Az intervenciós radiológia megérett a mesterséges intelligencia megzavarására – Gondolatvezetők

By: Oz Moskovich, a mesterséges intelligencia és az adattudomány vezetője, XACT Robotics.

Az egészségügy szinte minden ágazata kutatja a mesterséges intelligencia alkalmazásait, de vannak az orvostudomány egyes területei, amelyek több lehetőséget kínálnak a mesterséges intelligencia megzavarására, mint mások. Az orvosi robotikával foglalkozó adattudományi csapat vezetőjeként szívesen keresek olyan területeket, amelyekre szükség van, és egyetlen orvosi szakterület sem mutat egyértelműbb igényt a mesterséges intelligencia iránt, mint az intervenciós radiológia.

Az intervenciós radiológia előtt álló kihívások a következők:

• Szakemberhiány: Csak kb 10 százalék radiológusok közül az intervenciós radiológia alszakképzésben részesülnek.
• Költség: A szakemberhiány hozzájárul a betegek többletköltségéhez. Különösen a vidéki betegek utaznak gyakran a legközelebbi intervenciós radiológushoz – költségek felmerülése utazáshoz és szálláshoz.
• Időben történő diagnózis: a közelmúltban Sínai tanulmány A korábbi diagnózis a tüdőrákos halálozás jelentős csökkenéséhez vezetett.
• Tumor tulajdonságai: Egy potenciális daganat diagnosztizálása során a méret, a hely és a szövetek megfelelősége mind késleltetett diagnózishoz és kezeléshez vezethet.
• Eljárási következetlenségek: A kézi eljárási módszerek időnként többszöri beillesztést igényelnek a kívánt cél eléréséhez, ami hosszabb eljárási időt, visszavételt vagy komplikációkat eredményezhet.

Szerencsére a ma rendelkezésre álló eszközök már segítenek enyhíteni ezeket a kihívásokat, és az AI kulcsfontosságú köztük. Az AI és a gépi tanulási képességek robotikus és képalkotó platformokkal való összekapcsolásával egészségügyi rendszerünk kiterjesztheti a minőségi ellátáshoz való hozzáférést. Ez magában foglalja az eljárások, például a biopsziák és az ablációk sebességének, hatékonyságának és elérhetőségének javítását, ami pozitívabb eredményeket és elégedettebb betegeket eredményez.

Lehetőség a robotikában

A robotrendszerek elterjedtek az orvostudományban, de a komplex és pontos képvezérelt tervezés és monitorozás iránti igény az olyan eljárásokban, mint a biopsziák vagy az ablációk, ideálissá teszi a robotikát az intervenciós radiológiában. A pontos, robothajtású behelyezéssel és kormányzással az orvosok korábban diagnosztizálhatják és kezelhetik a potenciálisan életveszélyes betegségeket – amikor a daganatok kisebbek és érzékenyebbek a kezelésre. A robottechnológia lehetőséget kínál arra is, hogy a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást beépítsük az intervenciós radiológiába.

Mivel a klinikai munkafolyamatok egyre inkább beépítik az AI-alapú technológiákat több területen, csak idő kérdése a robotrendszerek hasonló alkalmazása. A gépi tanulással kombinálva a robotrendszerek hatalmas mennyiségű korábbi eljárási adatot tudnak felhasználni, hogy segítsenek az orvosoknak megalapozott döntéseket hozni. Az adatok globális megosztásával és az elemzésükhöz szükséges eszközök biztosításával a gépi tanulás olyan egyesítő erővé válik, amely a tapasztalatok szélesebb körén alapuló, kifinomultabb szintű ellátást eredményez. A hasonló jellemzőkkel rendelkező esetek feltárásától a kockázatok és anomáliák kiemelésén át a valós idejű ajánlásokig még a legtapasztaltabb orvosok számára is előnyös lesz az ehhez a képességkészlethez való hozzáférés. Ezenkívül a mesterséges intelligencia és a képalkotás párosítása új lehetőségeket, például képjavítást, képfúziót, szövetszegmentálást és 3D-s megjelenítéseket eredményez. Ezek mindegyike a legtisztább képet ad az orvosnak a céljaikról, lehetővé teszi az eljárás előzetes tervezését, és hozzájárulhat a pontosabb eljáráshoz és optimalizálhatja az eredményeket.

A hiányok és az elégtelenségek kezelése

A mesterséges intelligencia által hajtott robotplatformok képesek kiszámíthatóbbá tenni az eljárásokat – csökkentve a visszafogadás kockázatát és az eljárások egyenletes időn belüli befejezését. Ennek a kiszámíthatóságnak az egyik része az optimális eredmény egyetlen eljárással történő biztosítása, és annak elkerülése, hogy a pácienst vissza kelljen fogadni egy második eljárásra. A Medicare költ körülbelül $ 30 milliárd évente a kórházi visszafogadásokra, és ennek több mint fele az elkerülhető visszafogadásokra fordítódik. Az eljárások megtervezésével, valamint a nagy adatok, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia robotplatformokon keresztüli kihasználásával orvosaink pontosan és hatékonyan hajtják végre az eljárásokat, és csökkentik az elkerülhető eljárásokra fordított pazarló kiadásokat.

A mesterséges intelligencia arra is lehetőséget kínál, hogy segítsen megoldani a szakemberhiányt. Ahogy az intuitív eszközök egyre elterjedtebbek az egészségügyi szolgáltatók intézményeiben, és az eljárási ismeretek egyre hozzáférhetőbbé válnak, az orvos-hosszabbítók – azaz az orvosi asszisztensek és a gyakorló nővérek – egyre több eljárást fognak végrehajtani. Azáltal, hogy több klinikust biztosítunk az intervenciós eljárások végrehajtásához szükséges eszközökkel, tehermentesíthetjük a túlterhelt orvospopulációt, és igazságosabban oszthatjuk szét a klinikai terheket.

A mesterséges intelligencia alkalmazásai az orvostudományban továbbra is évekre vannak a mindenütt elterjedtségtől, de végső soron óriási lehetőség rejlik a mesterséges intelligencia számára, hogy javítsa az orvosok képességeit az intervenciós radiológiában – soha nem fogja helyettesíteni őket, hanem egy nagyszerű új eszköztárként fog szolgálni. Azáltal, hogy folytatjuk a robotika, mesterséges intelligencia és gépi tanulás fejlesztőcsapataiban már folyamatban lévő munkát, a legmodernebb technológiát vezetjük be az intervenciós radiológiába. Lehetséges, hogy segít megoldani az orvoshiányt, és hatékonyabban és gyorsabban ér el pozitív eredményeket a betegek nagyobb populációja számára.