Інтервенційна радіологія готова до порушення штучним інтелектом – лідери думок

Від:Оз Московіча, керівник штучного інтелекту та науки про дані, XACT Robotics.

Практично кожна галузь охорони здоров’я досліджує застосування штучного інтелекту, але є галузі медицини, які представляють більше можливостей для порушення штучним інтелектом, ніж інші. Як керівник команди науки про дані в медичній робототехніці, я зацікавлений у пошуку областей потреби, і жодна медична спеціальність не представляє більш чіткої потреби у штучному інтелекті, ніж інтервенційна радіологія.

Виїми, з якими стикається інтервенційна радіологія сьогодні, включають:

• Нестача спеціалістів: Лише близько 10 відсотків радіологів отримують спеціалізовану підготовку в інтервенційній радіології.
• Вартість: Нестача спеціалістів сприяє збільшенню витрат для пацієнтів. Пацієнти з сільської місцевості часто подорожують, щоб знайти найближчого інтервенційного радіолога – вznikając витрати на подорожі та проживання.
• Своєчасна діагностика: Останнє дослідження Сінайської лікарні показало, що рання діагностика призвела до суттєвого зниження смертності від раку легенів.
• Властивості пухлини: При діагностиці потенційної пухлини розмір, місце розташування та тканинна комплаєнсія можуть усі призвести до затримки діагностики та лікування.
• Несумісності процедур: Ручні методи процедур іноді вимагають декільох вставок, щоб досягти бажаної цілі, що може призвести до тривалого часу процедури, повторної госпіталізації або ускладнень.

На щастя, інструменти, доступні сьогодні, вже допомагають пом’якшити ці виклики, а штучний інтелект є ключовим серед них. Зв’язуючи можливості штучного інтелекту та машинного навчання з робототехнічними та іміджінговими платформами, наша система охорони здоров’я може розширити доступ до якісної допомоги. Це включає поліпшення швидкості, ефективності та доступності процедур, таких як біопсії та абляції, що призведе до більш позитивних результатів та задоволених пацієнтів.

Можливість у робототехніці

Робототехнічні системи поширилися по всій медицині, але попит на складне та точне імідж-орієнтоване планування та моніторинг у процедурах, таких як біопсії або абляції, роблять робототехніку ідеальним варіантом для інтервенційної радіології. З точним, роботизованим введенням та керуванням лікарі можуть діагностувати та лікувати потенційно загрозливі захворювання раніше – коли пухлини менші та більш сприйнятливі до лікування. Робототехнічна технологія також забезпечує можливість подальшого включення штучного інтелекту та машинного навчання в інтервенційну радіологію.

З клінічними робочими процесами, які все частіше включають технології, потужені штучним інтелектом, у декількох галузях, це лише питання часу для подібного прийняття робототехнічних систем. Коли їх поєднують з машинним навчанням, робототехнічні системи можуть використовувати величезну кількість даних про минулі процедури, щоб допомогти лікарям приймати високоінформовані рішення. Поділючи ці дані глобально та забезпечуючи засоби для їх аналізу, машинне навчання стає об’єднуючою силою, яка призводить до більш розвиненого рівня допомоги, заснованої на ширшому наборі досвіду. Від пошуку випадків з подібними характеристиками до виділення ризиків та аномалій до рекомендацій у режимі реального часу, навіть най досвідченіші лікарі будуть користуватися доступом до цього набору можливостей. Крім того, поєднання штучного інтелекту та іміджінгу створює нові можливості, такі як покращення зображення, імідж-ф’юзія, сегментація тканин та 3D-рендеринги. Кожна з них дає лікарю найчітшу картину своїх цілей, дозволяє планувати процедури заздалегідь та може призвести до більш точної процедури та оптимізує результати.

Вирішення нестачі та неефективності

Платформи, потужені штучним інтелектом, мають можливість зробити процедури більш передбачуваними – зменшуючи ризик повторної госпіталізації та виконання процедур протягом постійного часу. Частина цієї передбачуваності полягає в тому, щоб забезпечити оптимальний результат за допомогою однієї процедури та уникнути необхідності повторної госпіталізації пацієнта для другої процедури. Медикер сплачує близько 30 мільярдів доларів щорічно на повторні госпіталізації та більш ніж половина цієї витрати йде на уникнення повторних госпіталізацій. Плануючи процедури та використовуючи великі дані, машинне навчання та штучний інтелект через робототехнічні платформи, наші лікарі будуть виконувати процедури точно та ефективно та зменшуватимуть марнування коштів на уникнення процедур.

Штучний інтелект також має можливість допомогти вирішити проблему нестачі спеціалістів. Коли інтуїтивні пристрої стають більш поширеними по всім закладам охорони здоров’я та знання про процедури стають більш доступними, лікарі-асистенти – тобто лікарі-асистенти та медсестри-практики – будуть виконувати більше процедур. Наділяючи більш лікарів інструментами для виконання інтервенційних процедур, ми можемо полегшити напружену лікарську популяцію та розподілити клінічне навантаження більш рівномірно.

Застосування штучного інтелекту в медицині залишаються роками від універсальності, але в кінцевому підсумку, існує величезна можливість для штучного інтелекту підвищити здатність лікарів в інтервенційній радіології – він ніколи не замінить їх, а скоріше послужить чудовим новим інструментом. Продовжуючи просувати роботу, яка вже здійснюється в галузі робототехніки, штучного інтелекту та машинного навчання, ми введемо передові технології в інтервенційну радіологію. Вона має потенціал допомогти вирішити проблему нестачі лікарів та досягти позитивних результатів більш ефективно та швидко для більшої кількості пацієнтів.