Müdahaleci Radyoloji AI Bozulmasına Hazır – Düşünce Liderleri

By: Oz Moskovich, AI ve Veri Bilimi Lideri, XACT Robotics.

Hastalık bakımının几乎 her sektöründe, yapay zeka için uygulamalar araştırılıyor, ancak bazı tıp alanları diğerlerine göre AI bozulmasına daha fazla fırsat sunuyor. Tıbbi robotikte veri bilimcisi ekibinin lideri olarak, ihtiyaç alanlarını bulmaya hevesliyim ve hiçbir tıbbi uzmanlık, müdahaleci radyolojiden daha açık bir şekilde AI’ye ihtiyaç duymuyor.

Müdahaleci radyoloji bugün karşılaştığı zorluklar şunlar:

• Uzman eksikliği: Sadece yaklaşık 10 procent radyolog, müdahaleci radyoloji alanında uzmanlık eğitimi alıyor.
• Maliyet: Uzman eksikliği, hastalar için ek maliyetlere neden oluyor. Özellikle kırsal alanlardaki hastalar, en yakın müdahaleci radyoloğu bulmak için seyahat ediyor – seyahat ve konaklama masrafları yapıyorlar.
• Zamanında teşhis:最近 bir Sinai çalışması, daha erken teşhisin, akciğer kanseri ölümlerinde önemli bir azalmaya yol açtığını buldu.
• Tümör özellikleri: Potansiyel bir tümör teşhis ederken, boyut, konum ve doku uyumu, gecikmiş teşhis ve tedaviye neden olabilir.
• İşlem tutarsızlıkları: Manuel prosedürel yöntemler bazen, istenen hedefe ulaşmak için birden fazla girişe ihtiyaç duyabilir, bu da daha uzun prosedür süreleri, yeniden kabul veya komplikasyonlara neden olabilir.

Şanslıyız ki, mevcut araçlar zaten bu zorlukları hafifletmeye yardımcı oluyor ve AI bunlardan biri. AI ve makine öğrenimi yeteneklerini robotik ve görüntüleme platformlarıyla birleştirerek, sağlık sistemimiz kaliteli bakım erişimi genişletebilir. Bu, biyopsi ve ablasyon gibi prosedürlerin hızını, verimliliğini ve erişilebilirliğini artırarak, daha olumlu sonuçlar ve memnun hasta anlamına geliyor.

Robotikte fırsat

Robotik sistemler, tıbbın her alanında yaygınlaştı, ancak biyopsi veya ablasyon gibi prosedürlerde karmaşık ve doğru görüntü rehberli planlama ve izleme talebi, robotiğin müdahaleci radyoloji için ideal bir uyum haline getiriyor. Doğru, robotik güçlendirilmiş girişle ve yönlendirmeyle, doktorlar potansiyel olarak yaşamı tehdit eden hastalıkları daha erken teşhis edebilir ve tedavi edebilir – tümörler daha küçük ve tedaviye daha uygun olduğunda. Robotik teknoloji ayrıca, AI ve makine öğrenimini müdahaleci radyolojiye daha da entegre etme yolunu sunuyor.

Klinik iş akışları, AI güçlendirilmiş teknolojileri birden fazla alanda giderek daha fazla entegre ediyor, bu nedenle benzer şekilde robotik sistemlerin benimsenmesi sadece zaman meselesi. Makine öğrenimi ile birleştirildiğinde, robotik sistemler, geçmiş prosedür verilerini kullanarak doktorlara çok bilgili kararlar verme olanağı sunabilir. Bu verileri küresel olarak paylaşarak ve analiz etmelerini sağlayarak, makine öğrenimi, daha sofistike bir bakım düzeyine yol açan birleştirici bir güç haline geliyor. Benzer özelliklere sahip vakaları bulmaktan, riskleri ve anormallikleri vurgulamaya, gerçek zamanlı önerilere kadar, hatta en deneyimli doktorlar da bu yetenek setine erişmekten yararlanacak. Ayrıca, AI ve görüntüleme birleştirilmesi, görüntü iyileştirme, görüntü birleştirme, doku segmentasyonu ve 3B işlemler gibi yeni yetenekler sunuyor. Her biri, doktora hedeflerinin en net resmini sunuyor, prosedür planlamasını önceden yapıyor ve daha precisa bir prosedürü optimize ediyor.

Eksiklik ve verimsizlikleri giderme

AI güçlendirilmiş robotik platformlar, prosedürleri daha öngörülebilir hale getirebilir – yeniden kabul riskini azaltabilir ve prosedürleri tutarlı bir süre içinde tamamlayabilir. Bu öngörülebilirliğin bir kısmı, optimal bir sonucu tek bir prosedürle sağlamak ve ikinci bir prosedür için hastanın yeniden kabul edilmesini önlemek. Medicare, yaklaşık 30 milyar dolar yıllık olarak hastane yeniden kabul ücretleri için harcıyor ve bu tutarın yarısından fazlası kaçınılabilir yeniden kabul ücretlerine gidiyor. Robotik platformlar aracılığıyla prosedürleri planlayarak ve büyük veri, makine öğrenimi ve AI’yi kullanarak, doktorlarımız prosedürleri doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirecek ve kaçınılabilir prosedürler için israf edilen harcamaları azaltacak.

AI ayrıca uzman eksikliğini çözmeye yardımcı olma fırsatına sahip. İntuitif cihazlar, sağlık hizmeti sağlayıcı tesislerinde daha yaygın hale geldikçe ve prosedürel bilgi daha erişilebilir hale geldikçe, doktor asistanları – yani doktor asistanları ve hemşire uygulayıcıları – daha fazla prosedür gerçekleştirecek. Daha fazla klinisyeni, müdahaleci prosedürleri gerçekleştirmelerine olanak tanıyan araçlarla donatarak, gerilen doktor nüfusu rahatlatıp klinik yükü daha adil bir şekilde dağıtabiliriz.

Tıpta AI uygulamaları, her yerde bulunmaktan yıllar uzakta olabilir, ancak sonunda, AI’nin müdahaleci radyolojide doktor yeteneklerini geliştirmek için muazzam bir fırsat var – onları asla değiştirmeyecek, ancak harika yeni bir araç seti olarak hizmet edecek. Robotik, AI ve makine öğrenimi geliştirme ekipleri boyunca zaten yapılan çalışmayı ilerlettirmeye devam ederek, müdahaleci radyolojiye öncü teknolojileri tanıtacağız. Bu, doktor eksikliğini çözmeye ve daha büyük bir hasta kitlesine daha verimli ve hızlı bir şekilde olumlu sonuçlar elde etmeye yardımcı olmak için potansiyele sahip.