การแทรกแซงทางรังสีวิทยาเปิดโอกาสให้ AI มาเปลี่ยนแปลง – ผู้นำความคิด

โดย: Oz Moskovich, หัวหน้าทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI, XACT Robotics

เกือบทุกส่วนของสาธารณสุขกำลังสำรวจการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ แต่มีบางสาขาของการแพทย์ที่มีโอกาสให้ AI มาเปลี่ยนแปลงมากกว่าสาขาอื่น ๆ ในฐานะหัวหน้าทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านหุ่นยนต์ทางการแพทย์ ฉันพยายามหาสาขาที่ต้องการความช่วยเหลือ และไม่มีสาขาการแพทย์ที่ต้องการ AI มากกว่าการแทรกแซงทางรังสีวิทยา

ความท้าทายที่การแทรกแซงทางรังสีวิทยาต้องเผชิญในปัจจุบัน ได้แก่:

• การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญ: เฉพาะ 10 เปอร์เซ็นต์ ของนักวิทยุแพทย์ที่ได้รับการฝึกอบรมทางด้านการแทรกแซงทางรังสีวิทยา
• ค่าใช้จ่าย: การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นสำหรับผู้ป่วย ผู้ป่วยในพื้นที่ชนบทมักเดินทางไปหานักวิทยุแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านการแทรกแซงทางรังสีวิทยา – ทำให้เกิดค่าใช้จ่าย สำหรับการเดินทางและที่พัก
• การวินิจฉัยทันเวลา: การศึกษาของ Sinai พบว่าการวินิจฉัยทันเวลาทำให้การเสียชีวิตจากมะเร็งปอดลดลงอย่างมาก
• คุณสมบัติของเนื้องอก: เมื่อวินิจฉัยเนื้องอกที่อาจเกิดขึ้น ขนาด ตำแหน่ง และความยืดหยุ่นของเนื้อเยื่อสามารถทำให้เกิดการวินิจฉัยและรักษาที่ล่าช้า
• ความไม่สอดคล้องกันของขั้นตอน: วิธีการทำขั้นตอนด้วยมือบางครั้งต้องมีการใส่เข้าไปหลายครั้งเพื่อให้ถึงเป้าหมายที่ต้องการ ซึ่งสามารถทำให้เวลาในการทำขั้นตอนยาวขึ้น การรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำ หรือการเกิดภาวะแทรกซ้อน

幸运的是 เครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบันกำลังช่วยลดความท้าทายเหล่านี้ และ AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือเหล่านั้น โดยการผสมผสาน AI และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้ากับแพลตฟอร์มหุ่นยนต์และการถ่ายภาพ เราสามารถขยายการเข้าถึงการรักษาคุณภาพได้ ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงความเร็ว ความมีประสิทธิภาพ และความพร้อมของขั้นตอนการรักษา เช่น การทำไบอ็อปซีและอาบเลชัน ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและผู้ป่วยที่พึงพอใจมากขึ้น

โอกาสในด้านหุ่นยนต์

ระบบหุ่นยนต์ได้แพร่กระจายไปทั่วการแพทย์ แต่ความต้องการการวางแผนและการติดตามด้วยภาพที่ซับซ้อนและแม่นยำในการทำขั้นตอนการรักษา เช่น การทำไบอ็อปซีหรืออาบเลชัน ทำให้หุ่นยนต์เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับการแทรกแซงทางรังสีวิทยา ด้วยการใส่เข้าไปและควบคุมด้วยหุ่นยนต์ที่แม่นยำ แพทย์สามารถวินิจฉัยและรักษาโรคที่อาจเป็นอันตรายได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ เมื่อเนื้องอกยังเล็กและยืดหยุ่นได้ เทคโนโลยีหุ่นยนต์ยังเป็นช่องทางในการรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้ากับการแทรกแซงทางรังสีวิทยา

ด้วยการทำงานทางคลินิกที่รวมเทคโนโลยี AI ที่มีพลังงานมากขึ้นในหลายโดเมน ก็เป็นเพียงเรื่องของเวลาเท่านั้นที่จะนำระบบหุ่นยนต์มาใช้ เมื่อรวมกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร ระบบหุ่นยนต์สามารถใช้ข้อมูลการทำขั้นตอนในอดีตจำนวนมากเพื่อช่วยแพทย์ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล โดยการแบ่งปันข้อมูลนี้ทั่วโลกและให้เครื่องมือในการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลายเป็นพลังที่รวมให้เกิดระดับการรักษาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งอาศัยประสบการณ์ที่กว้างขึ้น ตั้งแต่การค้นหาคดีที่มีลักษณะคล้ายกัน การเน้นย้ำถึงความเสี่ยงและความผิดปกติ ไปจนถึงคำแนะนำแบบเรียลไทม์ แม้กระทั่งแพทย์ที่มีประสบการณ์มากที่สุดก็จะ受益จากการที่สามารถเข้าถึงความสามารถเหล่านี้ได้ นอกจากนี้ การผสมผสาน AI และการถ่ายภาพยังสร้างความสามารถใหม่ ๆ เช่น การเพิ่มภาพ การรวมภาพ การแบ่งส่วนเนื้อเยื่อ และการแสดงภาพ 3 มิติ แต่ละอย่างเหล่านี้ทำให้แพทย์มองเห็นเป้าหมายได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ช่วยให้สามารถวางแผนการรักษาล่วงหน้า และสามารถทำขั้นตอนการรักษาที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพของผลลัพธ์

การแก้ไขปัญหาการขาดแคลนและความไม่มีประสิทธิภาพ

แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ที่มี AI มีความสามารถในการทำให้การรักษามีความคาดการณ์ได้มากขึ้น – ลดความเสี่ยงของการรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำ และทำให้การรักษาสามารถทำได้ภายในเวลาที่คาดการณ์ได้ ส่วนหนึ่งของความคาดการณ์นี้คือการรับรองว่าการรักษาจะมีผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วยการรักษาเพียงครั้งเดียว และหลีกเลี่ยงการรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำสำหรับการรักษาครั้งที่สอง Medicare ใช้จ่าย ประมาณ 30 พันล้านดอลลาร์ ต่อปีสำหรับการรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำ และมากกว่าครึ่งหนึ่งของค่าใช้จ่ายนี้ไปสู่การรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำที่สามารถหลีกเลี่ยงได้ โดยการวางแผนการรักษาและใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และ AI ผ่านแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ แพทย์ของเราจะสามารถทำการรักษาได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ และลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นสำหรับการรักษาที่สามารถหลีกเลี่ยงได้

AI ยังมีโอกาสที่จะช่วยแก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้วย เมื่ออุปกรณ์ที่ใช้งานง่ายขึ้นแพร่กระจายไปทั่วโรงพยาบาลและความรู้เกี่ยวกับการรักษาเป็นที่เข้าถึงได้มากขึ้น ผู้ช่วยแพทย์ – เช่น ผู้ช่วยแพทย์และผู้ปฏิบัติการพยาบาล – จะทำการรักษาได้มากขึ้น โดยการให้อำนาจแก่แพทย์มากขึ้นด้วยเครื่องมือในการทำการรักษา เราสามารถบรรเทาแรงกดดันที่แพทย์ต้องเผชิญและกระจายภาระทางคลินิกได้อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น

การประยุกต์ใช้ AI ในการแพทย์ยังคงอยู่ห่างไกลจากความแพร่หลาย แต่สุดท้ายแล้วมีโอกาสที่จะช่วยเพิ่มความสามารถของแพทย์ในด้านการแทรกแซงทางรังสีวิทยา – ไม่ใช่การแทนที่พวกเขา แต่เป็นเครื่องมือใหม่ที่น่าตื่นตาตื่นใจ โดยการดำเนินการต่อการทำงานที่กำลังดำเนินอยู่ในด้านหุ่นยนต์ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร เราจะนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยมาใช้ในด้านการแทรกแซงทางรังสีวิทยา มันจะมีศักยภาพในการช่วยแก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วสำหรับผู้ป่วยจำนวนมากขึ้น