放射科醫(yī)生將從人工智能中獲益
在放射學領域,關于人工智能 (AI) 的討論已經司空見慣。許多人認為人工智能,也稱為機器學習或深度學習,可以改善放射科醫(yī)生的操作,實現(xiàn)定量放射學,并幫助識別遺傳標記。
放射科醫(yī)生是非?;钴S的醫(yī)學專家。任何錯誤都是無法承受的。他們必須與廣泛的轉診醫(yī)療專業(yè)人員進行溝通,包括神經科醫(yī)生、泌尿科醫(yī)生、骨科專家等。他們必須時刻保持警惕。人工智能可以為這些過度勞累的放射科醫(yī)生提供什么來提高他們的表現(xiàn)?
人工智能對放射學有什么好處?
人工智能可以通過多種方式進一步提高放射科醫(yī)生的技能。在本節(jié)中,我們將介紹其中的一些方法。這不是一個完整的列表。人工智能還有其他幾種方式可以幫助放射科醫(yī)生。稍后,我們將添加到該區(qū)域。
指定更具體的診斷
許多人工智能系統(tǒng)的目標是提供更多信息。這可以通過量化與圖像相關的細節(jié)或通過放射學圖像注釋來完成,現(xiàn)在只進行定性報告。或者,該軟件可以合并規(guī)范值,使醫(yī)生能夠將患者結果與基于一般人群樣本的平均值進行對比。
這個好處的問題是我們經常不確定如何管理這些附加信息。特定值表示什么?當患者顯著偏離一般人群時,這對診斷意味著什么?由于我們對量化信息的經驗有限,因此對于這些信息的含義或放射科醫(yī)生應該做什么通常沒有規(guī)則(還沒有!)。
接受死記硬背的日常任務
人工智能并非精通所有領域。至少現(xiàn)在還沒有。人工智能現(xiàn)在可以處理的最佳任務是什么?課程很容易上手,我們有大量數(shù)據(jù),不需要混合多種不同類型的輸入。因此,放射科醫(yī)生執(zhí)行許多簡單的日常工作。這通常是指放射科醫(yī)生認為最繁瑣的活動或任務。
減少觀察者內部和觀察者之間的差異
即使是具有最高水平培訓和經驗的放射科醫(yī)生也可能有不同的診斷。經過一整天的工作,任何新鮮事物都可以吸引早上精神煥發(fā)的人的眼球。此外,不同放射科醫(yī)師對研究結果的重視程度可能有所不同。
這對轉診醫(yī)生來說是一個挑戰(zhàn),因為他們在將所有知識放在一起做出最終診斷時必須考慮這些差異。人工智能算法可以減少甚至消除放射科醫(yī)生報告中的這種差異。
人工智能如何幫助放射科醫(yī)生治療患者?
最好的患者結果是任何診斷程序的最終目標。由于醫(yī)學成像是診斷過程中越來越重要的組成部分,它應該具有與其他診斷程序相同的結果:患者的利益。
因此,我們應該做試金石,確定放射科醫(yī)生用來評估圖片的任何人工智能工具從長遠來看是否對患者有益。表示,質量和效率軸可用于概念化患者利益。兩者都在下面介紹。
改善患者結果的質量改進
人工智能具有巨大的潛力來提高我們現(xiàn)在使用的圖片閱讀的準確性。例如,通過執(zhí)行未執(zhí)行的分析,因為放射科醫(yī)生手動執(zhí)行它們需要太長時間。一個例子是器官的體積測量,其中用手描繪會太費時,但可能會提高診斷的準確性。
人工智能在推進精準醫(yī)療方面也發(fā)揮著重要作用。當更多患者數(shù)據(jù)可用時,我們可以更準確地評估哪些信息表明特定療法將改善患者預后?;颊邷贤ㄊ橇硪粋€可能受益于一些人工智能輸入的過程階段。
提高患者利益的有效性
盡管治療質量水平至關重要,但如果診斷時間過長,那么出色的護理將毫無用處。因此,效率和質量應該始終融合在一起。人工智能可以通過多種方式幫助提高生產力。耗時的手動過程的自動化有助于加速診斷過程。
選擇理想的醫(yī)學圖像注釋工具
毫無疑問,機器學習有可能徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)。
廣泛的潛在應用包括整個醫(yī)學成像生命周期,從圖像生成和分析到診斷和預后。
這些標簽有時可能會用于機器學習 (ML)。但是,它們的格式經常與 ML 研究要求保持同步,例如缺少實例 ID、特征、標簽隊列或Pytorch 或 TensorFlow 等深度學習框架的適當形式。
通常建議與一家知名的醫(yī)療注釋公司合作,該公司之前花費了必要的時間和精力來遵守成功的醫(yī)療 AI 項目所需的眾多數(shù)據(jù)格式、監(jiān)管法規(guī)和用戶體驗。
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