Η Παρέμβαση Ραδιολογίας Είναι Έτοιμη για Ανατροπή από το AI – Ηγέτες Σκέψης

Từ: Oz Moskovich, Ηγέτης της Ομάδας AI και Επιστήμης Δεδομένων, XACT Robotics.

Σχεδόν κάθε τομέας της υγείας εξετάζει εφαρμογές για την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά υπάρχουν κάποια πεδία της ιατρικής που παρουσιάζουν περισσότερες ευκαιρίες για ανατροπή από το AI. Jako ηγέτης μιας ομάδας επιστήμης δεδομένων στη ιατρική ρομποτική, είμαι πρόθυμος να βρω περιοχές ανάγκης, και καμία ιατρική ειδικότητα δεν παρουσιάζει μια πιο σαφή ανάγκη για AI από την παρέμβαση ραδιολογίας.

Οι προκλήσεις που αντιμετωπίζει η παρέμβαση ραδιολογίας σήμερα περιλαμβάνουν:

• Ελλείψη ειδικών: Μόνο περίπου 10% των ραδιολογών λαμβάνουν εξειδικευμένη εκπαίδευση στην παρέμβαση ραδιολογίας.
• Κόστος: Η έλλειψη ειδικών συμβάλλει στο αυξημένο κόστος για τους ασθενείς. Οι ασθενείς στις αγροτικές περιοχές συχνά ταξιδεύουν για να βρουν τον πλησιέστερο παρεμβατικό ραδιολόγο – υποβάλλοντας κόστος για ταξίδι και διαμονή.
• Χρόνος διάγνωσης: Μια πρόσφατη μελέτη Sinai βρήκε ότι η νωρίτερη διάγνωση οδήγησε σε μια σημαντική μείωση των θανάτων από καρκίνο του πνεύμονα.
• Ιδιότητες όγκου: Όταν διαγιγνώσκεται ένας πιθανός όγκος, το μέγεθος, η τοποθεσία και η συμμόρφωση του ιστού μπορούν όλα να οδηγήσουν σε καθυστερημένη διάγνωση και θεραπεία.
• Ασυμφωνίες διαδικασίας: Οι χειροκίνητες μεθόδους διαδικασίας σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτούν πολλαπλά εισαγωγικά για να φθάσουν στο επιθυμητό στόχο, το οποίο μπορεί να οδηγήσει σε μεγαλύτερο χρόνο διαδικασίας, επανεισδοχές ή επιπλοκές.

Τυχερα, τα εργαλεία που υπάρχουν σήμερα βοηθούν ήδη να μετριάσουν αυτές τις προκλήσεις και το AI είναι το κλειδί μεταξύ τους. Συνδυάζοντας τις ικανότητες του AI και της μηχανικής μάθησης με ρομποτικές και εικονικές πλατφόρμες, το σύστημα υγείας μας μπορεί να επεκτείνει την πρόσβαση σε ποιοτική φροντίδα. Αυτό περιλαμβάνει τη βελτίωση της ταχύτητας, της αποτελεσματικότητας και της διαθεσιμότητας διαδικασιών όπως βιοψίες και αβλακώσεις, με αποτέλεσμα περισσότερα θετικά αποτελέσματα και ικανοποιημένοι ασθενείς.

Ευκαιρία στη ρομποτική

Τα ρομποτικά συστήματα έχουν εξαπλωθεί σε όλη την ιατρική, αλλά η ζήτηση για σύνθετη και ακριβή εικονική σχεδίαση και παρακολούθηση σε διαδικασίες όπως βιοψίες ή αβλακώσεις κάνει τη ρομποτική μια ιδανική επιλογή για την παρέμβαση ραδιολογίας. Με ακριβή, ρομποτικά ενισχυμένη εισαγωγή και στήριξη, οι γιατροί μπορούν να διαγνώσουν και να θεραπεύσουν πιθανώς θανατηφόρες ασθένειες νωρίτερα – όταν οι όγκοι είναι μικρότεροι και πιο ευάλωτοι στη θεραπεία. Η ρομποτική τεχνολογία παρέχει επίσης μια οδό για την περαιτέρω ενσωμάτωση του AI και της μηχανικής μάθησης στην παρέμβαση ραδιολογίας.

Με τις κλινικές ροές που ενσωματώνουν ολοένα και περισσότερο τεχνολογίες που βασίζονται στο AI σε πολλαπλά πεδία, είναι μόνο θέμα χρόνου για την υιοθέτηση παρόμοιων ρομποτικών συστημάτων. Όταν συνδυαστούν με τη μηχανική μάθηση, τα ρομποτικά συστήματα μπορούν να εκμεταλλευτούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων από προηγούμενες διαδικασίες για να βοηθήσουν τους γιατρούς να λάβουν εξαιρετικά ενημερωμένες αποφάσεις. Με το να μοιράζονται αυτά τα δεδομένα παγκοσμίως και να παρέχουν τα μέσα για την ανάλυση τους, η μηχανική μάθηση γίνεται μια ενωτική δύναμη που δίνει ζωή σε ένα πιο εξελιγμένο επίπεδο φροντίδας που βασίζεται σε ένα ευρύτερο σύνολο εμπειριών. Από το να βρουν περιπτώσεις με παρόμοια χαρακτηριστικά έως το να υπογραμμίσουν κινδύνους και ανωμαλίες έως πραγματικές συστάσεις, ακόμη και οι πιο έμπειροι γιατροί θα επωφεληθούν από την πρόσβαση σε αυτή τη σειρά ικανοτήτων. Επιπλέον, το ζευγάρωμα του AI και της εικόνας παράγει νέες ικανότητες, όπως την ενίσχυση της εικόνας, την εικονική σύντηξη, την τομική διαίρεση και τις τρισδιάστατες αναπαραστάσεις. Κάθε μια από αυτές τις ικανότητες δίνει στον γιατρό την πιο σαφή εικόνα των στόχων του, επιτρέπει την προγραμματισμένη διαδικασία εκ των προτέρων και μπορεί να συνεισφέρει σε μια πιο ακριβή διαδικασία και να βελτιώνει τα αποτελέσματα.

Αντιμετώπιση ελλείψεων και ανεπαρκείων

Τα ρομποτικά συστήματα που βασίζονται στο AI έχουν την ικανότητα να κάνουν τις διαδικασίες πιο προβλέψιμες – μειώνοντας τον κίνδυνο επανεισδοχής και ολοκληρώνοντας τις διαδικασίες σε μια σταθερή ποσότητα χρόνου. Μέρος αυτής της προβλέψιμης είναι η διασφάλιση ενός βέλτιστου αποτελέσματος με μια seule διαδικασία και η αποφυγή της ανάγκης να επανεισδοθεί ο ασθενής για μια δεύτερη διαδικασία. Το Medicare δαπανά περίπου 30 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως για τις επανεισδοχές νοσοκομείων και περισσότερο από το μισό από αυτό το κόστος πηγαίνει προς τις αποφεύξιμες επανεισδοχές. Με το να σχεδιάζουν τις διαδικασίες και να εκμεταλλεύονται τα μεγάλα δεδομένα, τη μηχανική μάθηση και το AI μέσω ρομποτικών πλατφορμών, οι γιατροί μας θα εκτελέσουν τις διαδικασίες με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα και θα μειώσουν το σπατάλημα δαπανών για τις αποφεύξιμες διαδικασίες.

Το AI επίσης έχει την ευκαιρία να βοηθήσει στην αντιμετώπιση της έλλειψης ειδικών. Όσο οι εντιμουμένες συσκευές γίνονται πιο συχνές σε εγκαταστάσεις υγειονομικής περίθαλψης και η γνώση της διαδικασίας γίνεται πιο προσιτή, οι γιατροί-βοηθοί – δηλαδή οι βοηθοί γιατρών και οι νοσηλευτές – θα εκτελέσουν περισσότερες διαδικασίες. Με το να ενδυναμώνουμε περισσότερους κλινικούς με τα εργαλεία για την εκτέλεση παρεμβατικών διαδικασιών, μπορούμε να ανακουφίσουμε μια πιεσμένη πληθυσμό γιατρών και να μοιράσουμε το κλινικό βάρος πιο ισότιμα.

Οι εφαρμογές του AI στην ιατρική παραμένουν χρόνια μακριά από την πανταχού παρούσα, αλλά τελικά, υπάρχει τεράστια ευκαιρία για το AI να ενισχύσει την ικανότητα των γιατρών στην παρέμβαση ραδιολογίας – δεν θα αντικαταστήσει ποτέ τους, αλλά θα τους εξυπηρετήσει ως ένα θαυμάσιο νέο εργαλείο. Συνεχίζοντας να προωθούμε το έργο που ήδη βρίσκεται σε εξέλιξη σε ομάδες ανάπτυξης ρομποτικής, AI και μηχανικής μάθησης, θα εισαγάγουμε τεχνολογία αιχμής στην παρέμβαση ραδιολογίας. Έχει την δυνατότητα να βοηθήσει στην αντιμετώπιση της έλλειψης γιατρών και να επιτύχει θετικά αποτελέσματα πιο αποτελεσματικά και γρήγορα για ένα μεγαλύτερο πληθυσμό ασθενών.