Interventionel Radiologi er Moden til AI-Forstyrrelse – Tankeledere

Af: Oz Moskovich, AI og Data Science Lead, XACT Robotics.

Næsten hver sektor af sundhedssektoren udforsker anvendelser for kunstig intelligens, men der er nogle områder af medicin, der præsenterer flere muligheder for AI-forstyrrelse end andre. Som leder for et data science-team i medicinsk robotteknologi er jeg ivrig efter at finde områder, der har brug for det, og ingen medicinsk specialitet præsenterer et klarere behov for AI end interventionel radiologi.

Udfordringerne for interventionel radiologi i dag omfatter:

• Mangel på specialister: Kun omkring 10 procent af radiologer modtager subspecialistuddannelse i interventionel radiologi.
• Omkring:
• Omkring:
• Omkring:
• Omkring:
• Procedurernes inkonsistens: Manuelle procedurmetoder kræver undertiden flere indsatser for at nå det ønskede mål, hvilket kan resultere i længere procedurtider, genindlæggelser eller komplikationer.

Lykkeligvis hjælper værktøjerne, der er til rådighed i dag, allerede med at afhjælpe disse udfordringer, og AI er en af dem. Ved at kombinere AI og maskinelæring med robot- og billedplatforme kan vores sundhedssystem udvide adgangen til kvalitetsbehandling. Det indebærer at forbedre hastigheden, effektiviteten og tilgængeligheden af procedurer som biopsier og ablationer, hvilket resulterer i flere positive resultater og tilfredse patienter.

Mulighed i robotteknologi

Robotsystemer har bredt sig over hele medicinen, men behovet for komplekse og nøjagtige billedguiderede planlægning og overvågning i procedurer som biopsier eller ablationer gør robotteknologi til en ideal løsning for interventionel radiologi. Med nøjagtig, robotdrevet indsættelse og styring kan læger diagnosticere og behandle potentielt livstruende sygdomme tidligere – når tumorer er mindre og mere modtagelige for behandling. Robotteknologien giver også en vej til at yderligere inkorporere AI og maskinelæring i interventionel radiologi.

Med kliniske arbejdsprocesser, der stadig mere inkorporerer AI-drevne teknologier i multiple domæner, er det kun et spørgsmål om tid, før lignende adoption af robotsystemer finder sted. Når kombineret med maskinelæring kan robotsystemer udnytte enorme mængder af tidligere procedurredatabaser til at hjælpe læger med at træffe højt informerede beslutninger. Ved at dele denne data globalt og forsyne midler til at analysere den bliver maskinelæring en samarbejdende kraft, der giver anledning til en mere sofistikeret niveau af behandling baseret på en bredere vifte af erfaringer. Fra at finde sager med lignende karakteristika til at fremhæve risici og anomalier til reale anbefalinger vil selv de mest erfarne læger have gavn af adgang til denne samling af funktioner. Derudover giver parret AI og billedbehandling nye funktioner, såsom billedforbedring, billedfusion, vævssegmentering og 3D-gengivelser. Hver af disse giver lægen det klareste billede af deres mål, tillader procedurplanlægning på forhånd og kan bidrage til en mere præcis procedur og optimere resultater.

Besvarelse af mangel og ineffektivitet

AI-drevne robotplatforme har mulighed for at gøre procedurer mere forudsigelige – reducerer risikoen for genindlæggelse og gennemfører procedurer på en konsekvent tid. En del af denne forudsigelighed er at sikre en optimal udgang med en enkelt procedur og undgå behovet for at genindlægge en patient til en anden procedur. Medicare bruger omkring 30 milliarder dollars årligt på hospitalgenindlæggelser, og mere end halvdelen af denne udgift går til undgåelige genindlæggelser. Ved at planlægge procedurer og udnytte big data, maskinelæring og AI gennem robotplatforme vil vores læger udføre procedurer nøjagtigt og effektivt og reducere spildende udgifter til undgåelige procedurer.

AI har også en mulighed for at hjælpe med at løse specialistmangel. Da intuitive enheder bliver mere almindelige på sundhedsudbyderfaciliteter og procedurkundskab bliver mere tilgængeligt, vil lægeudvidelser – dvs. lægeassistenter og sygeplejersker – udføre flere procedurer. Ved at give flere kliniske medarbejdere værktøjerne til at udføre interventionelle procedurer kan vi lette en belastet lægebefolkning og fordele den kliniske byrde mere retfærdigt.

Ansøgninger for AI i medicin er endnu år væk fra almindelighed, men ultimativt er der en enorm mulighed for AI til at forbedre lægens evner i interventionel radiologi – det vil aldrig erstatte dem, men vil fungere som en fantastisk ny værktøjskasse. Ved at fortsætte med at udvikle det arbejde, der allerede er i gang over robot-, AI- og maskinelæringsudviklingsteams, vil vi introducere avanceret teknologi til interventionel radiologi. Det har potentialet til at hjælpe med at løse en lægemangel og opnå positive resultater mere effektivt og hurtigt for en større befolkning af patienter.