Radiologia intervențională este matură pentru perturbarea AI – Lideri de opinie

De: Oz Moskovich, lider AI și știință a datelor, XACT Robotics.

Aproape fiecare sector al sănătății explorează aplicații pentru inteligența artificială, dar există câteva domenii ale medicinei care prezintă mai multe oportunități pentru perturbarea AI decât altele. Ca lider al unei echipe de știință a datelor în robotica medicală, sunt dornic să găsesc domenii care necesită îmbunătățiri, și nici o specialitate medicală nu prezintă o nevoie mai clară pentru AI decât radiologia intervențională.

Provocările cu care se confruntă radiologia intervențională astăzi includ:

• Lipsa specialiștilor: Doar aproximativ 10 procente dintre radiologi primesc o pregătire de specialitate în radiologie intervențională.
• Cost: Lipsa specialiștilor contribuie la costuri suplimentare pentru pacienți. Pacienții din zonele rurale, în special, călătoresc adesea pentru a găsi cel mai apropiat radiolog intervenționalist – incurând costuri pentru călătorie și cazare.
• Diagnosticare la timp: Un studiu recent efectuat de Sinai a constatat că diagnosticarea la timp a dus la o scădere semnificativă a deceselor cauzate de cancerul pulmonar.
• Proprietăți tumorale: La diagnosticarea unei posibile tumori, mărimea, locația și compliancea țesutului pot toate duce la întârzierea diagnosticării și tratamentului.
• Inconsistențe procedurale: Metodele procedurale manuale necesită uneori multiple inserții pentru a ajunge la țintă, ceea ce poate duce la o creștere a timpului de procedură, readmisii sau complicații.

În mod norocos, instrumentele disponibile astăzi ajută deja la mitigarea acestor provocări, iar AI este cheia printre ele. Prin cuplarea capacităților AI și de învățare automată cu platforme robotice și de imagistică, sistemul nostru de sănătate poate extinde accesul la îngrijirea de calitate. Acest lucru implică îmbunătățirea vitezei, eficienței și disponibilității procedurilor, cum ar fi biopsiile și ablațiile, ceea ce duce la rezultate mai pozitive și pacienți mai mulțumiți.

Oportunitate în robotică

Sistemele robotice s-au răspândit în întreaga medicină, dar cererea de planificare și monitorizare ghidată de imagini în proceduri, cum ar fi biopsiile sau ablațiile, face ca robotică să fie o potrivire ideală pentru radiologia intervențională. Cu inserția și direcționarea precisă, robotică, medicii pot diagnostica și trata bolile potențial letale mai devreme – atunci când tumorile sunt mai mici și mai susceptibile la tratament. Tehnologia robotică oferă, de asemenea, o cale pentru a incorpora în continuare AI și învățarea automată în radiologia intervențională.

Pe măsură ce fluxurile de lucru clinice incorporează tehnologii alimentate de AI în multiple domenii, nu este decât o chestiune de timp până la adoptarea similară a sistemelor robotice. Atunci când sunt combinate cu învățarea automată, sistemele robotice pot valorifica cantități uriașe de date din procedurile trecute pentru a ajuta medicii să ia decizii foarte informate. Prin partajarea acestor date la nivel global și oferirea mijloacelor de a le analiza, învățarea automată devine o forță unificatoare care dă naștere unui nivel mai sofisticat de îngrijire, bazat pe un ansamblu mai larg de experiențe. De la găsirea cazurilor cu caracteristici similare la evidențierea riscurilor și anomaliilor până la recomandări în timp real, chiar și cei mai experimentați medici vor beneficia de accesul la această serie de capacități. În plus, asocierea AI și imagistică produce capacități noi, cum ar fi îmbunătățirea imaginii, fuziunea imaginii, segmentarea țesutului și renderarea 3D. Fiecare dintre acestea oferă medicului imaginea cea mai clară a țintelor, permite planificarea procedurii în avans și poate contribui la o procedură mai precisă și la optimizarea rezultatelor.

Abordarea lipsei de specialiști și a ineficienței

Platformele robotice alimentate de AI au capacitatea de a face procedurile mai previzibile – reducând riscul de readmisie și finalizarea procedurilor într-un timp consistent. O parte a acestei previzibilități constă în asigurarea unui rezultat optim cu o singură procedură și evitarea necesității de a readmite un pacient pentru o a doua procedură. Medicare cheltuiește aproximativ 30 de miliarde de dolari anual pentru readmisii spitalicești și mai mult de jumătate din această cheltuială se îndreaptă către readmisii evitabile. Prin planificarea procedurilor și valorificarea datelor mari, a învățării automate și a AI prin intermediul platformelor robotice, medicii noștri vor executa procedurile cu acuratețe și eficiență și vor reduce cheltuielile inutile pentru procedurile evitabile.

AI are, de asemenea, oportunitatea de a ajuta la soluționarea lipsei de specialiști. Pe măsură ce dispozitivele intuitive devin mai comune în cadrul unităților medicale și cunoștințele procedurale devin mai accesibile, asistenții medicali – adică asistenții medicali și asistenții medicali – vor efectua mai multe proceduri. Prin împuternicirea mai multor clinicieni cu instrumentele necesare pentru a efectua proceduri intervenționale, putem ușura populația medicală suprasolicitată și distribui încărcătura clinică mai echitabil.

Aplicațiile AI în medicină rămân departe de ubiquitate, dar, în cele din urmă, există o oportunitate enormă pentru AI de a îmbunătăți capacitatea medicilor în radiologia intervențională – nu îi va înlocui, ci va servi ca o cutie de unelte minunată. Prin continuarea avansării lucrărilor care sunt deja în desfășurare în cadrul echipelor de robotică, AI și dezvoltare a învățării automate, vom introduce tehnologia de ultimă generație în radiologia intervențională. Are potențialul de a ajuta la soluționarea lipsei de medici și de a obține rezultate pozitive mai eficient și mai rapid pentru o populație mai mare de pacienți.