Müdahaleci Radyoloji, Yapay Zeka Bozulmasına Hazır – Düşünce Liderleri

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

Herhangi bir sağlık sektörünün几乎 tümü, yapay zekanın uygulamalarını keşfetmektedir, ancak bazı tıp alanları diğerlerine göre daha fazla yapay zeka bozulmasına olanak tanır. Tıbbi robotikte veri bilim ekibinin lideri olarak, ihtiyaç alanlarını bulmaya çalışıyorum ve hiçbir tıbbi uzmanlık, müdahaleci radyolojiden daha fazla yapay zeka ihtiyacına sahip değildir.

Müdahaleci radyoloji bugün karşılaştığı zorluklar şunlardır:

• Uzman eksikliği: Sadece yaklaşık 10 procent radyolog, müdahaleci radyoloji alanında uzmanlık eğitimi alır.
• Maliyet: Uzman eksikliği, hastalar için ek maliyetlere neden olur. Özellikle kırsal alanlardaki hastalar, genellikle en yakın müdahaleci radyoloğu bulmak için seyahat eder ve seyahat ve konaklama masrafları ile karşılaşır.
• Zamanında teşhis: Recent Sinai çalışması, daha erken teşhisin, önemli ölçüde akciğer kanseri ölüm oranlarının düşmesine yol açtığını buldu.
• Tümör özellikleri: Potansiyel bir tümör teşhis ederken, boyut, konum ve doku uyumu, gecikmiş teşhis ve tedaviye neden olabilir.
• İşlem tutarsızlıkları: Manuel işlem yöntemleri bazen, hedefe ulaşmak için birden fazla girişe ihtiyaç duyabilir, bu da daha uzun işlem süreleri, yeniden kabul veya komplikasyonlara neden olabilir.

Şanslıyız ki, mevcut araçlar bu zorlukları hafifletmeye yardımcı olmakta ve yapay zeka da bunlardan biridir. Yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerini robotik ve görüntüleme platformları ile birleştirerek, sağlık sistemimiz kaliteli bakım erişimi genişletebilir. Bu, biyopsi ve ablasyon gibi işlemlerin hızını, verimliliğini ve erişilebilirliğini artırarak, daha olumlu sonuçlar ve memnun hasta sayısını artırabilir.

Robotikte Fırsat

Robotik sistemler, tıp alanında yaygınlaşmıştır, ancak biyopsi veya ablasyon gibi işlemlerde karmaşık ve doğru görüntü rehberli planlama ve izleme talebi, robotiği müdahaleci radyoloji için ideal bir seçim haline getirir. Doğru, robotik güdümlü girişle, doktorlar potansiyel olarak yaşam tehdit edici hastalıkları daha erken teşhis edebilir ve tedavi edebilir – tümörler daha küçükken ve tedaviye daha duyarlı olduğunda. Robotik teknoloji ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimini müdahaleci radyolojiye daha da entegre etmenin bir yolunu sağlar.

Klinik iş akışları, birden fazla alanda yapay zeka destekli teknolojileri içererek artmaktadır, bu nedenle robotik sistemlerin benzer bir şekilde benimsenmesi sadece zaman meselesidir. Makine öğrenimi ile birleştirilen robotik sistemler, geçmiş işlem verilerini kullanarak doktorların çok bilgili kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu verileri küresel olarak paylaşarak ve analiz etmelerini sağlayan araçlar sunarak, makine öğrenimi daha gelişmiş bir bakım düzeyine yol açan daha geniş bir deneyim setine dayanan birleştirici bir güç haline gelir. Benzer özelliklere sahip vakaları bulmaktan, riskleri ve anormallikleri vurgulamaya, gerçek zamanlı önerilere kadar, hatta en deneyimli doktorlar da bu yeteneklere erişmekten yararlanacaktır. Ayrıca, yapay zeka ve görüntüleme birleştirilmesi, yeni yetenekler sağlar, Örneğin, görüntü iyileştirme, görüntü birleştirme, doku segmentasyonu ve 3D işlemler. Her biri, doktora hedefi hakkında en net resmi sağlar, önceden işlem planlamasına izin verir ve daha precisa bir işlem ile sonuçları optimize edebilir.

Eksiklik ve Verimsizlikleri Giderme

Yapay zeka destekli robotik platformlar, işlemleri daha öngörülebilir hale getirebilir – yeniden kabul riskini azaltır ve işlemleri tutarlı bir süre içinde tamamlar. Bunun bir kısmı, optimal bir sonucu tek bir işlemle sağlamak ve ikinci bir işlem için hastanın yeniden kabul edilmesini önlemektedir. Medicare, yaklaşık 30 milyar dolar yıllık olarak hastane yeniden kabul ücretleri için harcar ve bu tutarın yarısından fazlası kaçınılabilir yeniden kabul ücretlerine gider. Robotik platformlar aracılığıyla işlemleri planlayarak, büyük veri, makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanarak, doktorlarımız işlemleri doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirecek ve kaçınılabilir işlemler için harcanan paranın boşa gitmesini önleyecektir.

Yapay zeka, uzman eksikliğini çözmeye de yardımcı olabilir. İntuitif cihazlar, sağlık hizmeti sağlayıcı tesislerinde daha yaygın hale geldikçe ve prosedür bilgisi daha erişilebilir hale geldikçe, doktor asistanları – yani doktor asistanları ve hemşire uygulayıcıları – daha fazla işlem gerçekleştirecektir. Daha fazla klinisyeni, müdahaleci işlemleri gerçekleştirmek için araçlarla donatarak, doktor nüfusunu rahatlatabilir ve klinik yükü daha adil bir şekilde dağıtabiliriz.

Tıpta yapay zeka uygulamaları, evrenselliğe ulaşmadan yıllar alacak, ancak sonunda, müdahaleci radyolojide doktor yeteneklerini artırmak için yapay zeka için muazzam bir fırsat vardır – asla onları değiştirmeyecek, ancak harika bir yeni araç seti olarak hizmet edecek. Robotik, yapay zeka ve makine öğrenimi geliştirme ekipleri boyunca zaten devam eden çalışmaları ilerlettirmeye devam ederek, müdahaleci radyolojiye öncü teknoloji tanıtacağız. Bu, doktor eksikliğini çözmeye ve daha büyük bir hasta nüfusu için daha verimli ve hızlı olumlu sonuçlar elde etmeye yardımcı olma potansiyeline sahiptir.