یکی از نوید بخش ترین زمینه های نوآوری در سلامتی ، تکامل هوش مصنوعی در پزشکی در زمینه تصویربرداری است که شامل پردازش و تفسیر تصویر است ، اما محدود به آن نیست. در واقع ، هوش مصنوعی در پزشکی ممکن است چندین برنامه را پیدا کند ، از دستیابی و پردازش تصویر گرفته تا گزارش دهی جهت کمک ، برنامه ریزی و پیگیری ، ذخیره داده و بسیاری برنامه های دیگر. با توجه به این طیف گسترده ای از کاربردها ، انتظار می رود هوش مصنوعی زندگی روزمره رادیولوژیست را تحت تأثیر قرار دهد. هوش مصنوعی در پزشکی با ارائه قابلیت های محاسباتی که تصاویر را با سرعت و دقت بیشتری پردازش می کند می تواند روش های سنتی تصویربرداری پزشکی مانند توموگرافی رایانه ای (CT) ، تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) و اشعه ایکس را بهبود بخشد.

هوش مصنوعی در پزشکی این توانایی را دارد که تصویربرداری را بهبود بخشد:

• اتوماسیون بالاتر —هوش مصنوعی در پزشکی می تواند بخشی از گردش کار رادیولوژی را خودکار کند.
• افزایش بهره وری – هوش مصنوعی در پزشکی از توانایی های محاسباتی بهتری نسبت به انسان برخوردار است ، بنابراین می تواند تصاویر پزشکی را سریعتر از پزشکان تجزیه و تحلیل کند.
• فرآیندهای استاندارد شده – هوش مصنوعی در پزشکی می تواند پزشکان را با ابزار AI برای محاسبه داده های بزرگ کمک کرده و آنها را به کار هوشمندتر و کارآمد تر تشویق کند.
• تشخیص دقیق تر – مطالعات نشان می دهد که هوش مصنوعی در پزشکی می تواند نسبت به پزشکان و متخصصان در تشخیص بسیاری از بیماری ها مانند سرطان از طریق تصاویر پزشکی کارآمدتر باشد. به عنوان مثال ، دانشمندان در گوگل هوش مصنوعی ایجاد کرده اند که سرطان پستان را تشخیص می دهد. AI با اسلایدهای تصاویر پزشکی تغذیه می شود و از الگوریتم های DL برای تشخیص سلول های سرطانی استفاده می کند. هوش مصنوعی در مقایسه با 38٪ از برخی پزشکان ، 99٪ دقت در تشخیص سرطان را براساس این اسلایدها ثبت کرده است.
• محاسبه داده های کمی – هوش مصنوعی توانایی استفاده از داده های کمی را به طریقی دارد که فراتر از محدوده شناخت انسان است. به عنوان مثال ، هوش مصنوعی در پزشکی می تواند بر اساس سابقه پزشکی و میزان مراجعه به بیمارستان ، نارسایی قلبی بیمار را پیش بینی کند.
• کمک به پزشکان – هوش مصنوعی در پزشکی می تواند مقدار زیادی از داده ها را محاسبه و آنها را نقشه برداری کند و قسمت های مربوطه را در یک قالب کوتاه و کارآمد که پزشکان می توانند استفاده کنند ، نشان می دهد.

مزایای هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی چیست؟ مزایای استفاده از هوش مصنوعی در گردش کار رادیولوژی : کمک به بهبود بهره وری از گردش کار بالینی با استفاده از تصویربرداری.
کمک به کاهش خطر عواقب بالینی “منفی” همراه با تأخیر در خواندن ، تفسیر و گزارش رادیولوژیست.

برنامه های کاربردی

با پتانسیل بهبود و استاندارد سازی فرآیند ، هوش مصنوعی در پزشکی می تواند در تصویربرداری پزشکی برای کارهای مختلف پزشکی استفاده شود.

برنامه های پزشکی برای هوش مصنوعی در پزشکی عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی – این فناوری می تواند ناهنجاری ها و بیماری ها را بر اساس تصاویر پزشکی بهتر از پزشکان تشخیص دهد.
• کمک به تشخیص شرایط عصبی – هوش مصنوعی در پزشکی می تواند به پزشکان کمک کند تا بیماری های عصبی مانند اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS) را تشخیص دهند. همچنین یک مطالعه نشان داده است که هوش مصنوعی سالها قبل از بروز بیماری آلزایمر قادر به پیش بینی آن بود.
• آشکار کردن ناهنجاری های قلبی عروقی – هوش مصنوعی می تواند ساختار قلب بیمار را اندازه گیری کند و نشان دهنده خطر ابتلا به بیماری های قلبی عروقی یا سایر مشکلات که ممکن است به جراحی نیاز داشته باشد، میباشد. از هوش مصنوعی خودکار می توان برای تشخیص ناهنجاری در آزمایش های پزشکی رایج مانند اشعه ایکس قفسه سینه استفاده کرد و منجر به تسریع تشخیص خطر و اشتباه کمتر در تشخیص می شود.
• غربالگری سرطان – تشخیص زودهنگام سرطان اغلب نتیجه بهتری برای بیماران به دنبال دارد. اخیراً ، دانشمندان یک هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) ، نوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ایجاد کردند که برای شناسایی انواع مختلف سرطان با موفقیت بالا استفاده می شود. این آزمایشات نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند زمان تشخیص را کاهش داده و میزان تشخیص را بهبود بخشد.

قبل از اجرای نرم افزار ، بیماران باید جلسات MRI طولانی تری را بنشینند تا رادیولوژیست ها بتوانند نسبت سیگنال به نویز بیشتری را در تصویر نهایی به دست آورند. هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی می تواند داده های دیجیتالی خام تولید شده در هنگام اسکن را “کم صدا” کند و سیگنال واضح تری به روند بازسازی تصویر ارائه دهد. در طول بیماری COVID-19 ، هوش مصنوعی در پزشکی به رادیولوژیست ها و تکنسین ها کمک میکند تا با بیماری همه گیر مبارزه کنند و تعداد افراد در بیمارستان ها را پایین نگه دارند و احتمال انتقال را کاهش می دهند. به طور خاص ، هوش مصنوعی در پزشکی تصاویر را در مدت زمان کمتری شارپ نمی کند ، اما می تواند توسعه مقیاس پذیر را افزایش دهد و شفافیت بیشتری در طراحی و عملکرد مدل MRI ایجاد کند.

چگونه از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی استفاده می شود؟ هوش مصنوعی پزشکی (AI) عمدتا از روش های رایانه ای برای انجام تشخیص های بالینی و پیشنهاد درمان ها استفاده می کند. هوش مصنوعی توانایی تشخیص روابط معنی دار در یک مجموعه داده را دارد و به طور گسترده ای در بسیاری از شرایط بالینی برای تشخیص ، درمان و پیش بینی نتایج استفاده شده است.

هوش مصنوعی در رادیولوژی چیست؟ بحث در مورد هوش مصنوعی (AI) در محافل رادیولوژی بیداد می کند. بسیاری معتقدند که گاهی اوقات به عنوان یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق یاد می شود ، می تواند جریان کار رادیولوژیست ها را بهینه کند ، رادیولوژی کمی را تسهیل کند و در کشف مارکرهای ژنتیکی کمک کند.