چرا از هوش مصنوعی در رادیولوژی استفاده کنیم؟
هوش مصنوعی یا AI (Artificial Intelligence) رشته ای در علوم کامپیوتر است که رفتار هوشمند را با ایجاد الگوریتم های اختصاصی در کامپیوتر شبیه سازی کرده تا مسائل در حوزه های مختلف را بدون برنامه ریزی حل کند. بدین جهت رادیولوژی از جمله بخش هایی است که هوش مصنوعی در آن راه یافته و از آن برای کمک به تشخیص بیماریها استفاده می شود.
هدف هوش مصنوعی در رادیولوژی
هدف هوش مصنوعی بدین صورت است که با ایجاد الگوریتم های خاص و یادگیری عمیق تا مشکلات را حل کند بدون اینکه انسان دخالت کند و یا اینکه به انسان در حل مشکلات مختلف کمک کند. از آنجا که پردازش محاسباتی و توانایی حافظه در هوش مصنوعی بصورت تصاعدی افزایش یافته لذا این امکان فراهم شده تا هوش مصنوعی در حوزه رادیولوژی برای تشخیص بیماریها کمک کننده باشد.
در حوزه تصویربرداری پزشکی هوش مصنوعی از روش کار مغز انسان تقلید کرده تا بتواند مهارت های جدید را با کمترین دخالت انسانی یاد بگیرد و هزاران تصاویر پزشکی را مرور کرده و یاد می گیرد تا بتواند خود به تنهایی تشخیص پزشکی را انجام دهد. پیشرفت هوش مصنوعی در بخش رادیولوژی و درمان با تغییر نحوه آنالیز و تفسیر تصاویر رادیولوژی ، مزایایی همچون تشخیص سریعتر و دقیق تر ، بهبود نتایج ، کاهش هزینه های تصویربرداری و درمانی برای بیمار دارد.
رویکردهای خاص هوش مصنوعی در رادیولوژی
- تشخیص به کمک کامپیوتر
- یادگیری ماشینی
- پردازش زبان طبیعی
- سیستم مبتنی بر قانون
- رادیومیک
- کاهش نویز
- بهینه سازی تصویربرداری
مقالات دیگر : کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی
چرا از هوش مصنوعی در رادیولوژی استفاده کنیم؟
بخش تصویربرداری پزشکی شامل گرفتن تصاویری با فناوریهای رادیولوژی با اشعه ایکس ، سی تی اسکن ، ام آر آی ، ماموگرافی ، سونوگرافی و پانورکس است تا در تشخیص بیماریها ، درمان بیمار و نظارت بر شرایط بیمار به پزشکان کمک کند. بدین ترتیب که رادیولوژیست ها که پزشکان تفسیر کننده تصاویر بخش تصویربرداری پزشکی هستند ، تصاویر گرفته شده را بررسی کرده و طبقه بندی و تقسیم بندی تصاویر را انجام می دهند.
لازم به توضیح است که طبقه بندی تصاویر به پزشک رادیولوژیست کمک می کند تا هر نوع ناهنجاری غیر طبیعی را در تصویر شناسایی کند. اگرچه برخی از طبقه بندی ها در یک سری از تصویربرداری ها ممکنست پیچیده باشد. از طرفی تقسیم بندی منطقه خاص در هر تصویر باعث مشخص کردن یافته های غیر عادی با شکل و سایز و ساختار و بافت و دیگر ویژگی های آن می شود.
شایسته است بدانید که تفسیر تصاویر رادیولوژی بسیار دشوار است چرا که هر رادیوگرافی شامل هزاران جزئیات است که در میان این جزئیات پزشک رادیولوژیست باید تعداد کمی از آنها را مشکوک است بررسی کند و خوشبختانه اغلب یافته های رادیوگرافی نرمال است. چنانچه آمارها نشان داده حدود 10 درصد زنانی که پس از ماموگرافی نیازمند بررسی بیشتر هستند ، تنها نیم درصد آنها تومور بدخیم دارند.
گرچه تشخیص این درصد کم هم حتی می تواند تفاوت بین مرگ و زندگی باشد چرا که در صورت عدم تشخیص بدخیمی پیگیری و درمان لازم انجام نمی شود و خطر مرگ را در پی دارد اما در صورت تشخیص به موقع این افراد می توانند با درمانهای لازمه به زندگی خود ادامه دهند که این کار با استفاده از هوش مصنوعی امکانپذیر می باشد.
از آنجا که هر رادیولوژیست نهایتا تا 100 اسکن را می تواند بررسی کند به این علت که هر اسکن ممکنست هزاران تصویر داشته باشد لذا با استفاده از هوش مصنوعی و طبقه بندی و تقسیم بندی مناسب تصاویر ، رادیولوژیست ها می توانند تصاویر بسیار بیشتری را تفسیر کنند. بدین جهت یک کامپیوتر از فناوری هوش مصنوعی برای کمک به فکر کردن و تشخیص و ... برای کمک به رادیولوژیست استفاده می کند.
به جهت تجزیه تحلیل و آنالیز تصاویر رادیولوژی بیماران از شبکه های عصبی کانولوشنال یا CNN استفاده شده تا با استفاده از داده های زیاد تصاویر ، ناهنجاریهای تصاویر را با دقت بالا تشخیص دهند. ازین رو عملکرد CNN ها در تشخیص تصاویر رادیولوژی در سطح رادیولوژیست می باشد.
چگونه هوش مصنوعی به رادیولوژیست ها در تشخیص بیماریها کمک می کند ؟
طبقه بندی تصاویر
الگوریتم های هوش مصنوعی تصاویر پزشکی را به دسته های مختلف تقسیم بندی کرده تا رادیولوژیست ها بتوانند موارد در اولویت را بررسی کنند. بدین ترتیب زمان تشخیص کاهش خواهد یافت.
تقسیم بندی تصویر رادیولوژی
الگوریتم های هوش مصنوعی این امکان را فراهم می سازد تا تصاویر رادیولوژی بیمار را به نقاط مختلف نظیر اندامهای مختلف یا بخش درگیر تومور و ... دسته بندی کند تا پزشک رادیولوژیست بتواند به راحتی تصاویر را آنالیز و تفسیر کند.
تشخیص تصویر رادیولوژی
هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاریهایی که ممکنست از نگاه رادیولوژیست پنهان بماند موثر است و باعث تشخیص هر چه سریعتر و با دقت بیشتر مشکلات بیمار می شود.
مزایای تشخیص بیماریهای با هوش مصنوعی در رادیولوژی
- کاهش زمان تشخیص به دلیل طبقه بندی تصاویر تا رادیولوژیست موارد مهم تر را سریعتر بررسی نماید.
- تشخیص آسان تر تصاویر رادیولوژی توسط پزشکان رادیولوژیست به سبب تقسیم بندی مناطق خاص تصاویر
- تشخیص دقیق تر و سریعتر ناهنجاریها و مشکلات بیمار در صورت عدم تشخیص رادیولوژیست
مقالات دیگر : تشخیص سنگ مثانه با فیلم رادیولوژی PPQ
معرفی نرم افزار
نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ
نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ نرم افزاری تحت وب برای مشاهده تصاویر پزشکی نظیر سی تی اسکن ، رادیولوژی ، ام آر آی و ... است که این امکان را فراهم می سازد تا با گوشی موبایل بصورت تحت وب تمامی تصاویر بیمار را با کیفیت عالی و سرعت بالا مشاهده نمایید. از مزایای نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ می توان به کیفیت بالای تصاویر و کمک به تشخیص بهتر ، سرعت بالای لود تصاویر ، حذف فیلم رادیولوژی و مشکلات استفاده از آن و حذف هزینه های خرید با قیمت بالا و دیگر هزینه های مرتبط و ... اشاره کرد.
ادامه مطلب در صفحه فیلم رادیولوژی PPQ
برای کسب اطلاعات بیشتر با شماره 09111366703 تماس حاصل فرمایید.
نرم افزار پزشکی سپاس92
اینستاگرام : https://instagram.com/sepas92
نویسنده : مهندس محمد شیخی نژاد
دارای مدرک MCSE
دستاوردها : مقالات علمی در زمینه IT و طراح نرم افزارهای پزشکی
عضو شرکتهای دانش بنیان زیرنظر معاونت پژوهشی دانشگاه گیلان
