Interventionelle Radiologie ist reif für eine künstliche Intelligenz-Disruption – Thought Leaders

Von: Oz Moskovich, Leiter der Datenwissenschaft, XACT Robotics.

Fast jeder Bereich der Gesundheitsversorgung erkundet Anwendungen für künstliche Intelligenz, aber es gibt einige medizinische Fachgebiete, die mehr Möglichkeiten für eine künstliche Intelligenz-Disruption bieten als andere. Als Leiter eines Datenwissenschaftsteams im Bereich der medizinischen Robotik bin ich bestrebt, Bereiche zu finden, in denen Hilfe benötigt wird, und kein medizinisches Fachgebiet zeigt einen deutlicheren Bedarf an künstlicher Intelligenz als die interventionelle Radiologie.

Die Herausforderungen, denen sich die interventionelle Radiologie heute gegenübersieht, sind:

• Mangel an Spezialisten: Nur etwa 10 Prozent der Radiologen erhalten eine Spezialausbildung in der interventionellen Radiologie.
• Kosten: Der Mangel an Spezialisten trägt zu den zusätzlichen Kosten für die Patienten bei. Insbesondere Patienten in ländlichen Gebieten müssen oft zum nächstgelegenen interventionellen Radiologen reisen – und damit verbundene Kosten für Reise und Unterkunft.
• Rechtzeitige Diagnose: Eine kürzlich durchgeführte Studie des Sinai fand heraus, dass eine frühe Diagnose zu einem deutlichen Rückgang der Lungenkrebs-Todesfälle führte.
• Tumoreigenschaften: Wenn ein potenzieller Tumor diagnostiziert wird, können die Größe, der Ort und die Gewebezusammensetzung alle zu einer verzögerten Diagnose und Behandlung führen.
• Unstimmigkeiten bei den Verfahren: Manuelle Verfahrensmethoden erfordern manchmal mehrere Eingriffe, um das gewünschte Ziel zu erreichen, was zu längeren Verfahrenszeiten, Wiederaufnahmen oder Komplikationen führen kann.

Glücklicherweise helfen die heute verfügbaren Werkzeuge bereits, diese Herausforderungen zu mildern, und künstliche Intelligenz ist dabei ein wichtiger Faktor. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen mit robotischen und Bildgebungsplattformen kann unser Gesundheitssystem den Zugang zu qualitativ hochwertiger Versorgung erweitern. Dazu gehört die Verbesserung der Geschwindigkeit, Effizienz und Verfügbarkeit von Verfahren wie Biopsien und Ablationen, was zu mehr positiven Ergebnissen und zufriedeneren Patienten führt.

Möglichkeit in der Robotik

Robotersysteme haben sich in der Medizin verbreitet, aber die Nachfrage nach komplexen und genauen bildgesteuerten Planungs- und Überwachungsverfahren bei Verfahren wie Biopsien oder Ablationen machen die Robotik zu einem idealen Partner für die interventionelle Radiologie. Mit genauer, robotergesteuerter Einführung und Steuerung können Ärzte potenziell lebensbedrohliche Krankheiten früher diagnostizieren und behandeln – wenn die Tumoren kleiner und anfälliger für die Behandlung sind. Die Robotertechnologie bietet auch eine Möglichkeit, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in die interventionelle Radiologie zu integrieren.

Mit der zunehmenden Integration von künstlichen Intelligenz-Technologien in klinischen Workflows ist es nur eine Frage der Zeit, bis ähnliche Robotersysteme überall eingesetzt werden. Wenn diese mit maschinellem Lernen kombiniert werden, können Robotersysteme auf große Mengen an Verfahrensdaten aus der Vergangenheit zugreifen, um Ärzten bei ihren Entscheidungen zu helfen. Durch das Teilen dieser Daten weltweit und die Bereitstellung von Mitteln zur Analyse können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu einem einigenden Faktor werden, der ein höheres Niveau an Versorgung ermöglicht, das auf einer breiteren Palette von Erfahrungen basiert. Von der Identifizierung von Fällen mit ähnlichen Merkmalen bis hin zur Hervorhebung von Risiken und Anomalien bis hin zu Echtzeit-Empfehlungen werden sogar die erfahrensten Ärzte von dem Zugang zu diesen Fähigkeiten profitieren. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von künstlicher Intelligenz und Bildgebung neue Fähigkeiten wie Bildverbesserung, Bildfusion, GewebeSegmentierung und 3D-Darstellungen. Jede davon gibt dem Arzt das klarste Bild von seinem Ziel, ermöglicht die Planung von Verfahren im Voraus und kann zu einem präziseren Verfahren und optimierten Ergebnissen beitragen.

Beseitigung von Engpässen und Ineffizienzen

Künstliche Intelligenz-gesteuerte Roboterplattformen haben die Fähigkeit, Verfahren vorhersehbarer zu machen – das Risiko einer Wiederaufnahme zu reduzieren und Verfahren in einer konsistenten Zeit abzuschließen. Teil dieser Vorhersehbarkeit ist die Gewährleistung eines optimalen Ergebnisses mit einem einzigen Verfahren und die Vermeidung der Notwendigkeit, einen Patienten für ein zweites Verfahren erneut aufzunehmen. Medicare gibt jährlich etwa 30 Milliarden Dollar für Krankenhauswiederaufnahmen aus, und mehr als die Hälfte dieser Ausgaben geht für vermeidbare Wiederaufnahmen drauf. Durch die Planung von Verfahren und die Nutzung von Big Data, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz über Roboterplattformen werden unsere Ärzte Verfahren genau und effizient durchführen und verschwenden keine Ausgaben für vermeidbare Verfahren.

Künstliche Intelligenz hat auch die Möglichkeit, den Mangel an Spezialisten zu lösen. Wenn intuitive Geräte in Gesundheitseinrichtungen und prozedurale Kenntnisse zugänglicher werden, werden Ärzte und andere medizinische Fachkräfte mehr Verfahren durchführen. Durch die Ausstattung von mehr Klinikern mit den Werkzeugen, um interventionelle Verfahren durchzuführen, können wir die belastete Ärzteschaft entlasten und die klinische Belastung gerechter verteilen.

Anwendungen für künstliche Intelligenz in der Medizin sind noch Jahre von der Allgegenwart entfernt, aber letztendlich gibt es eine enorme Möglichkeit, dass künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Ärzten in der interventionellen Radiologie verbessert – sie wird sie nie ersetzen, sondern vielmehr als eine wunderbare neue Werkzeugkiste dienen. Durch die Fortsetzung der Arbeit, die bereits im Bereich der Robotik, künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernentwicklungsteams im Gange ist, werden wir Spitzenleistungstechnologie in die interventionelle Radiologie einführen. Sie hat das Potenzial, den Mangel an Ärzten zu lösen und positive Ergebnisse effizienter und schneller für eine größere Patientenpopulation zu erreichen.