Wie wird KI die Radiologie verändern?

Medizinische Bildgebung ist entscheidend für das Management von different Bedingungen und ein wesentliches Element, um den kontinuierlichen Pflegeprozess sicherzustellen, von Prävention, schneller Erkennung und Diagnose bis hin zu informierten Behandlungsentscheidungen und verbesserten Ergebnissen sowie Rehabilitation.

Wenn die ersten paar Jahrzehnte der Radiologie darauf abzielten, die Auflösung der Bilder, die vom Körper aufgenommen wurden, zu verbessern, dann werden die nächsten Jahrzehnte dem Interpretieren dieser Daten gewidmet sein, um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.

Von der Diagnose bis zur Behandlung

beginnt die medizinische Bildgebung, sich von ihrem anfänglichen Fokus, dem Diagnostizieren von Gesundheitsproblemen, zu einer wesentlichen Rolle in der Behandlung zu spielen, insbesondere in der Onkologie. 

Ärzte beginnen, sich auf die Bildgebung zu verlassen, um ihnen zu helfen, die Entwicklung von Tumoren und die Ausbreitung von Krebszellen zu beobachten und nachzuverfolgen, damit sie einen schnelleren Weg haben, herauszufinden, ob die Behandlung wirkt. 

Bildgebung wird zu der Art von Behandlung beitragen, die Patienten erhalten, aber auch zu der Art und Weise, wie Ärzte arbeiten, indem sie rechtzeitiges Feedback bieten, das ihnen ermöglicht, effizienter zu sein.

Funktionale Bildgebung wird Teil der Versorgung

Wir werden auch eine Transition zur funktionalen Bildgebung sehen, für Zwecke höherer Präzision: funktionale Bildgebung (oder physiologische Bildgebung) ist eine medizinische Bildgebung Technik zur Erkennung oder Messung von Veränderungen im Stoffwechsel, Blutfluss, regionaler chemischer Zusammensetzung und Absorption.

Im Gegensatz zur strukturellen Bildgebung funktionale Bildgebung liegt der Fokus auf der Offenlegung von physiologischen Aktivitäten innerhalb eines bestimmten Gewebes oder Organs unter Verwendung medizinischer Bildgebungsmodalitäten, die Sonden einsetzen, um die räumliche Verteilung dieser innerhalb des Körpers widerzuspiegeln.

Die ständig wachsende Nachfrage nach Radiologie

hat die Bildgebung in der Versorgung von übertragbaren und nicht übertragbaren Krankheiten entscheidend gemacht. Dennoch gibt es erhebliche Engpässe bei Bildgebungsgeräten und Arbeitskräften, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (1,9 Radiologen pro Million Menschen in einkommensschwachen und 97,9 in einkommensstarken Ländern).

Auf der anderen Seite macht die ständig wachsende Nachfrage nach Radiologie in Verbindung mit immer genaueren KI-Systemen macht künstliche Intelligenz zu einem nützlichen Werkzeug zur Verbesserung von medizinischen Bildschirmuntersuchungen und Risikobewertungen.

Radiologie-KI

Computeralgorithmen wurden trainiert, um zu erkennen, wenn Bilder außerhalb normaler Parameter liegen, und je mehr Bilder sie erhalten, desto besser werden sie darin, Abweichungen zu kennzeichnen.

Das Ziel ist es, das Lesen von CTs, MRTs oder Ultraschalls so weit wie möglich zu automatisieren und Radiologen Zeit zu sparen, da sie unter zunehmendem Druck stehen, Hunderte von Bildern pro Tag zu lesen und zu interpretieren.

Bisher hat die FDA (U.S. Food and Drug Administration) etwa 420 Algorithmen genehmigt, die bildgebende Verfahren für verschiedene Krankheiten (hauptsächlich Krebs) betreffen, aber die FDA verlangt weiterhin, dass ein Mensch die endgültige Entscheidung über das trifft, was der Algorithmus erkennt.

Anwendungsfälle von KI-unterstütztem Screening in der Radiologie

Frühzeitiges Erkennen von Dingen und die Patienten viel schneller zur Behandlung zu bringen, ist das Ziel im computergestützten Screening. Hier sind einige der Anwendungsfälle von KI in der Radiologie:

• unterstützende kardiologische Bildgebung
• Klassifizierung von Gehirntumoren
• Erkennung von Wirbelbrüchen
• Diagnose von ALS
• Erkennung von Alzheimer-Krankheit
• Erkennung von Brustkrebs
• Erkennung von Pneumonie
• Erkennung von Aneurysmen
• Erkennung von Embolien und Anzeichen eines Schlaganfalls

Verfolgung und Überwachung des Patienten

Während das computergestützte Triage der erste Schritt bei der Integration von KI-Unterstützung im Gesundheitswesen ist, wird maschinelles Lernen auch zu einem leistungsstarken Mittel, um zu verfolgen sogar die kleinsten Veränderungen im Zustand der Patienten, insbesondere in der Krebsversorgung, zu erkennen, während die Patienten eine Chemotherapie durchlaufen.

Vorhersage von unerwünschten Ereignissen

Mit genügend Bildgebungsdaten könnten KI-Algorithmen sogar Abweichungen bei jeder Bedingung finden, die kein Mensch erkennen könnte, wie bestimmte Biomarker, die Änderungen kennzeichnen können, wenn jemand wahrscheinlich einen Schlaganfall oder Herzinfarkt hat.

Verbesserung des Zugangs zu KI-unterstützter Bildgebung in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen

KI hat bereits das Potenzial, Arbeitsabläufe in Radiologie, zu verbessern, und könnte helfen, Abweichungen in der Brust-, Gehirn- und anderen Körperregionen automatisch zu erkennen, was erhebliche Auswirkungen auf LMICs haben wird. Freier Zugang zu KI-unterstützter medizinischer Bildgebung für priorisierte Krankheiten, wie Tuberkulose, sollte gefördert werden.

Wie kommen wir dorthin?

Um diese Technologien zu realisieren, benötigen wir Unmengen von Daten.

Aber die Datensilos, die in Gesundheitssystemen existieren, machen es schwieriger, auf Daten zuzugreifen, sie zu teilen, zusammenzuarbeiten und letztendlich die medizinischen Bilddaten zu erweitern.

Durch Medicai haben wir eine dezentralisierte Cloud-Infrastruktur geschaffen, die es Gesundheitssystemen ermöglicht, Daten auf eine sichere und konforme Weise, auszutauschen, wodurch neue Versorgungspfade, Datenströme und folglich KI-Integrationen möglich werden, die zuvor unerreichbar waren.

Quellen: 1, 2, 3, 4.

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