Oz Moskovichは、XACT Robotics®のAIおよびデータサイエンスリードです。XACT Robotics®は、放射線科の先駆者であり、XACT ACE（r）ロボットシステムの開発者です。
By: Oz Moskovich, AIとデータサイエンスリード, XACT Robotics.ほぼすべてのヘルスケア分野で、人工知能の応用が探求されています。しかし、AIの変革の機会がより多くある医療分野もあります。医療ロボティクスのデータサイエンスチームのリードとして、ニーズがある分野を探しています。インターベンショナルラジオロジーほど、AIのニーズが明確な医療分野はありません。インターベンショナルラジオロジーが現在直面している課題は以下のとおりです： 専門家不足: ラジオロジストの約 10パーセント がインターベンショナルラジオロジーの専門トレーニングを受けています。 コスト: 専門家不足は患者にとって追加のコストにつながります。特に、農村部の患者は、最も近いインターベンショナルラジオロジストを探すために旅行することが多く、旅行や宿泊の費用がかかります。 適切な診断:最近の シナイスタディ では、早期診断は肺癌の死亡率の著しい低下につながったことがわかりました。 腫瘍の特性: 腫瘍の診断では、サイズ、位置、組織の柔軟性がすべて、診断と治療の遅れにつながる可能性があります。 手順の不一致: 手動手順方法では、目的のターゲットに到達するために複数の挿入が必要になることがあり、手順時間の延長、再入院、または合併症につながる可能性があります。 幸いなことに、現在利用可能なツールはこれらの課題を緩和するのに役立ちます。AIはその中で重要な役割を果たしています。AIとマシンラーニングの機能をロボティクスと画像プラットフォームと組み合わせることで、ヘルスケアシステムは質の高いケアへのアクセスを拡大できます。そのためには、生検や焼灼術などの手順の速度、効率、利用可能性を向上させる必要があり、より良い結果と満足度の高い患者につながります。ロボティクスの機会ロボティックシステムは医療全般に普及していますが、生検や焼灼術などの手順では、画像誘導計画とモニタリングが必要であり、ロボティクスはインターベンショナルラジオロジーに最も適した分野です。正確でロボティックパワードの挿入とステアリングにより、医師は潜在的に命を脅かす疾患を早期に診断および治療できます。ロボティック技術はさらにAIとマシンラーニングをインターベンショナルラジオロジーに組み込むためのアベニューを提供します。臨床ワークフローは、AIパワードテクノロジーを複数のドメインで組み込んでいます。ロボティックシステムの採用も時間の問題です。マシンラーニングと組み合わせると、ロボティックシステムは過去の手順データを活用して医師が十分な情報に基づいた決定を下すことができます。データを世界中で共有し、分析する手段を提供することで、マシンラーニングはより洗練されたケアのための統一力となり、より広範な経験に基づいています。同様の特性を持つ症例を見つけること、リスクや異常を強調すること、リアルタイムの推奨事項など、最も経験豊富な医師でも、これらの機能へのアクセスから利益を得ることができます。さらに、AIと画像を組み合わせると、新しい機能が生まれます。画像強化、画像融合、組織セグメンテーション、3Dレンダリングなどです。これらはすべて、医師がターゲットの最も明確な画像を提供し、手順の計画を事前に行い、手順をより正確に行い、結果を最適化するのに役立ちます。不足と非効率性の解決AIパワードロボティックプラットフォームは、手順をより予測可能にし、再入院のリスクを軽減し、手順を一貫した時間で完了する能力があります。その予測可能性の一部は、単一の手順で最適な結果を確保し、2回目の手順のために患者を再入院させる必要を回避することです。メディケアは、約300億ドルを年間で病院の再入院に費やしています。その費用の半分以上は、回避可能な再入院に費やされています。ロボティックプラットフォームを通じて、手順を計画し、大規模なデータ、マシンラーニング、AIを活用することで、医師は手順を正確かつ効率的に実行し、回避可能な手順への無駄な支出を削減できます。AIはまた、専門家不足を解決する機会があります。直感的なデバイスがヘルスケアプロバイダーの施設全般に普及し、手順に関する知識がよりアクセスしやすくなると、医師アシスタントや看護師はより多くの手順を実行できるようになります。より多くの医師がインターベンショナル手順を実行するためのツールを提供することで、医師の人口を緩和し、臨床負担をより公平に分散させることができます。医療におけるAIの応用は、普遍性に達するまでに数年かかりますが、最終的には、インターベンショナルラジオロジーにおける医師の能力を高めるための巨大な機会があります。医師を置き換えるのではなく、新しいツールボックスとして機能します。ロボティクス、AI、マシンラーニング開発チームがすでに進行中の作業を進めると、インターベンショナルラジオロジーに最先端のテクノロジーを導入し、医師不足を解決し、より多くの患者に対してより効率的に、より迅速に良い結果を達成することができます。
