Прорывы в области искусственного интеллекта в эндоскопии

Искусственный интеллект (ИИ) имеет огромный потенциал в медицинской области. Он особенно ценен в процедурах, таких как эндоскопия, которые, несмотря на свою распространенность, требуют сложного анализа и экспертных знаний. Медицинская промышленность также не упустила эту возможность, поскольку раннее применение ИИ в эндоскопии уже дало обнадеживающие результаты.

Эндоскопия – это процесс осмотра тела пациента с помощью тонкой, гибкой трубки, оснащенной камерой и светом. Хотя сама процедура относительно проста, понимание изображений может быть сложным. ИИ уже предложил решения по нескольким направлениям.

1. Улучшенное обнаружение аномалий

Самым значительным прорывом ИИ в эндоскопии является то, как машинное обучение улучшает обнаружение. Эндоскопы часто ищут небольшие аномалии, такие как предраковые полипы или поражения. Ранние исследования показывают, что машинное обучение может обнаруживать эти предупреждающие знаки более точно, чем люди.

Уже в 2017 году алгоритмы ИИ могли обнаруживать полипы с точностью 86%, в то время как опытные врачи достигли точности только 74%. С тех пор модели машинного обучения достигли точности до 96,4%. Такие системы часто могут обнаружить аномалии, которые люди могут пропустить.

На практике модели ИИ не заменят специалистов. Однако врачи могут использовать их, чтобы получить большую уверенность в своих диагнозах без длительного процесса. В результате системы здравоохранения могут предоставить пациентам необходимую помощь на ранней стадии их заболеваний, что приводит к улучшению результатов.

2. Более надежная классификация

Точность не является единственным преимуществом ИИ в эндоскопии. Модели машинного зрения также способны классифицировать – или различать различные типы обнаруженных аномалий.

Классификация важна, потому что различные типы полипов или поражений требуют разных подходов к эффективному лечению. Следовательно, модели ИИ могут обеспечить людям необходимую помощь, обнаруживая тонкие различия между аномальными ростами.

Одна нейронная сеть смогла различать колоректальные полипы с точностью до 87%, что ставит ее на один уровень с опытными патологами. Используя эту модель, врачи могут диагностировать пациента без дополнительного обзора, что приводит к более быстрому и точному лечению. В случаях, когда ИИ и первоначальные диагнозы различаются, дополнительное мнение может помочь персоналу рассмотреть дополнительные возможности для улучшения диагностической уверенности.

3. Упрощенные процедуры

Также стоит отметить, что ИИ в эндоскопии не только точен, но и быстр. Хотя уверенность является наиболее важным фактором в медицинском диагнозе, скорость также имеет значение. Более быстрый процесс означает, что лечение может начаться раньше, и врачи могут обслуживать больше пациентов за меньшее время.

Некоторые нейронные сети оказались эффективными в обнаружении полипов в реальном времени, что исключает необходимость пост-эндоскопического анализа для большей уверенности. Другие алгоритмы могут не давать немедленные результаты, но могут занять минуты вместо часов или дней, которые потребовались бы лабораторной процедуре.

Когда врачи могут улучшить обнаружение и классификацию без дополнительного времени, это приводит к значительно улучшению результатов для пациентов. Раннее лечение, помимо экономии времени, позволяет ограниченной рабочей силе обслуживать большее количество пациентов, что делает текучесть и нехватку персонала менее значимыми.

4. Снижение рисков перекрестного загрязнения

Применение ИИ в эндоскопии выходит за рамки самой процедуры. Предотвращение перекрестного загрязнения между тестами также важно, поскольку приблизительно один из 1000 пациентов колоноскопиизаражается во время процедуры. ИИ может помочь, обеспечивая более чистое и безопасное хранение и санитарную обработку.

Умные сушильные шкафы используют фильтрацию HEPA, положительную компрессию и аналогичные шаги для сушки и дезинфекции эндоскопов между процедурами. Алгоритмы еще больше повышают их эффективность, контролируя внутренние условия в реальном времени. Они могут затем регулировать настройки по мере необходимости для поддержания стерильного хранения при открытии и закрытии шкафов.

Альтернативно, ИИ может предсказать неисправности оборудования и предупредить персонал о проблеме до того, как она скомпрометирует чистоту эндоскопа. Процессы, подобные этому, уже распространены в умных домах и промышленном оборудовании HVAC, но в медицинской области они могут предотвратить инфекции и улучшить общее здоровье.

5. Расширенная подготовка специалистов

ИИ также является полезным инструментом для обучения. Эндоскопия – это сложный, специализированный процесс, но оснащение перспективных специалистов необходимыми навыками и знаниями часто происходит слишком медленно, чтобы идти в ногу с растущим спросом. Учитывая, что только в США будет не хватать 86 000 врачей к 2036 году, что-то должно измениться.

Поскольку ИИ так точен, он является полезным способом показать тренировочным специалистам, как выглядят различные полипы, поражения или другие аномалии. Врачи в районах, где нет столько опытных специалистов или другого обучающего оборудования, больше всего выигрывают от этого применения. Используя ИИ в качестве руководства, они могут быстро улучшить свои навыки обнаружения и классификации.

Когда ИИ упрощает подготовку специалистов, надежная эндоскопия и связанная с ней помощь станут доступнее для большего числа людей. Такой сдвиг может работать против давних барьеров в доступе к медицинской помощи между различными демографическими группами.

Потенциальные недостатки ИИ в эндоскопии

Как бы полезен ИИ ни был в эндоскопии, он имеет несколько недостатков. Несбалансированные данные обучения могут привести к тому, что ИИ усилит человеческие предубеждения, и многие исторические медицинские записи лишены равного представительства. Следовательно, эти инструменты могут не быть надежными для каждой демографической группы пациентов.

Сбор достаточного количества данных для обучения этих моделей также может ввести проблемы с конфиденциальностью. Медицинская промышленность сталкивается с жесткими правилами безопасности пациентских данных, поэтому может быть сложно сбалансировать надежность модели с кибербезопасностью и соблюдением требований.

Чрезмерная зависимость от ИИ вводит еще одну проблему – такие диагностические инструменты высокоточные, но не идеальны. Врачи могут стать самонадеянными со временем и принимать их выводы как данность, что приводит к спешным осмотрам и потенциальным неправильным диагнозам. Такие применения будут противоречить преимуществам использования этой технологии.

Использование ИИ в эндоскопии безопасно

К счастью, есть безопасный путь вперед. Как только медицинские организации признают эти недостатки, они могут создать более безопасные политики ИИ, чтобы смягчить негативные эффекты, одновременно используя преимущества.

Большая осторожность во время обучения является важнейшей. Разнообразная команда должна контролировать разработку и регулярно проверять алгоритм, чтобы найти и исправить предвзятые тенденции. Во время этой фазы команды также могут использовать синтетические данные, чтобы защитить конфиденциальность пациентов, обеспечивая при этом более крупную базу данных для обучения. Модели, обученные на синтетических данных могут быть более точными, чем другие, поэтому это может быть лучшим способом вперед, даже помимо проблем с конфиденциальностью и предубеждениями.

Наконец, системы здравоохранения должны обучать врачей использовать ИИ осторожно. Они должны подчеркивать, что человеческие эксперты всегда должны иметь последнее слово и учить профессионалов о ограничениях ИИ, чтобы предотвратить их чрезмерную зависимость от технологии.

ИИ движет эндоскопию вперед

Хотя проблемы остаются, трудно игнорировать потенциал ИИ в эндоскопии. Некоторые сети больниц уже регулярно используют осмотры с помощью ИИ, и по мере улучшения технологий его принятие, вероятно, расширится. Более широкое использование, в свою очередь, приведет к росту соответствующих наборов данных и разработке дополнительных лучших практик.

По мере продолжения таких тенденций ИИ может изменить область эндоскопии. Эти процедуры станут более точными, точными, доступными, эффективными и безопасными. И врачи, и пациенты выиграют от этого сдвига.