– Bună Brian, și îți mulțumesc că ai acceptat invitația noastră la Limitless Medical Imaging Podcast. Ne bucurăm să te avem aici! Voi începe prin a te ruga să te prezinți, te rog.
– Minunat. Ei bine, e bine să fiu aici, Andra. Numele meu este Brian Casey, sunt editorul managerial al The Imaging Wire și The Imaging Wire este un site și un newsletter dedicat scrierii despre imagistica medicală, radiologie și toate lucrurile legate de acestea. Am fost în radiologie de aproximativ 30 de ani, pentru o varietate de publicații. Așadar, am fost la SIIM săptămâna trecută și mi s-a părut un show grozav. Cred că au fost multe discuții grozave. Mulți oameni erau cu adevărat entuziasmați de ceea ce s-a întâmplat în managementul imaginii, managementul imaginilor digitale, imagistica de întreprindere, și în special pe AI.
Deci multe discuții bune, mult networking bun acolo.
– De aceea am vrut să vorbesc cu tine, pentru că știam că ai participat la SIIM și am vrut să aflu de la persoana care este cea mai informată despre ce s-a întâmplat acolo. Care au fost principalele teme discutate în acest an? Ce tendințe previzionați?
– Acesta a fost primul meu SIIM în câțiva ani. Ultimul la care am participat a fost în Portland în 2016. Și cred că primul meu a fost probabil în 2001, pe atunci se numea Scan și era în Salt Lake City. Lucrul numărul unu care m-a impresionat cel mai mult a fost cât de puține discuții au fost despre COVID, știți, pentru că toate aceste întâlniri, COVID a fost o umbră imensă peste întâlnirile medicale în ultimii trei ani. Și aceasta a fost prima întâlnire unde pur și simplu nu părea să fie un subiect mare. Și nu erau foarte mulți oameni care purtau măști și nu era chiar multă îngrijorare cu privire la COVID deloc. Deci, asta a fost de fapt foarte plăcut. Și am participat la o discuție într-o zi, cred că a fost joi, a fost ținută de dr. Jim Whitfield, și a vorbit despre importanța de a fi împreună, iar motivul pentru asta a fost că dr. Whitfield a fost de fapt președintele sau președintele SIIM în 2020, când trebuia să se țină în acel an. Și a trebuit să o anuleze, evident din cauza COVID și la fel ca toate întâlnirile medicale din acel an, și astfel au înlocuit-o cu o întâlnire virtuală. Și, la fel ca multe alte societăți, acolo, au fost multe întâlniri virtuale. Și mulți dintre noi ne-am obișnuit cu asta. Și am presupus cumva că, ei bine, știți, este chiar atât de diferit, știți, să ne întâlnim virtual în loc să ne întâlnim fizic? Și a continuat și a vorbit despre unele dintre aspectele negative ale tehnologiei virtuale și relațiile umane și a parcurge unele dintre impacturile pe care le-am văzut asupra adolescenților și a productivității muncitorilor.
Deci, când vine vorba de conținut, lucrul care a dominat cu adevărat la SIIM a fost inteligența artificială și, în special, ChatGPT. Așa cum am scris într-unul dintre articolele mele despre SIIM pentru The Imaging Wire, Inteligența Artificială a oferit cu adevărat SIIM un fel de nouă misiune, deoarece, SIIM are o istorie lungă, inițial a fost Societatea pentru Aplicații de Calculatoare și Radiologie, iar misiunea originală a fost să învețe oamenii despre PACS și managementul imaginilor digitale, iar când PACS a apărut la începutul anilor ’90, oamenii nu știau, încă foloseam filme în radiologie. Și astfel a existat cu adevărat o nevoie de a antrena oamenii în asta. Dar de-a lungul anilor, toată lumea a achiziționat PACS. Și astfel, cel puțin în spitalele din Occident, toată imagistica este digitală acum, și deci nu mai există acea nevoie de a învăța ce a făcut AI, aceasta este o tehnologie nouă care ar putea avea un impact la fel de mare asupra radiologie cum a avut PACS, dar este cu adevărat un mister.
Și astfel SIIM s-a îndreptat să se concentreze destul de mult pe AI și să discute despre cum AI poate fi utilizată în radiologie. Și astfel, a fost cu adevărat frumos de văzut la SIIM și, și multe dintre discuții au fost despre AI și putem aprofunda acest subiect în mai multe detalii dacă vrei.
– Da, desigur. Din discuțiile pe care le-ai avut, ce ai văzut ca provocări în dezvoltarea algoritmilor în radiologie?
– Ei bine, sunt o serie de provocări și lucrul pozitiv este că majoritatea radiologilor nu par să fie împotriva AI, a utilizării AI-ului, când primele AI algoritmi au apărut, mulți radiologi s-au îngrijorat foarte tare. Și a existat acel citat faimos de Jeffrey Hinton, unde a spus că ar trebui să încetăm să mai antrenăm radiologi chiar acum. Și vestea bună este că radiologii par să fi depășit acea reticență față de AI. Problema este că durează mult mai mult ca AI-ul să pătrundă în radiologie decât se aștepta lumea. Și doar adoptarea clinică durează mult timp. Am fost la o altă întâlnire AI Med în San Diego acum două săptămâni. O altă temă acolo a fost, ce trebuie să facem pentru ca radiologii să înceapă să folosească mai mult AI? Și cred că unele dintre problemele sunt, trebuie să fie mai ușor pentru radiologi să-l pună în aplicare. Nu putem avea radiologi care trebuie să aleagă între algoritmi în timp ce citesc o scanare, asta pur și simplu nu va funcționa. Deci mulți furnizori abordează acest lucru dintr-o abordare de platformă, mai degrabă decât să vândă algoritmi radiologilor individual. Trebuie să le avem pe o platformă unde, în mod ideal, algoritmul poate să se lanseze și să analizeze un studiu în timp real, fără a avea nevoie de multă interacțiune din partea radiologului. Deci abordarea de platformă este cu adevărat importantă. Există de asemenea o mulțime de preocupări legate de calitatea, despre accesul la date pentru a antrena algoritmii AI.
Și a fost o discuție foarte interesantă de dr. Zied Obermeier într-una din zile unde a discutat despre cum trebuie să obținem date mai bune pentru antrenarea AI. Îți antrenezi algoritmi pe seturi de date mici, e problematic deoarece de multe ori acești algoritmi nu sunt generalizabili. Nu performează foarte bine în afara setului de date pe care au fost antrenați. Nu putem avea un algoritm să aibă o sensibilitate de 90% pe setul de date de antrenament. Și apoi, când ajungi să îl folosești în lumea reală, să scadă la 65 sau 70. Așa că aceasta a fost o altă problemă mare la SIIM. Suntem încă în fazele foarte incipiente pentru ChatGPT și nu știu de nimeni care să-l folosească efectiv clinic chiar acum.
Cred că suntem în faza în care ne jucăm cu el. Și am fost la o discuție unde, unul dintre moderatori a întrebat publicul, câți dintre voi ați, nu l-ați folosit clinic, dar câți dintre voi doar v-ați jucat cu ChatGPT și, majoritatea oamenilor din public au spus, da, l-au încercat. Având spus asta, cred că toți ar fi de acord că nu este deloc într-un punct în care să poată fi folosit clinic. Și încă descoperim moduri în care poate fi folosit. Deci asta este foarte interesant. Cred că are mult potențial în ceea ce privește preluarea unor sarcini banale și descărcarea radiologilor de o parte din sarcina lor, de exemplu, scrierea unui rezumat al unui radiologie raport care poate fi scris la un nivel pe care un pacient l-ar putea înțelege. Cred că aceasta este o posibilitate. Și radiologul ar putea să verifice și să corecteze lucrurile. O mare problemă legată de Chat GPT este acest concept numit efect de halucinație, unde ChatGPT pur și simplu inventează lucruri. Și sună real, îl citești și ești ca, Oh, bine, e grozav. Și apoi îl aprofundezi și e ca, ei bine, aceste lucruri nu sunt adevărate. Așa că cred că va trebui să ne ocupăm de asta. Va trebui să ne ocupăm de efectul de halucinație. Va trebui să testăm destul de mult acest lucru, dar pare că are mult potențial. Și pare că fiecare nouă iterație a sa vede o îmbunătățire mult mai mare în performanță. Cred că asta doar se va îmbunătăți.
– Îți mulțumesc foarte mult pentru această perspectivă. Din discuțiile tale, ce ai văzut la clinicieni, cum văd ei viitorul, spațiul modern de imagistică?
– Ei bine, problema principală acolo este, este doar fluxul de lucru. Una dintre temele care a fost cu adevărat accentuată la SIIM a fost doar fluxul de lucru, fluxul de lucru, fluxul de lucru și radiologii din întreaga lume sunt pur și simplu copleșiți de acest volum incredibil de studii imagistice care sunt produse. Avem acum aceste scanere, scanere CT care produc doar sute sau mii de secțiuni per examen. Și este cu adevărat provocator pentru radiologi să fie nevoiți să le citească pe toate aceste lucruri. Iar populația îmbătrânește, și imagistica este folosită mai des. Clinicienii au nevoie de instrumente care să îi ajute să lucreze mai eficient. Nu cred neapărat că simt că au nevoie de un algoritm AI pentru a se susține, deoarece sensibilitatea lor este deja destul de ridicată, dar au nevoie de tehnologie care să nu stea în calea lor și să îi ajute să își facă treaba și să se ocupe de tot acest volum pe care îl vedem. Așa că cred că aceasta este marea lor preocupare. Au nevoie de instrumente de productivitate și sunt cu adevărat reticenți în privința instrumentelor care ar putea să le stea în cale și să îi încetinească. Știți, nimeni nu vrea să trebuiască să treacă printr-o mamografie și să trebuiască să urmărească 20 de puncte de leziuni suspecte. Cred că acolo se vor sorta în câștigători și învinși, instrumentele care pot fi integrate cu fluxul de lucru al radiologilor și îi pot ajuta cu adevărat să lucreze mai eficient vor fi cele care vor câștiga aici.
– Care au fost principalele preocupări în legătură cu stocarea și securitatea pentru informatica radiologică?
– Da, acestea sunt ambele probleme majore, și au fost cu adevărat subiect de multe discuții la SIIM. Au fost o serie de breșe de securitate cu profil foarte ridicat atât la departamentele sau centrele de radiologie, facilități, cât și în domeniul sănătății în general. Și deci securitatea este o problemă uriașă. Mi se pare că multe dintre aceste incidente îi forțează pe furnizorii de servicii de sănătate să apeleze la cloud furnizorilor pentru datele lor, stocarea datelor și gestionare, pentru că își dau seama că pur și simplu, a rula un departament de securitate cibernetică de vârf nu este în competența lor. Și că sunt alte persoane acolo care pot face acest lucru mai bine. Și, știți, aceștia sunt cei de pe platforme precum Amazon, Microsoft și Google. Și astfel vedem mult mai mult interes în cloud-based image management, și cred că istoric, sănătatea a fost cu adevărat îngrijorată de a avea datele lor stocate în afara locației. Cred că asta începe să dispară puțin. Și cred că problemele de securitate conduc asta. Și astfel cred că vom vedea o migrație continuă a îngrijirii sănătății către găzduirea în cloud în viitor.
– Bine. Uimitor. Îți mulțumesc foarte mult, Brian, pentru că ai participat la acest episod și pentru că ne-ai împărtășit experiența ta de la SIIM. Toată lumea, vă rugăm să ne trimiteți orice gânduri sau întrebări, sau idei pe care le-ați putea avea pentru Brian sau pentru noi, pentru Medicai. Simțiți-vă liber să ne trimiteți mesaje și să vă abonați la acest podcast. Până data viitoare.
