AI:s roll i medicinsk bildbehandling för tidigare upptäckt av anomali

Hypen kring AI är fortfarande utbredd inom sjukvården men är särskilt stark inom radiologi. Om du minns de tidiga dagarna av datorstödd design (CAD), är det ganska imponerande hur långt tekniken har kommit. En infödd ChatGPT skulle kanske hävda att mycket arbete måste göras innan AI kan nå sin fulla potential inom detta område. Båda åsikterna är korrekta. Den här artikeln kommer att undersöka varför det är så svårt för AI att upptäcka saker, hur dess roll förändras och vilka trender att titta på under 2025 och framåt.

Hitta en nål i en höstack: Det är svårt att upptäcka.

Att upptäcka sjukdom tidigt är svårt eftersom sjukdomar ofta börjar med ganska subtila avvikelser från normalt utseende i radiologiska bilddata. Eftersom det finns en hel del helt normala, naturliga variationer mellan individer, är det väldigt svårt att avgöra vilka mindre förändringar som verkligen är onormala. Till exempel börjar lungknölarna mycket små; diffusa lungsjukdomar börjar med lätt förbisedda vävnadsförändringar.

Det är där Maskininlärning (ML) spelar en viktig roll. Det kan lära sig att känna igen de specifika förändringar som inte är normala, utan snarare förknippade med sjukdom och skilja dem från normala variationer. Denna normala variation kan ha olika källor: individuell anatomi, tekniska skillnader i bildinsamlingsutrustningen eller till och med tidsmässiga förändringar i vävnadsutseende som är helt normala. Vi behöver träna ML-modeller med stora mängder data så att de kan bilda representationer av denna variation och identifiera de förändringar som pekar på sjukdom.

Kan AI hjälpa oss att upptäcka anomalier tidigare?

AI kan hjälpa på flera sätt. För det första kan den känna igen specifika mönster som är associerade med sjukdomar, såsom cancer, interstitiell lungsjukdom eller hjärt-kärlsjukdom i bilddata. Genom att träna på så olika data som möjligt kan AI på ett robust sätt upptäcka fynd som är viktiga för den första diagnosen. Och genom att analysera hela bildvolymer kan den stödja radiologer genom att markera misstänkta områden och därigenom öka läkarnas känslighet.

För det andra kan AI använda bildfunktioner utöver de som människor enkelt kan observera och rapportera. Vid upptäckt av lungcancer bedömer radiologer först storleken, formen och kategorin av en knöl för att besluta om nästa åtgärd i patienthanteringen. AI kan analysera tredimensionell textur och finkorniga egenskaper hos en knöls yta för att mer tillförlitligt avgöra om den medför en hög eller låg risk för malignitet. Detta har direkta konsekvenser i handläggningen av enskilda patienter, såsom om personen kommer att skickas för biopsi eller inte, eller längden och frekvensen av uppföljningsintervallen.

I en studie av Adams et al. (JACR), visades det att parningsriktlinjebaserad hantering av tillfälliga knölar i bröst-CT med ML-baserad analys kan avsevärt minska falska positiva resultat. Detta leder till både ett minskat antal onödiga biopsier (för de fall där AI säger att knölen är godartad) och snabbare tid till behandling (för de fall där AI säger att knölen är malign). Här är det viktigt att betona – AI förespråkar inte att riktlinjer ska tas bort. Istället utmanas vi att komplettera de nödvändiga riktlinjerna med AI-resultat. I det här fallet, om ML-poängen motsäger riktlinjen med hög säkerhet, gå då med ML-poängen; annars håll dig till riktlinjerna. Vi kommer att se fler sådana här ansökningar i framtiden.

För det tredje kan AI hjälpa till att kvantifiera förändringar över tid hos patienter, vilket återigen är avgörande för korrekt uppföljning. Aktuella algoritmer inom området ML och medicinsk bildanalys kan ställa in flera bilder från samma patient – ​​vi kallar detta ”registrering” – så att vi kan titta på samma position vid olika tidpunkter. När det gäller lungcancer kan vi genom att lägga till spårningsalgoritmer presentera hela historien om varje knöl i en lunga för radiologerna när de öppnar ett ärende. Istället för att behöva slå upp tidigare skanningar och navigera till rätt position för några exempel på knölar, ser de allt på en gång. Detta bör inte bara frigöra tid, utan också ge en trevligare arbetsupplevelse för läkarna.

Radiologi kommer att utvecklas på grund av AI. Frågan är hur?

Det finns flera riktningar där AI går snabbt framåt. Den uppenbara är att vi samlar in mer mångsidig och representativ data för att bygga robusta modeller som fungerar bra i kliniska miljöer. Detta inkluderar inte bara data från olika typer av skannrar, utan även data relaterade till komorbiditeter som gör det svårare att upptäcka cancer.

Bortsett från data finns det ett kontinuerligt framsteg i utvecklingen av nya ML-metoder för att förbättra noggrannheten. Till exempel är ett stort forskningsområde att titta på hur man kan skilja biologisk variabilitet från skillnader i bildinsamling; ett annat område är att titta på hur man överför ML-modeller till nya domäner. Multimodalitet och predikation representerar två särskilt spännande riktningar som också antyder hur radiologi kan förändras under de närmaste åren. Inom precisionsmedicin är integrerad diagnostik en kritisk riktning som syftar till att använda data från radiologi, laboratoriemedicin, patologi och andra diagnostiska områden för behandlingsbeslut. Om dessa data används tillsammans ger de mycket mer information för att vägleda beslut än någon enskild parameter ensam. Detta är redan standardpraxis, till exempel i tumörtavlor; ML kommer helt enkelt att gå in i diskussionen framåt. Detta väcker frågan: vad ska ML-modeller göra med all denna integrerade data från flera källor? En sak vi skulle kunna göra är att försöka förutsäga framtida sjukdom såväl som en individs svar på behandling. Tillsammans har de mycket makt som vi kan utnyttja för att skapa "vad-om"-förutsägelser som kan styra behandlingsbeslut.

Trender för 2025: Utformning av effektivitet, kvalitet och ersättning

Det finns flera faktorer som driver AI i klinisk praxis. Två viktiga aspekter är effektivitet och kvalitet.

Effektivitet

Genom att låta radiologer koncentrera sig på den avgörande och utmanande aspekten av sitt arbete – att integrera komplexa data – kan AI bidra till att öka effektiviteten. AI kan stödja detta genom att tillhandahålla kritisk och relevant information vid vårdpunkten – t.ex. kvantitativa värden – eller genom att automatisera ett fåtal uppgifter såsom upptäckt eller segmentering av en anomali. Detta har en intressant bieffekt: det möjliggör inte bara att bedömningen av förändringar går snabbare, utan det medför också uppgifter som pixel-för-pixel-segmentering och volym av sjukdomsmönster från forskning till klinisk praxis. Att manuellt segmentera stora mönster är helt omöjligt i många fall, men automatisering gör denna information tillgänglig under rutinvård.

Kvalitet

Ai påverkar kvaliteten på arbetet. Med det menar vi: att bli bättre på diagnos, rekommendation av specifik behandling, tidigare upptäckt av sjukdom eller mer exakt bedömning av behandlingssvar. Detta är fördelar för varje enskild patient. För närvarande utvärderas förhållandet mellan dessa fördelar och kostnadseffektivitet på systemnivå för att studera och jämföra de hälsoekonomiska effekterna av introduktionen av AI i radiologi.

Ersättning

AI-antagande handlar inte längre enbart om effektivitet; det uppmärksammas och belönas för sina påtagliga bidrag till patientvård och kostnadsbesparingar. Dess införande i ersättningssystemen belyser denna förändring. Även om fördelarna – som att minska onödiga procedurer och påskynda behandlingen – verkar enkla i efterhand, har resan varit lång. Nu, med de första framgångsrika fallen som dyker upp, är den transformativa effekten av AI tydlig. Genom att förbättra patientresultaten och optimera vårdprocesser omformar AI branschen, med spännande utvecklingar i horisonten.

Forma framtiden för medicinsk bildbehandling

Medicinsk bildbehandling genomgår grundläggande förändringar. Precisionsmedicin, integrerad diagnostik och ny molekylär diagnostisk teknologi förändrar sätten att fatta behandlingsbeslut i ett allt mer komplext landskap av terapialternativ. AI är en katalysator för denna förändring, eftersom den gör det möjligt för läkare att integrera fler egenskaper som fångas av olika modaliteter och koppla dem till behandlingssvar.

Det kommer fortfarande att ta tid att använda dessa verktyg i stor skala på grund av tekniska utmaningar, integrationsproblem och hälsoekonomiska problem. En sak vi alla kan göra för att påskynda processen är att vara en informerad patient. Vi kan alla prata med våra läkare om vilken AI de kan ha testat eller använder i praktiken och hur dessa verktyg kompletterar deras yrkeserfarenhet och kunskap. Marknaden talar till efterfrågan; så om vi kräver tidig, exakt upptäckt kommer AI.