وعده های هوش مصنوعی تقریباً در هر صنعت علاقه و تخیل را به خود جلب کرده است و مراقبت های بهداشتی نیز از این قاعده مستثنی نیست. رادیولوژی منطقه ای است که قبلاً تأثیر نوآوری در هوش مصنوعی را دیده است. در حقیقت ، طبق نظرسنجی اخیر موسسه علوم داده ACR ، تقریباً یک سوم رادیولوژیست ها در حال حاضر از هوش مصنوعی در عمل خود استفاده می کنند. با این حال ، این روشها فقط به طور متوسط اندکی بیش از یک الگوریتم استفاده می کنند ، که نشان می دهد تعداد محدودی از ابزارهای موجود و فضای قابل توجهی برای رشد وجود دارد ، زمانی که کاربران برنامه های مناسب هوش مصنوعی را برای نیازهای خود پیدا کنند.

اگرچه هوش مصنوعی هنوز در مراحل ابتدایی است ، اما در حال حاضر در کارهای مختلف و در خدمت برخی از اهداف مهم در زمینه بهداشت و درمان مفید است. در اینجا چهار روش وجود دارد که هوش مصنوعی در حال تغییر شکل رادیولوژی است:

1. نشانه گذاری بی نظمی ها و اولویت بندی گردش کار:

یک رادیولوژیست ترکیبی از دانش ، تجربه و یک نگاه خوب را به روند خواندن تصاویر پزشکی وارد می کند ، که اغلب با گرفتن تعدادی جزئیات مختلف ، نتیجه گیری می کند. هوش مصنوعی هنوز هم قادر به تکرار این توانایی نیست ، اما هوش مصنوعی ثابت کرده است که می تواند برخی از مسائل بالقوه را در تصاویر پزشکی تشخیص دهد. به عنوان مثال ، ابزارهای هوش مصنوعی مانند MammoScreen و CMTriage از CureMetrix می توانند احتمال بدخیمی در ماموگرام را ارزیابی کنند. گرچه این قابلیت لزوماً برای تشخیص قابل استفاده نیست ، اما می تواند به سازماندهی و اولویت بندی تصاویر برای بهینه سازی گردش کار رادیولوژیست کمک کند. با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان کمکی برای دسته بندی تصاویر یا جلب توجه به ویژه تصاویر نگران کننده ، رادیولوژیست ها می توانند از زمان خود به طور موثرتری استفاده کنند.

2. آموزش کارآمد بودن در مواقع اورژانسی:

در طی بحران کووید ، مناطق مختلف مملو از بیماران شده و برای انجام تریاژ به کمک احتیاج داشتند - این امر به ویژه در ماه های ابتدایی همه گیری اتفاق افتاد زیرا کارکنان مراقبت های بهداشتی هنوز در حال یادگیری نحوه تشخیص و مدیریت بیماری بودند. بیمارستانها و کلینیکهای زیادی که بیمارانی که علائم کووید آنها را نشان می دهد نگران نیستند و می توانند به سرعت تعیین کنند که بیماران به فوریت پزشکی احتیاج دارند و تصویربرداری - بخصوص اشعه ایکس قفسه سینه - یکی از روشهای خوب برای تشخیص علائم آزار دهنده است. این نیاز به Qure.ai مبتنی بر مراقبت های بهداشتی دارد تا از ابزار اشعه ایکس قفسه سینه با استفاده از هوش مصنوعی استفاده کند تا بتواند به دنبال نشانه های کووید باشد - پزشکان خط مقدم در سراسر جهان را برای مدیریت بهتر موارد قادر می سازد. این یک نمونه خارق العاده از چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به کارکنان مراقبت های بهداشتی است که در شرایط اضطراری قرار دارند ، و اینکه چگونه یک شرکت هوشمند می تواند فناوری خود را به سرعت تکمیل کند تا پاسخگوی تقاضای جدید باشد.

3. فراهم کردن دسترسی به مراقبت در جوامع محروم:

مشکل مداوم تعطیلی بیمارستان ها در مناطق روستایی ایالات متحده و کمبود متخصص کافی در ایالات و مناطق دور افتاده در خارج از کشور ، به این معنی است که می توان در بررسی تصویربرداری پزشکی عقب ماندگی داشت. بنابراین ، حتی اگر تهیه تجهیزات مانند CT اسکنر و دستگاه های سونوگرافی برای مناطق نیازمند امکان پذیر باشد ، هیچ تضمینی وجود ندارد که یک فرد باتجربه برای تفسیر نتایج به راحتی در دسترس باشد. هوش مصنوعی پشتیبانی لازم را در این مناطق کمبود منابع فراهم می کند. برنامه های هوش مصنوعی که می توانند از طریق تصاویر و پرچم هایی که به نظر می رسد چیزهای نامناسبی نشان می دهند ، قرار بگیرند ، می توانند به اولویت بندی تصاویر کمک کنند که ممکن است نیاز فوری به توجه رادیولوژیست باشد. این برنامه حتی می تواند به گونه ای طراحی شود که به صورت خودکار تصاویر پرچم دار را به صورت الکترونیکی به رادیولوژیستی در مکان دیگری ارسال کند که می تواند آنها را معاینه کند.

4- امکان اشتراک گذاری آسان تصویر در بین متخصصان و بیماران:

آیا تاکنون توسط ارائه دهنده جدیدی از شما خواسته شده است که اسکن پزشکی قبلی خود را به همراه داشته باشد؟ بعضی از بیماران وقتی متوجه می شوند که مجبورند به آزمایشگاه رادیولوژی بروند و آنجا بنشینند در حالی که مدیر تصاویر آنها را روی CD (یک محیط تقریباً از کار افتاده) می ریزد ، شوکه می شوند و سپس CD را به قرار ملاقات جدید می آورند. خوشبختانه ، هوش مصنوعی امکان پذیر است که از این روش هزینه بر ، زمان بر و بسیار قدیمی برای به اشتراک گذاری تصویر چشم پوشی کند. بخش های بیشتری از رادیولوژی تصاویر را به صورت آنلاین قرار می دهند تا از نوآوری در فن آوری جدید بهره مند شوند ، به اشتراک گذاری تصویربرداری با سایر ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و بیماران برای رادیولوژیست ها آسان می کند. برای انجام این کار نیاز به اتخاذ یک سیستم رایانش ابری است ، بخشی که در حال انفجار است زیرا کسب و کارها در سراسر صنایع به دنبال همکاری بیشتر هستند. برخی از اقدامات رادیولوژی ، به ویژه اقدامات کوچکتر ، ممکن است تمایلی برای اتخاذ یک سیستم جدید نداشته باشند زیرا نگرانی در مورد هزینه یا تلاش لازم برای سازگاری همه با یک سیستم جدید وجود دارد. با این حال ، سیستم عامل های ابری اساساً زیرساخت های مهم مورد نیاز برای استفاده مناسب از هوش مصنوعی هستند ، بنابراین یک مورد تجاری قدرتمند برای سرمایه گذاری در چنین انتقالی وجود دارد - به خصوص که هوش مصنوعی فقط شیوع بیشتری خواهد داشت.

201000325.062