Genombrott inom artificiell intelligens i endoskopi

Artificiell intelligens (AI) har ett stort potential inom det medicinska området. Det är särskilt värdefullt i procedurer som endoskopi som, trots att de är vanliga, kräver komplex analys och expertinsikt. Hälsovårdsindustrin har inte förbisett denna möjlighet heller, eftersom tidiga användningar av AI inom endoskopi redan har gett lovande resultat.

Endoskopi är processen att undersöka patienters kroppar med hjälp av en tunn, flexibel tub som är utrustad med en kamera och ljus. Medan själva proceduren är ganska enkel, kan det vara svårt att tolka bilderna. AI har redan erbjudit lösningar på flera fronter.

1. Förbättrad upptäckt av avvikelser

Det mest betydande genombrottet för AI inom endoskopi är hur maskinlärning förbättrar upptäckten. Endoskop oftast letar efter små avvikelser som förstadier till cancer eller lesions. Tidiga studier tyder på att maskinlärning kan upptäcka dessa varningstecken mer exakt än människor.

Redan 2017 kunde AI-algoritmer upptäcka polyper med 86% noggrannhet, medan expertläkare endast uppnådde 74% noggrannhet. Sedan dess har maskinlärningsmodeller nått noggrannheter så höga som 96,4%. Sådana system kan ofta upptäcka avvikelser som människor kan missa också.

I praktiken kommer AI-modeller inte att ersätta specialister. Men läkare kan använda dem för att få större förtroende för sina diagnoser utan en tidskrävande process. Som ett resultat kan hälsovårdssystem ge patienter den hjälp de behöver tidigare i sjukdomens tidslinje, vilket leder till förbättrade resultat.

2. Mer tillförlitlig klassificering

Noggrannhet är inte den enda fördelen med AI inom endoskopi. Maskinvisionmodeller är också skickliga på klassificering – eller att skilja på olika typer av upptäckta avvikelser.

Klassificering är viktigt eftersom olika typer av polyper eller lesions kräver olika tillvägagångssätt för att behandlas effektivt. Följaktligen kan AI-modeller se till att människor får den vård de faktiskt behöver genom att upptäcka subtila skillnader mellan onormala tillväxter.

Ett neuronnät kunde skilja på kolorektala polyper med upp till 87% noggrannhet, vilket placerar det på samma nivå som expertpatologer. Med hjälp av detta modell kunde läkare diagnostisera en patient utan ytterligare granskning, vilket ledde till snabbare och mer exakt behandling. I fall där AI och initiala diagnoser skiljer sig åt, kunde den extra åsikten hjälpa personalen att överväga ytterligare möjligheter för att förbättra diagnostiskt förtroende.

3. Strömlinjeformade procedurer

Det är också värt att notera att endoskopi-AI är snabb, förutom att den är exakt och specifik. Medan säkerhet är det viktigaste i en medicinsk diagnos, spelar hastighet också en roll. En snabbare process innebär att behandlingen kan börja tidigare och läkare kan se fler patienter på kortare tid.

Vissa neuronnät har visat sig vara effektiva för att upptäcka polyper i realtid, vilket eliminerar behovet av post-endoskopisk analys för större förtroende. Andra algoritmer kan inte ge omedelbara resultat, men kan ta några minuter istället för de timmar eller dagar som ett labbförfarande skulle ta.

När läkare kan förbättra sin upptäckt och klassificering utan att ta extra tid, leder det till dramatiskt förbättrade patientresultat. Utöver tidigare behandling, tillåter tidsbesparingen en begränsad arbetskraft att betjäna ett större antal patienter, vilket gör personalbrist och omsättning mindre påverkande.

4. Lägre risker för korskontamination

Användningen av AI inom endoskopi går utöver själva proceduren. Att förhindra korskontamination mellan tester är också viktigt, eftersom ungefär en av 1 000 koloskopipatienter får infektioner från processen. AI kan hjälpa till genom att säkerställa renare, säkrare förvaring och desinfektion.

Smart torkskåp använder HEPA-filtrering, positiv tryckning och liknande steg för att torka och desinficera endoskop mellan procedurer. Algoritmer förbättrar dem ytterligare genom att övervaka inre förhållanden i realtid. De kan sedan justera inställningar som behövs för att upprätthålla sterilt förvaring när skåpen öppnas och stängs.

Alternativt kan AI förutsäga utrustningsfel och varna personal om problemet innan det komprometterar endoskopets renhet. Processer som denna är redan vanliga i smarta hem och industriell HVAC-utrustning, men inom det medicinska området kunde de förhindra infektioner och förbättra den allmänna hälsan.

5. Utökad specialistutbildning

AI är också ett användbart träningsverktyg. Endoskopi är en komplex, specialiserad process, men att utrusta blivande specialister med nödvändiga färdigheter och kunskaper är ofta för långsamt för att hålla jämna steg med den ökande efterfrågan. Med tanke på att USA ensam kommer att sakna 86 000 läkare år 2036, måste något förändras.

Eftersom AI är så exakt, är det ett hjälpsamt sätt att visa blivande specialister hur olika polyper, lesions eller andra avvikelser ser ut. Läkare i områden utan så många experter eller annan träningsutrustning har mest nytta av detta användningsfall. Genom att använda AI som en guide kan de snabbt förbättra sina upptäckts- och klassificeringsfärdigheter.

När AI strömlinjeformar specialistutbildning, kommer tillförlitlig endoskopi och relaterad vård att bli mer tillgänglig för fler människor. En sådan förändring kunde verka mot långvariga hinder för vård mellan olika demografiska grupper.

Potentiella nackdelar med AI inom endoskopi

Så gott som AI kan vara inom endoskopi, så finns det några nackdelar. Skeva träningsdata kan orsaka AI att förstärka mänskliga fördomar, och många historiska medicinska register saknar lika representation. Följaktligen kan dessa verktyg inte vara tillförlitliga för varje patientdemografisk grupp.

Att samla in tillräckligt med data för att träna dessa modeller kan också introducera sekretessproblem. Hälsovårdsindustrin står inför stränga regler för patientdatasäkerhet, så det kan vara svårt att balansera modellens tillförlitlighet med cybersäkerhet och regelefterlevnad.

Överdriven tillit till AI introducerar en annan oro – sådana diagnostiska verktyg är mycket exakta men ofullständiga. Läkare kan bli självbelåtna över tiden och ta deras input för given, vilket leder till brådskande screeningar och potentiella feldiagnoser. Sådana användningsfall skulle motverka fördelarna med att använda tekniken.

Använda AI inom endoskopi på ett säkert sätt

Tack och lov finns det ett säkert sätt framåt. När medicinska organisationer erkänner dessa nackdelar, kan de bygga säkrare AI-politik för att mildra de negativa effekterna samtidigt som de kapitaliserar på fördelarna.

Större omsorg under utbildning är av yttersta vikt. Ett diversifierat team måste övervaka utvecklingen och ofta granska algoritmen för att hitta och korrigera fördomsbenägenhet. Under denna fas kan team också använda syntetisk data för att skydda patientsekretessen samtidigt som de tillhandahåller en större träningsdatabas. Modeller som tränats på syntetisk data kan vara mer exakta än andra, så det kan vara det bästa sättet framåt, även utanför sekretess- och fördomsproblem.

Slutligen måste hälsovårdssystem utbilda läkare att använda AI försiktigt. De måste betona att mänskliga experter alltid måste ha det sista ordet och undervisa professionella om AI:s brister för att förhindra att de förlitar sig för mycket på tekniken.

AI driver endoskopifältet framåt

Medan utmaningar kvarstår, är det svårt att bortse från potentialen för AI inom endoskopi. Vissa sjukhusnätverk använder redan regelbundet AI-assisterade screeningar, och när tekniken förbättras, kommer antagligen antagandet att expandera. Utökat användande, i sin tur, kommer att leda till tillväxt i relevanta datamängder och utveckling av ytterligare bästa metoder.

När sådana trender fortsätter, kan AI omforma endoskopifältet. Dessa procedurer kommer att bli mer exakta, precisa, tillgängliga, effektiva och säkra. Både läkare och patienter kommer att dra nytta av den förändringen.