AI's rolle i medicinsk billeddannelse til tidligere påvisning af anomalier

Hypen omkring kunstig intelligens er fortsat fremherskende i sundhedsvæsenet, men er særlig stærk inden for radiologi. Hvis du husker de tidlige dage med computerstøttet design (CAD), er det ret imponerende, hvor langt teknologien er nået. En indfødt ChatGPT ville måske hævde, at der skal arbejdes meget, før AI kan nå sit fulde potentiale på dette felt. Begge synspunkter er korrekte. Denne artikel vil undersøge, hvorfor det er så svært for AI at opdage ting, hvordan dens rolle ændrer sig, og hvilke tendenser man skal se i 2025 og derefter.

At finde en nål i en høstak: Det er svært at opdage.

Det er vanskeligt at opdage sygdom tidligt, fordi sygdomme ofte starter med ret subtile afvigelser fra det normale udseende i radiologiske billeddata. Fordi der er en masse helt normal, naturlig variation mellem individer, er det meget svært at afgøre, hvilke mindre ændringer der virkelig er unormale. For eksempel starter lungeknuder meget småt; diffuse lungesygdomme begynder med let oversete vævsforandringer.

Det er her Maskinelæring (ML) spiller en vigtig rolle. Det kan lære at genkende de specifikke ændringer, der ikke er normale, men snarere forbundet med sygdom og adskille dem fra normal variabilitet. Denne normale variabilitet kan have forskellige kilder: individuel anatomi, tekniske forskelle i billedoptagelsesudstyret eller endda tidsmæssige ændringer i vævsudseende, som er helt normale. Vi skal træne ML-modeller med store mængder data, så de kan danne repræsentationer af denne variabilitet og identificere de ændringer, der peger på sygdom.

Kan AI hjælpe os med at opdage anomalier hurtigere?

AI kan hjælpe på flere måder. For det første kan den genkende specifikke mønstre, der er forbundet med sygdom, såsom cancer, interstitielle lungesygdomme eller hjerte-kar-sygdomme i billeddata. Ved at træne på så forskelligartede data som muligt er AI i stand til robust at detektere fund, der er vigtige for den første diagnose. Og ved at analysere hele billedvolumener kan det understøtte radiologer ved at fremhæve mistænkelige områder og derved øge lægernes følsomhed.

For det andet kan AI bruge billedfunktioner ud over dem, som mennesker nemt kan observere og rapportere. Ved påvisning af lungekræft vurderer radiologer først størrelsen, formen og kategorien af ​​en knude for at beslutte sig for den næste handling i patientbehandlingen. AI kan analysere tredimensionel tekstur og finkornede egenskaber af en knudes overflade for mere pålideligt at bestemme, om den har en høj eller lav risiko for malignitet. Dette har direkte konsekvenser i håndteringen af ​​individuelle patienter, såsom hvorvidt vedkommende vil blive sendt til biopsi eller ej, eller længden og hyppigheden af ​​opfølgningsintervaller.

I en undersøgelse af Adams et al. (JACR), blev det vist, at parringsretningslinje-baseret håndtering af tilfældige knuder i bryst-CT'er med ML-baseret analyse kan reducere falske positiver betydeligt. Dette udmønter sig i både et reduceret antal unødvendige biopsier (for de tilfælde, hvor AI siger, at knuden er godartet) og hurtigere tid til behandling (for de tilfælde, hvor AI siger, at knuden er ondartet). Her er det vigtigt at understrege – AI går ikke ind for at fjerne retningslinjer. I stedet bliver vi udfordret til at supplere de nødvendige retningslinjer med AI-resultater. I dette tilfælde, hvis ML-scoren modsiger retningslinjen med høj sikkerhed, så gå med ML-scoren; ellers hold dig til retningslinjerne. Vi vil se flere ansøgninger som denne i fremtiden.

For det tredje kan AI hjælpe med at kvantificere ændringer over tid hos patienter, hvilket igen er afgørende for korrekt opfølgning. Nuværende algoritmer inden for ML og medicinsk billedanalyse kan justere flere billeder fra den samme patient - vi kalder dette "registrering" - så vi kan se på den samme position på forskellige tidspunkter. I tilfælde af lungekræft giver tilføjelse af sporingsalgoritmer os mulighed for at præsentere hele historien om hver knude i en lunge for radiologerne, når de åbner en sag. I stedet for at skulle slå tidligere scanninger op og navigere til den rigtige position for et par eksempler på knuder, ser de alt på én gang. Dette skulle ikke kun frigøre tid, men også give en mere behagelig arbejdsoplevelse for lægerne.

Radiologi vil udvikle sig på grund af AI. Spørgsmålet er, hvordan?

Der er flere retninger, hvor AI udvikler sig hurtigt. Den åbenlyse er, at vi indsamler mere forskelligartede og repræsentative data for at bygge robuste modeller, der fungerer godt i kliniske omgivelser. Dette omfatter ikke kun data fra forskellige typer scannere, men også data relateret til følgesygdomme, der gør det vanskeligere at opdage kræft.

Bortset fra data er der løbende fremskridt i udviklingen af ​​nye ML-metoder for at forbedre nøjagtigheden. For eksempel er et stort forskningsområde at se på, hvordan man adskiller biologisk variabilitet fra forskelle i billedoptagelse; et andet område ser på, hvordan man overfører ML-modeller til nye domæner. Multimodalitet og prædikation repræsenterer to særligt spændende retninger, der også antyder, hvordan radiologi kan ændre sig i løbet af de næste par år. Inden for præcisionsmedicin er integreret diagnostik en kritisk retning, der sigter mod at bruge data fra radiologi, laboratoriemedicin, patologi og andre diagnostiske områder til behandlingsbeslutninger. Hvis disse data bruges sammen, giver de meget mere information til at vejlede beslutninger end nogen bestemt parameter alene. Dette er allerede standardpraksis, for eksempel i tumortavler; ML vil blot gå ind i diskussionen fremover. Dette rejser spørgsmålet: hvad skal ML-modeller gøre med alle disse integrerede data fra flere kilder? En ting, vi kunne gøre, er at forsøge at forudsige fremtidig sygdom såvel som et individs reaktion på behandling. Sammen har de en masse magt, som vi kan udnytte til at skabe "hvad-hvis" forudsigelser, der kan guide behandlingsbeslutninger.

Tendenser for 2025: Formgivning af effektivitet, kvalitet og godtgørelse

Der er flere faktorer, der driver kunstig intelligens i klinisk praksis. To vigtige aspekter er effektivitet og kvalitet.

Effektivitet

Ved at give radiologer mulighed for at koncentrere sig om det afgørende og udfordrende aspekt af deres arbejde – at integrere komplekse data – kan AI være med til at øge effektiviteten. AI kan understøtte dette ved at levere kritisk og relevant information på plejestedet – f.eks. kvantitative værdier – eller ved at automatisere nogle få opgaver, såsom opdagelse eller segmentering af en anomali. Dette har en interessant bivirkning: det gør det ikke kun muligt at vurdere ændringer hurtigere, men det bringer også opgaver som pixel-for-pixel segmentering og volumetri af sygdomsmønstre fra forskning til klinisk praksis. Manuelt segmentering af store mønstre er fuldstændig umuligt i mange tilfælde, men automatisering gør denne information tilgængelig under rutinemæssig behandling.

Kvalitet

Ai påvirker kvaliteten af ​​arbejdet. Med det mener vi: at blive bedre til diagnosticering, anbefaling af specifik behandling, den tidligere opdagelse af sygdom eller den mere præcise vurdering af behandlingsrespons. Det er fordele for hver enkelt patient. I øjeblikket evalueres forholdet mellem disse fordele og omkostningseffektivitet på systemniveau for at studere og benchmarke den sundhedsøkonomiske virkning af introduktionen af ​​AI i radiologi.

Refusion

AI-adoption handler ikke længere kun om effektivitet; det bliver anerkendt og belønnet for dets håndgribelige bidrag til patientbehandling og omkostningsbesparelser. Dets medtagelse i refusionsordninger fremhæver dette skift. Selvom fordelene – såsom at reducere unødvendige procedurer og fremskynde behandling – ser ligetil set i bakspejlet, har rejsen været lang. Nu, hvor de første vellykkede cases dukker op, er den transformative virkning af AI tydelig. Ved at forbedre patientresultater og optimere sundhedsprocesser omformer AI industrien med spændende udviklinger i horisonten.

At forme fremtiden for medicinsk billeddannelse

Medicinsk billeddiagnostik er under fundamentale forandringer. Præcisionsmedicin, integreret diagnostik og ny molekylær diagnostisk teknologi ændrer midlerne til at træffe behandlingsbeslutninger i et stadig mere komplekst landskab af terapimuligheder. AI er en katalysator for denne ændring, da den gør det muligt for læger at integrere flere karakteristika, der er fanget af forskellige modaliteter, og knytte dem til behandlingsresponser.

Det vil stadig tage tid at indføre disse værktøjer i stor skala på grund af tekniske udfordringer, integrationsproblemer og sundhedsøkonomiske bekymringer. En ting, vi alle kan gøre for at fremskynde processen, er at være en informeret patient. Vi kan alle tale med vores læger om, hvilken AI de måske har testet eller bruger i praksis, og hvordan disse værktøjer supplerer deres faglige erfaring og viden. Markedet taler til efterspørgslen; så hvis vi kræver tidlig, præcis detektion, vil AI komme.