Uloga umjetne inteligencije u medicinskim slikama za ranije otkrivanje anomalija

Pompa oko umjetne inteligencije i dalje je prevladavajuća u zdravstvu, ali je posebno jaka u radiologiji. Ako se sjećate ranih dana računalno potpomognutog dizajna (CAD), prilično je impresivno koliko je tehnologija napredovala. Domorodac iz ChatGPT-a možda bi tvrdio da treba obaviti mnogo posla prije nego što umjetna inteligencija može dosegnuti svoj puni potencijal u ovom polju. Oba pogleda su točna. Ovaj će članak ispitati zašto je umjetnoj inteligenciji tako teško otkriti stvari, kako se njezina uloga mijenja i koje trendove treba promatrati 2025. i kasnije.

Pronaći iglu u plastu sijena: Otkrivanje je teško.

Rano otkrivanje bolesti je teško jer bolesti često počinju prilično suptilnim odstupanjima od normalnog izgleda u podacima radiološke slike. Budući da postoji puno potpuno normalnih, prirodnih varijabilnosti među pojedincima, vrlo je teško odrediti koje su manje promjene doista abnormalne. Na primjer, čvorići na plućima počinju vrlo mali; difuzne plućne bolesti počinju promjenama tkiva koje se lako previde.

To je mjesto gdje Strojno učenje (ML) igra važnu ulogu. Može naučiti prepoznati specifične promjene koje nisu normalne, već povezane s bolešću i odvojiti ih od normalne varijabilnosti. Ova normalna varijabilnost može imati različite izvore: individualnu anatomiju, tehničke razlike u opremi za snimanje slike ili čak vremenske promjene u izgledu tkiva koje su savršeno normalne. Moramo uvježbati ML modele s velikom količinom podataka kako bi mogli oblikovati prikaze ove varijabilnosti i identificirati one promjene koje upućuju na bolest.

Može li nam AI pomoći da prije otkrijemo anomalije?

AI može pomoći na nekoliko načina. Prvo, može prepoznati specifične obrasce koji su povezani s bolestima, kao što su rak, intersticijske bolesti pluća ili kardiovaskularne bolesti u slikovnim podacima. Uvježbavanjem na najrazličitijim podacima koliko god je to moguće, AI može robusno otkriti nalaze koji su važni za prvu dijagnozu. Raščlanjivanjem čitavih volumena slike može pomoći radiolozima isticanjem sumnjivih područja, čime se povećava osjetljivost liječnika.

Drugo, AI može koristiti značajke slike izvan onih koje ljudi mogu lako promatrati i izvijestiti. U otkrivanju raka pluća, radiolozi prvo procjenjuju veličinu, oblik i kategoriju čvora kako bi odlučili o sljedećoj radnji u liječenju bolesnika. AI može analizirati trodimenzionalnu teksturu i fino zrnate karakteristike površine nodula kako bi se pouzdanije utvrdilo nosi li visok ili nizak rizik od malignosti. To ima izravne posljedice u liječenju pojedinačnih pacijenata, poput toga hoće li ta osoba biti poslana na biopsiju ili na duljinu i učestalost intervala praćenja.

U studiji autora Adams i sur. (JACR), pokazalo se da pariranje temeljeno na smjernicama za liječenje slučajnih nodula u CT prsima s Analiza temeljena na ML-u mogla bi značajno smanjiti lažno pozitivne rezultate. To znači i smanjeni broj nepotrebnih biopsija (za slučajeve kada AI kaže da je čvor benigni) i brže vrijeme potrebno za liječenje (za slučajeve kada AI kaže da je čvor zloćudan). Ovdje je važno naglasiti – AI ne zagovara ukidanje smjernica. Umjesto toga, pred nama je izazov nadopuniti potrebne smjernice rezultatima umjetne inteligencije. U ovom slučaju, ako je ML rezultat u suprotnosti sa smjernicama s visokom sigurnošću, onda idite s ML rezultatom; inače se pridržavajte uputa smjernica. Vidjet ćemo više ovakvih aplikacija u budućnosti.

Treće, umjetna inteligencija može pomoći u kvantificiranju promjena tijekom vremena kod pacijenata, što je opet ključno za pravilno praćenje. Trenutačni algoritmi u području ML-a i analize medicinske slike mogu uskladiti više slika istog pacijenta – to nazivamo "registracijom" – tako da možemo gledati istu poziciju u različitim vremenskim točkama. U slučaju raka pluća, dodavanje algoritama za praćenje omogućuje nam da radiolozima predstavimo cijelu povijest svakog čvora u plućima kada otvore slučaj. Umjesto da traže prethodna skeniranja i navigiraju do pravog položaja za nekoliko primjera nodula, oni vide sve odjednom. To ne samo da bi trebalo osloboditi vrijeme, već i omogućiti ugodnije radno iskustvo za liječnike.

Radiologija će se razvijati zahvaljujući umjetnoj inteligenciji. Pitanje je kako?

Postoji nekoliko smjerova u kojima AI brzo napreduje. Očito je da prikupljamo raznolikije i reprezentativnije podatke kako bismo izgradili robusne modele koji dobro funkcioniraju u kliničkim uvjetima. To uključuje ne samo podatke iz različitih vrsta skenera, već i podatke vezane uz popratne bolesti koje otežavaju otkrivanje raka.

Osim podataka, postoji stalni napredak u razvoju novih ML metoda za poboljšanje točnosti. Na primjer, jedno glavno područje istraživanja traži kako razdvojiti biološku varijabilnost od razlika u dobivanju slike; drugo područje traži kako prenijeti ML modele na nove domene. Multimodalnost i predikacija predstavljaju dva posebno uzbudljiva pravca koji također nagovještavaju kako bi se radiologija mogla promijeniti u sljedećih nekoliko godina. U preciznoj medicini, integrirana dijagnostika kritičan je smjer s ciljem korištenja podataka iz radiologije, laboratorijske medicine, patologije i drugih dijagnostičkih područja za donošenje odluka o liječenju. Ako se ti podaci koriste zajedno, oni nude mnogo više informacija za usmjeravanje odluka nego bilo koji pojedinačni parametar pojedinačno. To je već standardna praksa, na primjer, u tumorskim pločama; ML će jednostavno ući u raspravu koja ide naprijed. Ovo postavlja pitanje: što bi ML modeli trebali učiniti sa svim tim integriranim podacima iz više izvora? Jedna stvar koju bismo mogli učiniti je pokušati predvidjeti buduću bolest kao i odgovor pojedinca na liječenje. Zajedno imaju veliku moć koju možemo iskoristiti za stvaranje predviđanja "što ako" koja mogu usmjeravati odluke o liječenju.

Trendovi za 2025.: Učinkovitost oblikovanja, kvaliteta i naknada

Postoji nekoliko čimbenika koji pokreću AI u kliničkoj praksi. Dva važna aspekta su učinkovitost i kvaliteta.

Učinkovitost

Dopuštajući radiolozima da se koncentriraju na ključni i izazovni aspekt svog posla – integraciju složenih podataka – AI može pomoći u povećanju učinkovitosti. AI to može podržati pružanjem kritičnih i relevantnih informacija na mjestu skrbi – npr. kvantitativnih vrijednosti – ili automatiziranjem nekoliko zadataka kao što je otkrivanje ili segmentacija anomalije. To ima zanimljivu nuspojavu: ne samo da omogućuje bržu procjenu promjena, nego također donosi zadatke kao što su segmentacija piksel po piksel i volumetrija obrazaca bolesti iz istraživanja u kliničku praksu. Ručno segmentiranje velikih uzoraka potpuno je neizvedivo u mnogim okolnostima, ali automatizacija čini te informacije dostupnima tijekom rutinske njege.

Kvaliteta

Ai utječe na kvalitetu rada. Pod tim mislimo na: poboljšanje dijagnoze, preporuku specifičnog liječenja, ranije otkrivanje bolesti ili točniju procjenu odgovora na liječenje. To su prednosti za svakog pojedinog pacijenta. Trenutačno se ocjenjuje odnos ovih prednosti i isplativosti na razini sustava kako bi se proučio i usporedio učinak uvođenja umjetne inteligencije u radiologiju na zdravstveno gospodarstvo.

naknada

Usvajanje umjetne inteligencije više nije samo učinkovitost; prepoznaje se i nagrađuje za svoje opipljive doprinose skrbi za pacijente i uštedi troškova. Njegovo uključivanje u sheme naknade naglašava ovu promjenu. Iako se prednosti – poput smanjenja nepotrebnih postupaka i ubrzanja liječenja – gledano unatrag čine jasnima, put je bio dug. Sada, s pojavom prvih uspješnih slučajeva, jasan je transformativni učinak umjetne inteligencije. Poboljšanjem ishoda pacijenata i optimiziranjem zdravstvenih procesa, AI preoblikuje industriju, s uzbudljivim razvojem na horizontu.

Oblikovanje budućnosti medicinske slike

Medicinska slika prolazi temeljne transformacije. Precizna medicina, integrirana dijagnostika i nova molekularna dijagnostička tehnologija mijenjaju načine donošenja odluka o liječenju u sve složenijem krajoliku terapijskih opcija. AI je katalizator ove promjene, jer omogućuje liječnicima da integriraju više karakteristika obuhvaćenih različitim modalitetima i povežu ih s odgovorima na liječenje.

I dalje će trebati vremena da se ti alati prihvate u većem obimu zbog tehničkih izazova, problema s integracijom i problema zdravstvene ekonomije. Jedna stvar koju svi možemo učiniti kako bismo ubrzali proces jest biti informirani pacijent. Svi možemo razgovarati s našim liječnicima o tome koju su umjetnu inteligenciju možda testirali ili koristili u praksi i kako ti alati nadopunjuju njihovo profesionalno iskustvo i znanje. Tržište govori o potražnji; pa ako zahtijevamo rano, točno otkrivanje, AI će doći.