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インターベンション放射線学は AI 破壊の機が熟しています – 思想的リーダー
投稿者： AI およびデータ サイエンス リード、オズ モスコビッチ氏 XACTロボティクス.
医療のほぼすべての分野で人工知能の応用が検討されていますが、医療分野によっては他の分野よりも AI 破壊の機会が多い分野もあります。 医療ロボット分野のデータ サイエンス チームのリーダーとして、私は必要な分野を見つけることに熱心に取り組んでおり、インターベンショナル ラジオロジーほど AI の必要性が明らかな医療専門分野はありません。
現在、放射線治療学が直面している課題には次のようなものがあります。
- 専門家の不足：わずか約 10パーセント の放射線科医がインターベンショナル放射線学のサブスペシャリティのトレーニングを受けています。
- 費用: 専門医の不足により、患者の追加費用が発生します。 特に地方の患者は、最寄りの放射線治療専門医を探すために旅行することがよくあります。 コストがかかる 旅行や宿泊に。
- タイムリーな診断: 最近の シナイ半島の研究 早期の診断により肺がんによる死亡が大幅に減少したことが判明した。
- 腫瘍の性質: 潜在的な腫瘍を診断する場合、サイズ、位置、組織のコンプライアンスはすべて、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: 手動による手順では、目的の標的に到達するまでに複数回の挿入が必要になる場合があり、その結果、手順の時間が長くなったり、再入院や合併症が発生したりす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すでにこれらの課題の軽減に役立っており、AI はその中でも重要な役割を果たしています。 AI および機械学習機能をロボットおよびイメージング プラットフォームと組み合わせることで、当社の医療システムは質の高いケアへのアクセスを拡大できます。これには、生検やアブレーションなどの処置の速度、効率、可用性を向上させ、より良い結果をもたらし、患者に満足してもらうことが含まれます。
ロボット工学のチャンス
ロボット システムは医療全体で普及していますが、生検やアブレーションなどの処置における複雑かつ正確な画像に基づく計画とモニタリングの需要により、ロボット工学はインターベンショナル ラジオロジーに最適です。 ロボット駆動の正確な挿入と操作により、医師は生命を脅かす可能性のある病気を、腫瘍が小さく治療を受けやすい時期に、早期に診断して治療できるようになります。 ロボット技術は、AI と機械学習を放射線治療にさらに組み込む手段も提供します。
臨床ワークフローには複数の領域で AI を活用したテクノロジーがますます組み込まれており、ロボット システムが同様に採用されるのも時間の問題です。 ロボット システムを機械学習と組み合わせると、膨大な量の過去の処置データを活用して、医師が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようになります。 そのデータを世界中で共有し、それを分析する手段を提供することで、機械学習は、より幅広い経験に基づいたより洗練されたレベルのケアを生み出す団結力になりつつあります。 同様の特徴を持つ症例の検索から、リスクや異常の強調表示、リアルタイムの推奨事項まで、最も経験豊富な医師であっても、この一連の機能へのアクセスから恩恵を受けることができます。 さらに、AI とイメージングを組み合わせることで、画像強調、画像融合、組織セグメンテーション、3D レンダリングなどの新しい機能が生まれます。 これらのそれぞれにより、医師は目標を最も明確に把握でき、事前の処置計画が可能になり、より正確な処置と結果の最適化に貢献できます。
不足と非効率への対処
AI を活用したロボット 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、一定の時間内に手順を完了する機能を備えています。 その予測可能性の一部は、XNUMX 回の処置で最適な結果を保証し、XNUMX 回目の処置のために患者を再入院させる必要を回避することです。 メディケアの支出 約$ 30億 毎年再入院費用が発生しており、その費用の半分以上が回避可能な再入院に充てられます。 手順を計画し、ロボット プラットフォームを通じてビッグデータ、機械学習、AI を活用することで、医師は正確かつ効率的に手順を実行し、回避可能な手順に対する無駄な支出を削減します。
AI には、専門家不足の解決に役立つ機会もあります。 医療提供者の施設全体で直感的なデバイスがより一般的になり、手順に関する知識がよりアクセスしやすくなるにつれて、医師の拡張者、つまり医師助手や看護師がより多くの手順を実行するようになります。 介入処置を実行するためのツールをより多くの臨床医に提供することで、医師集団の緊張を緩和し、臨床上の負担をより公平に分散することができます。
医療における AI の応用が普及するまでにはまだ何年もかかりますが、最終的には、AI が放射線治療における医師の能力を向上させる大きなチャンスが存在します。AI は決してそれらに取って代わるものではなく、むしろ素晴らしい新しいツールボックスとして機能するでしょう。 ロボット工学、AI、機械学習の開発チーム全体ですでに進行中の作業を継続的に推進することで、インターベンショナル放射線医学に最先端のテクノロジーを導入していきます。 医師不足を解決し、より多くの患者に対してより効率的かつ迅速に良い結果を達成するのに役立つ可能性があります。
