مجله خبری بهداشت | دندان | سلامت

اخبار سلامت | اخبار پزشکی | اخبار دندان پزشکی | سلامت دندان

Inderpreet Kambo ، بهداشت نیوز ، ET HealthWorld

1 min read

هوش مصنوعی شاهد افزایش پذیرش در زمینه بهینه سازی رادیولوژی ، تریاژ تصویر و پشتیبانی تصمیم گیری پزشک خواهد بود: Inderpreet Kambo شهید اختر ، سردبیر ، ETHealthworld ، با آنها صحبت کرد ایندرپریت کامبو، دانشیار مدیر Axtria – ارائه دهنده جهانی نرم افزار ابری و تجزیه و تحلیل داده ها برای صنعت علوم زندگی ، برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد همسویی و پذیرش نوآوری در خط مقدم پزشکی با تمرکز در کمک به تصویب هوش مصنوعی در زمینه تشخیص پزشکی و تصویربرداری

هوش مصنوعی چه نقشی در زمینه تشخیص پزشکی دارد و رادیولوژیست ها چگونه از آن بهره مند می شوند؟
هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال ورود به مراقبت های بهداشتی و پشتیبانی از عملکردهای جراحی رباتیک برای ساده سازی گردش کار معمول در اقدامات پزشکی تا مدیریت بیماران و منابع پزشکی است. با این حال ، وقتی هوش مصنوعی (AI) را در زمینه تصویربرداری پزشکی بررسی می کنیم ، در کمک به رادیولوژیست ها برای سیستم های پشتیبانی بهتر تصمیم گیری طولانی شده است. از ارائه بینش بهتر در هنگام تشخیص گرفته تا بهبود دقت پیش بینی بدخیمی تومور ، AI از رادیولوژیست ها در انواع مختلف و زیر دامنه های رادیولوژی پشتیبانی می کند. این در حال بهبود قدرت محاسباتی تکنیک های تصویربرداری رادیویی سنتی مانند MRI و اسکن CAT از طریق الگوریتم های پیچیده ای مانند شبکه عصبی و یادگیری عمیق است. این قابلیت های محاسباتی بالاتر ، به نوبه خود به بهبود کیفیت رادیوگرافی ادامه می دهند و منجر به تشخیص سریعتر و بهبود یافته می شوند.زمینه کاربرد AI در تشخیص پزشکی چقدر بالغ است؟
اگرچه کاربرد هوش مصنوعی با سرعت بالایی در حال پیشرفت است ، اما در مقایسه با سایر عمودی های دیگر که هوش مصنوعی در آنها پیاده سازی شده است ، هنوز نسبتاً جدید است. با این حال ، هنگامی که ما به رشد هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی و تشخیص رادیویی نگاه می کنیم ، به وضوح شاهد نرخ بی سابقه ای در این بخش هستیم. براساس گزارشی که توسط Signify Research – یک شرکت تحقیقاتی بازار پیشرو در حوزه بهداشت و هوش مصنوعی منتشر شده است ، بازار جهانی یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی با رشد بسیار سریعی روبرو شده و پیش بینی می شود تا سال 2023 از 2 میلیارد دلار عبور کند ، این رقم از 1.2 میلیارد دلار است. بازار در سال 2017.

اما آیا نهادهای نظارتی برای آینده تصویربرداری پزشکی آماده هستند؟
دروغ می گویم اگر بگویم نهادهای نظارتی مانند ICMR ، FDA ، EMA همه چیز را تحت کنترل دارند در مورد اتوماسیون و هوش مصنوعی ، به ویژه در تشخیص پزشکی. با این حال ، این نهادهای نظارتی در حال انجام اقدامات لازم برای ترکیب این پیشرفت های هوش مصنوعی و درک حرف اضافه منحصر به فرد آنها در زمینه بزرگتر بهبود مراقبت های بهداشتی هستند. از ایجاد استانداردهای خوب هوش مصنوعی تا بررسی موارد ارسالی قبلی تا افزایش شفافیت در استفاده از گزارش عملکرد در دنیای واقعی ، نهادهای نظارتی در تلاشند تا این روش تشخیصی هدایت شده توسط هوش مصنوعی جدید را برآورده کنند.

آیا می توانید برخی از کاربردهای AI را در مورد تصویربرداری پزشکی توضیح دهید؟
هوش مصنوعی و فناوری های تجزیه و تحلیل داده ها در حال حاضر در موارد مختلف استفاده پزشکی استفاده می شود. برخی از رایج ترین برنامه ها عبارتند از:

  1. بررسی رادیوگرافی: استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری ها و بیماری ها بر اساس الگوریتم ها برای کمک بهتر به پزشکان.
  2. غربالگری و تشخیص به موقع: بسیاری از مطالعات نشان داده اند که می توان از طریق تصویربرداری رایانه ای با واسطه هوش مصنوعی ، علائم اولیه در بیماری هایی مانند ALS ، آلزایمر را برداشت.
  3. تجزیه و تحلیل تصویر دنیای واقعی: هوش مصنوعی از طریق استخراج عمیق می تواند با تجزیه و تحلیل سوابق مشابه از طریق مخازن داده های تشخیص گذشته ، پزشکان را پشتیبانی کند. این لایه لایه با بررسی ادبیات AI می تواند نتایج بسیار خوبی را برای پزشکان فراهم کند.

به نظر شما بزرگترین موضوعات در تصویربرداری پزشکی با واسطه هوش مصنوعی چیست؟
مانند هر فناوری دیگر ، چالش هایی نیز وجود دارد که نه تنها رشد و پذیرش هوش مصنوعی را مهار می کند بلکه تهدیدهای جدی برای عملکرد سالم جامعه است. نگرانی های نظارتی (الگوریتم های هوش مصنوعی ، به عنوان بخشی از برنامه ها مورد بررسی دقیق همانند مواردی قرار نمی گیرند که دستگاه های پزشکی با اهداف مشابهی روبرو هستند) ، نگرانی های اخلاقی (جایگزینی قضاوت ذهنی پزشک برای تشخیص شرایط پزشکی) و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها (مالکیت داده ها باید اقامت داشته باشد در این شرکت بیش از وجود بیماران برای ساخت و استقرار مدل های قوی هوش مصنوعی است) لیست من از نگرانی ها هنگام استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی است.

رشد AI در تصویربرداری پزشکی را در کجا می بینید؟
علی رغم سرمایه گذاری های کلان در تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی ، رشد و پذیرش هوش مصنوعی به تدریج صورت گرفته است ، که اساساً ناشی از چالش های نظارتی و شک و تردید پزشک است. با این حال ، من احساس می کنم با الگوریتم های همیشه بهبود یافته ، گشودگی آرام اما تدریجی توسط پزشکان و تنظیم دستورالعمل های جدید قانونی توسط آژانس های مجاز مربوطه ، هوش مصنوعی شاهد تصویب بیشتری خواهد بود ، بیشتر در زمینه بهینه سازی گردش کار رادیولوژی ، تریاژ تصویر و پزشک. سیستم پشتیبانی تصمیم گیری.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *