Hur artificiell intelligens kommer att förändra medicinsk bildbehandling |

MRT-maskiner, röntgenapparater och CT-maskiner låter läkare se organ, ben och vävnader i din kropp. Ändå är en av de största utmaningarna som det medicinska samhället står inför idag den snabba ackumuleringen av data – och den tidskrävande uppgiften att sålla igenom, dokumentera, analysera och utvärdera all tillgänglig data som samlats in från medicinska undersökningar och procedurer.

Det som är särskilt utmanande för läkare är att behöva välja ut vad som är relevant enligt patientens oro i tid. Det finns risk att man missar värdefull information som kan påverka patientvården.

Artificiell intelligens (AI), när den väl blir mer allmänt använd, kan förändra landskapet för medicinsk bildbehandling. Låt oss undersöka några av de sätt på vilka AI kan hjälpa till att revolutionera området för medicinsk bildbehandling.

Smart och effektivt stöd för läkare

Artificiell intelligens kommer aldrig att ersätta diagnostiker – snarare vad den kan göra är att stödja och hjälpa dem genom att samla data om en patient. AI-verktyg och -maskiner kan analysera stora delar av en patients medicinska data, extrapolera insikter och tillhandahålla denna analys till läkare.

Till exempel, om en patient kommer in och klagar på bröstsmärtor, kan en radiolog skicka en begäran om patientens datortomografi. Vad AI då skulle göra är att skanna data, inkludera patientens hälsohistoria och bedöma deras tillgängliga journaler, såsom:

  • Tidigare undersökningar (avbildning eller icke -avbildning) av hjärtkaraktär
  • Hjärtläkemedelsförskrivning baserad på apoteksregister
  • Föregående operationer
  • Tidigare laboratorie- eller patologiresultat

Därefter kommer AI att presentera relevanta fynd för läkaren mer detaljerat och i ett lättsmält format. Det som normalt skulle ta läkaren mycket tid kunde göras på bara några minuter.

Detta påverkar positivt kvaliteten på vården patienten får. Det frigör också läkaren att träffa fler patienter, vilket förbättrar kvaliteten på vården som läkarkåren tillhandahåller och patienterna får.

Hjälp till att förbättra precisionsmedicin

2016 fann forskare vid Stanford University att ett maskininlärningsverktyg kunde exakt skilja mellan två typer av lungcancer – en uppgift som är särskilt utmanande för patologer. En annan utmaning är att iscensätta cancer, eftersom även mycket erfarna patologer kommer att vara oense i 40 procent av fallen.

AI tar subjektiviteten ur ekvationen, eftersom maskininlärningsverktyg kan identifiera fler egenskaper än vad en läkare vanligtvis kan observera. Med precisionsmedicin kan läkare ge mer personlig behandling – och forskare kan upptäcka nya sätt att behandla sjukdomar.

Utföra retrospektiv screening

AI-verktyg är också ett lovande perspektiv vid retrospektiv screening. Med andra ord kan de ”tränas” (programmeras) för att skanna alla en patients tidigare bildjournaler och upptäcka medicinska tillstånd som patienter kanske inte vet att de har.

Till exempel kan en AI-genomgång av alla tidigare CT-skanningar avslöja att en patient faktiskt kan ha lungcancer. En AI-skanning av tidigare medicinska journaler som inkluderar genomiska resultat kan avslöja en patients genetiska predisposition för att utveckla vissa cancerformer och hälsotillstånd.

Medical Imaging Center i Palm Strand

Artificiell intelligens har förmågan att utöka röntgenområdet genom snabb skanning och analys av ackumulerade patientdata. Detta kan hjälpa till att minska medicinska fel på sjukhus och centra.

Med AI-verktyg kan radiologer behandla ett medicinskt avbildningsresultat som bara en datakälla som hjälper till att få en fullständig förståelse för en patients tillstånd.

På Independent Imaging håller vi koll på framstegen inom radiologiområdet. Om du har några frågor om våra bildbehandlingstjänster är du välkommen att ringa oss på (561) 795-5558 eller be om ett möte online. Vi är hedrade att få tjäna dig.

Lämna ett svar

Relaterade Inlägg

  • Blodplättar: celler som koagulerar blod

  • Vad är genetisk drift?

  • Lär dig om de tre huvudstadierna av cellandning

  • Topp 6 anledningar till att E. coli används för genkloning

  • Tillväxtens cellcykel

  • En ”genpool” inkluderar alla tillgängliga gener i en artpopulation