеристике и мониторинге опухолей.

• Обнаружение: На этом этапе AI-инструменты обнаружения могут снизить упущения при наблюдении и ошибки пропуска.
• Характеристика: Задача охватывает диагностику, сегментацию и стадирование опухолей. Дает надежные дескрипторы опухолей для захвата внутриопухолевой гетерогенности и вариабельности.
• Мониторинг: AI может играть значительную роль в отслеживании изменений опухоли во времени. Временное отслеживание изменений либо в естественной истории, либо в ответ на лечение.

Медицинская визуализация играет значительную роль в профилактических скринингах раков: легких, груди, толстой кишки. Например, по экспертам, медицинская визуализация в AI играет жизненную роль в улучшении раннего обнаружения и характеристики рака легких. Может дифференцировать доброкачественные от злокачественных узлов. Раннее обнаружение и улучшенная точность помогают улучшить исходы для пациентов и минимальное излишнее лечение. Заболевания, обнаруженные на ранних стадиях, часто излечимы. Более того, AI может улучшить стадирование и характеристику рака легких и мониторинг ответа на лечение. Может использовать количественные фичи визуализации для более точной категоризации микрокальцинатов. Фактически, технология потенциально может снизить частоту ненужных биопсий доброкачественных образований.

2. Выявление рисков сердечно-сосудистых заболеваний

AI-техники вроде ML, когнитивных вычислений и глубокого обучения (DL) имеют огромный потенциал изменить практику кардиологии и сердечно-сосудистой медицины, особенно в сердечно-сосудистой визуализации. Может помочь измерить различные структуры сердца и раскрыть риск отдельного лица для сердечно-сосудистых заболеваний. AI может выявить проблемы, требующие хирургического или фармакологического вмешательства. Автоматизация обнаружения аномалий в часто назначаемых визуализационных тестах, таких как рентген грудной клетки, не только ускорит принятие решений, но и снизит диагностические ошибки. Подумаем: если пациент попадает в неотложку с одышкой, рентген грудной клетки как первое визуализационное исследование может помочь. Может использоваться как начальный скрининг для кардиомегалии, и медики могут использовать его как маркер сердечных заболеваний. Фактически, Zebra Medical Vision и Clalit Health Services представили исследовательский проект, позволяющий раннюю идентификацию пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями с помощью AI. Используя существующие данные компьютерной томографии (КТ), AI-алгоритмы Zebra-Med позволяют Clalit находить пациентов, находящихся в риске сердечных событий. В будущем визуальные оценки рентгенологов, иногда ошибочные, могут трансцендировать в эффективное использование AI. Например, идентификация увеличения левого предсердия из рентгена грудной клетки может исключить другие сердечные или легкие проблемы. Кроме того, может помочь провайдерам таргетировать адекватное лечение для пациентов. Далее, автоматизированная квантификация легочной артерии сэкономит времени интерпретирующему врачу.

3. Точность в диагностике неврологических заболеваний

За прошлое десятилетие КТ, ПЭТ и МРТ революционизировали изучение мозга. Эксперты оценивают ежедневные ошибки и расхождения в рентгенологии выше 3-5%. Очевидно, что новые методы и продвинутое ПО для медицинской визуализации могут помочь врачам эффективно анализировать данные. Качество медицинских данных повысится, поддерживая лучший анализ и контроль заболеваний. Подумаем — нет лечения для некоторых дегенеративных неврологических заболеваний, вроде АЛС (боковой амиотрофического склероза). В таких случаях точная диагностика помогает лицам понять вероятные исходы и подготовиться к долгосрочному уходу. Визуализационные исследования критичны для идентификации АЛС и дифференциации АЛС и первичного латерального склероза (ПЛС). Рентгенологи играют ключевую роль в решении, мимикрируют ли поражения структуры одного из заболеваний. Медики знают: ручная сегментация и оценки количественной восприимчивости (QSM) моторной коры сложны, необходимы и затратны по времени. ML-техники сейчас все популярнее для решения мозговых проблем. Автоматизация таких процедур с ML может помочь в разработке многообещающих биомаркеров визуализации. Такие новые инициативы помогут снизить нагрузку на провайдеров.

4. Обнаружение торакальных осложнений

Пневмония и пневмоторакс могут превратиться в жизнеугрожающую неотложку из-за коллапса легких и респираторного или циркуляторного дистресса. Задержки в обнаружении и лечении серьезного пневмоторакса могут привести к серьезному вреду пациентам. В таких случаях искусственные алгоритмы могут помочь врачам. Рентгенологические изображения популярно используются для диагностики пневмонии и отличия от других легких состояний, как бронхит. Однако рентгенологи не всегда доступны для чтения изображений. Даже когда рентгенологи присутствуют, они могут все равно испытывать трудности с обнаружением пневмонии, когда у пациентов предсуществующие легкие состояния, включая кистозный фиброз или маломальности. Здесь AI-алгоритм мог бы оценить рентген и другие изображения на предмет свидетельств непрозрачностей, указывающих на пневмонию. Затем может алертить здравоохранительных провайдеров о потенциальных диагнозах и позволять более быстрое лечение. Более того, компьютерные алгоритмы, подкрепленные качественными обучающими данными, могут помочь обнаружить пневмоторакс на рентгене грудной клетки с значительной точностью для приоритизации изображений для быстрого обзора врачами. Рентгенологи потенциально могут использовать алгоритмы как инструмент для повышения скорости обнаружения серьезного пневмоторакса, особенно в периоды низкого штата, когда время оборота обычно дольше. Посмотрим на хороший пример, подтверждающий точность обнаружения торакальных осложнений. В исследовательском исследовании алгоритмы могли обнаружить большинство (80-84%) изображений, показывающих умеренный или большой пневмоторакс, правильно категоризируя 90% и более изображений без пневмоторакса как негативные. Внедрение таких алгоритмов может улучшить скорость и качество помощи в различных настройках здравоохранения. Плюс AI может помочь провайдерам мониторить пациентов во времени. Быстрое обнаружение и оперативная коммуникация с лечащими медиками могут привести к более быстрому лечению пневмоторакса и снижению последствий серьезной медицинской проблемы.

Ведущие примеры AI в медицинской визуализации

Посмотрим на популярные AI и машиностроительные технологии, одобренные для клинического использования.

1. QuantX (Quantitative Insights)

Paragon Biosciences и Qlarity Imaging разработали способ использования силы AI для помощи людям в более раннем и точном выявлении рака. QuantX — первая система компьютерной помощи в диагностике рака груди, одобренная FDA для использования в рентгенологии. Это ПО cuantitative анализа изображений, помогающее рентгенологам оценивать и характеризовать патологии груди с использованием данных МРТ. ПО помогает рентгенологам интерпретировать МРТ, отмечая различия между раковыми и нераковыми поражениями груди. Как верно заявил CEO и председатель Paragon Biosciences, рентгенология — опора диагностики многих заболеваний, и будущее — рентгенологи с технологией. Плюс QuantX может использоваться как просмотрщик мультимодальных цифровых изображений, включая ультразвук и маммографию. ПО включает инструменты для измерения и документирования изображений и вывода в структурированном отчете.

2. ProFound AI (iCAD inc.)

iCAD, лидер рынка в компьютерной помощи при обнаружении рака груди, представила новейшее в AI — ProFound AI. ProFound AI для цифровой томосинтеза груди (DBT) разработана на самых современных технологиях глубокого обучения и AI. Клинически доказано, что поддерживает рентгенологов в решении вызовов чтения томосинтез-кейсов. ProFound AI — мощная и доказанная платформа глубокого обучения AI, помогающая рентгенологам читать 2D маммографию. Высокопроизводительное решение для обнаружения рака и воркфлоу точно изучает и анализирует каждое изображение. Более того, обнаруживает как злокачественные мягкотканные плотности, так и кальцинации с беспрецедентной точностью.

3. IDx-DR

IDx, создатель автономных AI-диагностических инструментов, построил IDx-DR. Это устройство, способное диагностировать диабетическую ретинопатию без человеческого вмешательства. Система — первый FDA-одобренный автономный AI, использующий софт для анализа изображений с ретинальной камеры Topcon NW400 на предмет свидетельств поражений. Как это работает? Врач загружает цифровые изображения ретин пациента на облачный сервер, где установлен софт IDx-DR. Софт может предлагать точные результаты для дальнейшей диагностической оценки. FDA обозначил IDx-DR как Breakthrough Device. В этом контексте Майкл Абрамов, основатель и президент компании, верно заявил, что системе здравоохранения нужны более эффективные и стоимоэффективные способы обнаружения диабетической ретинопатии.

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

ПО OsteoDetect от Imagen Technologies — компьютерная помощь в обнаружении и диагностике. Технология использует AI-алгоритм для изучения и анализа 2D рентгеновских изображений на предмет признаков дистального перелома лучевой кости. ПО использует техники глубокого обучения для анализа рентгеновских снимков запястья (передне-задний [PA] и латеральный [LAT]) для дистальных переломов лучевой кости у взрослых пациентов. Более того, отмечает расположение перелома на изображении для помощи провайдеру в обнаружении и диагностике. FDA-одобренный OsteoDetect предназначен для использования клиницистами в различных настройках: первичная помощь, неотложка, экстренная медицина и специальная помощь, такая как ортопедия.

5. ContaCT (Viz.ai)

ContaCT от Viz.ai — инструмент параллельного воркфлоу только для уведомлений. ContaCT использует AI-алгоритм для изучения и анализа КТ-изображений на предмет биомаркеров, симптоматических возможного инсульта. ПО использует глубокое обучение для квантификации характеристик изображения и выполнения сегментации сосудов, консистентной с окклюзией крупных сосудов (LVO) в сканах. Время критично при лечении инсульта, поэтому мобильное приложение, шлющее уведомления прямо лечащему врачу, может спасать жизни.

Дефицит обученных и опытных рентгенологов можно решить с AI?

С одной стороны, растет спрос на поперечную визуализацию (КТ и МРТ). С другой — нехватка обученных рентгенологов для изучения и анализа изображений. По всей Европе массивный дефицит обученных рентгенологов. UK сталкивается с худшими ограничениями по емкости, с наименьшим числом практикующих рентгенологов на душу населения. Бюджетные ограничения и стареющее население в сочетании с затратным по времени процессом анализа изображений, вероятно, причина катастрофического дефицита рентгенологов по всей Европе. (Источник) С AI и ML эксперты надеются решить эту проблему. AI можно использовать для автоматизации нескольких ручных активностей вроде записи и запуска анализа над данными. Однако все еще есть вызовы для использования AI-базированного ПО для медицинской визуализации.

Вызовы использования AI в медицинской визуализации

Глобальные AI-возможные модальности визуализации готовы изменить ландшафт рынка. Однако AI-базированное ПО для медицинской визуализации сталкивается с значительными вызовами. Проверим аспекты кризиса.

• Регуляторные вызовы

AI-приложения нуждаются в регулировании для безопасности, защиты приватности и этического использования чувствительной информации. Намерение за дизайном AI нуждается в рассмотрении, так как некоторые устройства могут быть запрограммированы для неправомерных действий. Регулирование должно быть своевременным и релевантным.

• Рост расходов на медицинскую визуализацию

Глобальный рынок AI в медицинской визуализации ожидается к достижению прогнозируемой стоимости $264,85 млрд к 2026 году. По исследованиям, высокая стоимость и нежелание внедрять эти системы также сдерживают рост рынка. (Источник) Вызовы также включают новые технологии, нарушающие предоставление помощи, и необходимость улучшения исходов для пациентов. Однако с растущими технологическими сложностями и вызовами есть отличная возможность использовать технологии и предложить решения для преодоления пробела в емкости визуализации. Как апппренеры, можно эволюционировать, впитывая лучшие практики для удовлетворения растущих потребностей.

Подведение итогов

Без сомнения, AI для медицинской визуализации на захватывающем перекрестке. AI усиливает силу обработки огромного числа медицинских изображений и имеет многообещающее будущее. Несмотря на волнение, все еще нужны улучшения перед тем, как стать более надежным. Тем не менее, AI может играть значительную роль в пространстве медицинской визуализации. Может изменить способ обработки огромного числа изображений, улучшая уход за пациентами и сокращая время сканирования. Мы все еще лишь царапаем поверхность возможностей AI. Ландшафт медицинской визуализации ускорится с растущей уверенностью клиентов в AI-базированных клинических решениях. Все, что нужно — продолжать разрабатывать надежное ПО, способное усиливать рентгенологов с повышенной диагностической точностью.

Постройте блокбастер AI-возможное ПО для медицинской визуализации с Imaginovation

Несмотря на множество вызовов, возбуждающе выводить AI-решения для медицинской визуализации на рынок. Очевидно, что рентгенологический AI будет расти скачкообразно. Так что если вы смотрите на разработку надежного ПО для медицинской визуализации, поговорите с нами. Мы — награжденная компания по разработке веб- и мобильных приложений в Роли, с невероятным опытом разработки устойчивых и гейм-чейнджинговых цифровых историй. Давайте поговорим.