Radiologia intervențională este matură pentru perturbarea AI – Lideri de opinie

De: Oz Moskovich, lider al echipei de 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 robotică medicală, sunt dornic să găsesc domenii care necesită ajutor, și nici o specialitate medicală nu prezintă o nevoie mai clară de AI decât radiologia intervențională.

Provocările cu care se confruntă radiologia intervențională astăzi includ:

• Lipsa de specialiști: Doar aproximativ 10 procente dintre radiologi primesc o pregătire de specialitate în radiologie intervențională.
• Costuri: Lipsa de specialiști contribuie la costuri suplimentare pentru pacienți. Pacienții din zonele rurale, în special, călătoresc adesea pentru a găsi cel mai apropiat radiolog intervenționalist – suportând costuri pentru călătorie și cazare.
• Diagnosticare la timp: Un studiu recent efectuat de Sinai a arătat că diagnosticarea la timp a dus la o scădere semnificativă a deceselor cauzate de cancerul pulmonar.
• Proprietăți ale tumorilor: La diagnosticarea unei posibile tumori, dimensiunea, localizarea și complianța 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 timp de procedură mai lung, reinternări sau complicații.

În mod fericit, instrumentele disponibile astăzi ajută deja la mitigarea acestor provocări, iar AI este cheia printre ele. Prin cuplarea capacităților de inteligență artificială și 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 precise 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 de a incorpora mai mult inteligența artificială și învățarea automată în radiologia intervențională.

Pe măsură ce fluxurile clinice încorporează tot mai mult tehnologii bazate pe inteligență artificială în multiple domenii, este doar 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 proceduri anterioare pentru a ajuta medicii să ia decizii 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 o experiență mai largă. De la identificarea 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 aceste capacități. În plus, asocierea inteligenței artificiale și a imaginilor produce noi capacități, cum ar fi îmbunătățirea imaginilor, fuziunea imaginilor, segmentarea țesuturilor și reprezentările 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 rezultate optimizate.

Abordarea lipsei de personal și a ineficienței

Platformele robotice bazate pe inteligență artificială au capacitatea de a face procedurile mai previzibile – reducând riscul de reinternare și finalizarea procedurilor într-un timp consistent. Parte a acestei previzibilități constă în asigurarea unui rezultat optim cu o singură procedură și evitarea necesității de a reinternă un pacient pentru o a doua procedură. Medicare cheltuiește aproximativ 30 de miliarde de dolari anual pentru reinternările în spitale și mai mult de jumătate din această cheltuială se îndreaptă către reinternări evitabile. Prin planificarea procedurilor și valorificarea datelor mari, a învățării automate și a inteligenței artificiale prin platforme robotice, medicii noștri vor executa procedurile cu acuratețe și eficiență și vor reduce cheltuielile inutile pentru proceduri evitabile.

Inteligența artificială are, de asemenea, oportunitatea de a ajuta la soluționarea lipsei de specialiști. Pe măsură ce dispozitivele intuitive devin mai comune în instituțiile de îngrijire a sănătății și cunoștințele procedurale devin mai accesibile, asistenții medicali – adică asistenții medicali și asistenții medicali – vor efectua mai multe proceduri. Prin împuternicirea mai multor clinicienilor cu instrumentele necesare pentru a efectua proceduri intervenționale, putem ușura presiunea asupra populației medicale și distribui mai echitabil sarcina clinică.

Aplicațiile inteligenței artificiale în medicină rămân departe de ubiquitate, dar, în cele din urmă, există o oportunitate uriașă pentru inteligența artificială 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 echipele de robotică, inteligență artificială și învățare automată, vom introduce tehnologie de ultimă generație în radiologia intervențională. Acesta 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.