Cum Va Schimba Inteligența Artificială Radiologia?

Imaginile medicale sunt cruciale pentru gestionarea diferitelor afecțiuni și un element major în asigurarea continuității îngrijirii, de la prevenire, detectare și diagnosticare promptă, la decizii informate de tratament și îmbunătățirea rezultatelor și reabilitare.

Dacă primele decenii de radiologie au fost despre îmbunătățirea rezoluției imaginilor corpului, atunci următoarele decenii vor fi dedicate interpretării datelor pentru a ne asigura că nimic nu este omis.

De la diagnostic la tratament

Imaginile medicale încep să avanseze de la accentul lor inițial—acela de a diagnostica problemele de sănătate—la a juca un rol esențial în tratament de asemenea, în special în oncologie. 

Medicii încep să se bazeze pe imagistică pentru a-i asista în observarea și urmărirea evoluției tumorilor și a răspândirii celulelor canceroase, pentru a avea o modalitate mai rapidă de a ști dacă tratamentul funcționează. 

Imaginile vor contribui la tipul de tratament pe care pacienții îl primesc, dar și la modul în care medicii lucrează, oferind feedback în timp util, care le va permite să fie mai eficienți.

Imagistica funcțională devenind parte a îngrijirii

Vom asista, de asemenea, la o tranziție către imagistica funcțională, pentru scopuri de înaltă precizie: imagistica funcțională (sau imagistica fiziologică) este o tehnică de imagistică medicală de detectare sau măsurare a schimbărilor în metabolism, fluxul sanguin, compoziția chimică regională și absorbție.

Spre deosebire de imagistica structurală, imagistica funcțională se concentrează pe dezvăluirea activităților fiziologice dintr-un țesut sau organ anume utilizând modalități de imagistică medicală care folosesc probe pentru a reflecta distribuția spațială a acestora în organism.

Cererea tot mai mare pentru radiologie

Imaginile au devenit esențiale în îngrijirea bolilor transmisibile și netransmisibile. Totuși, există deficiențe majore de echipamente de imagistică și de oameni calificați, în special în țările cu venituri mici și medii (1,9 radiologi la un milion de oameni în țările cu venituri mici și 97,9 în țările cu venituri mari).

Pe de altă parte, cererea în continuă creștere pentru radiologie combinată cu sisteme tot mai precise de inteligență artificială face inteligența artificială

un instrument util în îmbunătățirea screening-urilor de imagistică medicală și evaluarea riscurilor.

Algoritmii pe computer au fost antrenați să detecteze când imaginile ies din parametrii normali, iar cu cât li se oferă mai multe imagini, cu atât devin mai buni în a semnala anomalii.

Obiectivul este de a automatiza citirea CT-urilor, RMN-urilor sau ecografiilor cât mai mult posibil și de a economisi timp radiologilor, care sunt sub presiunea de a citi și interpreta sute de imagini pe zi.

Până în prezent, FDA (Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA) a aprobat aproximativ 420 de algoritmi implicând imagistica pentru diverse boli (în special cancer), dar FDA încă necesită ca un om să ia decizia finală cu privire la ceea ce detectează algoritmul.

Cazuri de utilizare a screening-ului asistat de AI în radiologie

Detectarea timpurie și obținerea pacientului la tratament mult mai rapid este obiectivul în screening-ul asistat de computer. Iată câteva dintre cazurile de utilizare a AI în radiologie:

• augmentarea imagisticii cardiace
• clasificarea tumorilor cerebrale
• detectarea fracturilor vertebrale
• diagnosticarea SLA
• detectarea bolii Alzheimer
• detectarea cancerului de sân
• detectarea pneumoniei
• detectarea anevrismelor
• identificarea emboliilor și semnelor de accident vascular cerebral

Urmărirea și monitorizarea pacienților

În timp ce trierea asistată de computer este primul pas în integrarea suportului AI în asistența medicală, învățarea automată devine de asemenea o modalitate puternică de a urmări chiar și cele mai mici schimbări în starea pacienților, mai ales în îngrijirea cancerului, pe măsură ce pacienții urmează chimioterapia.

Prezicerea evenimentelor adverse

Cu suficiente date de imagistică, algoritmii AI ar putea chiar să găsească anomalii pentru orice afecțiune pe care niciun om nu le-ar putea observa, precum anumiți biomarkeri care pot semnala schimbări atunci când cineva este probabil să aibă un accident vascular cerebral sau un atac de cord.

Îmbunătățirea accesului la imagistica medicală AI în țările cu venituri mici și medii

AI deja are potențialul de a îmbunătăți fluxurile de lucru în radiologie, și ar putea ajuta cu detectarea automată a anomaliilor în piept, creier și alte regiuni ale corpului, ceea ce va avea un impact considerabil în LMIC. Accesul liber la imagistica medicală susținută de AI pentru boli de prioritate înaltă, cum ar fi tuberculoza, ar trebui avansat.

Cum ajungem acolo?

Pentru a putea realiza aceste tehnologii, am avea nevoie de cantități mari de date.

Dar silozurile de date care există în sistemele de sănătate fac mai dificil accesul, partajarea, colaborarea și în cele din urmă, augmentarea datelor de imagistică medicală.

Prin Medicai, am construit o infrastructură cloud descentralizată care permite sistemelor de sănătate să schimbe date într-un mod sigur și conform, făcând astfel posibile noi căi de îngrijire, fluxuri de date și, prin urmare, integrări AI care erau anterior greu de atins.

Surse: 1, 2, 3, 4.

Doriți să aflați mai multe despre cum tehnologia poate sprijini practica dumneavoastră în creștere? Consultați ultimul nostru ghid, Viitorul AI în Sănătate. Oferă perspective asupra provocărilor principale, tendințelor emergente și multe altele.