مزایای استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی
کم و بیش در سالهای اخیر با هوش مصنوعی و کاربردهای مختلف آن در همه حوزه ها آشنا شده ایم. یکی از مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بخش رادیولوژی است که به تشخیص و درمان سریعتر و بهتر بیمار به پزشک کمک بسزایی می کند. در ادامه به مزایای استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی می پردازیم.
آشنایی با هوش مصنوعی در رادیولوژی
هوش مصنوعی یا AI (Artificial intelligence) یک فناوری است که قادر به تشخیص داده ها بطور خودکار با بررسی الگوهای پیچیده و آنالیز کمی به جای بررسی کیفی داده ها می باشد. امروزه هوش مصنوعی در رادیولوژی جایگاه خود را باز کرده است و در شناخت الگوهای پیچیده ، تشخیص بیماریها ، تحلیل دقیق داده ها ، بالا بردن سرعت تشخیص بیماریها ، افزایش روند سیستم گردش کار رادیولوژی کمک بسزایی می کند.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی چیست ؟
هوش مصنوعی در سراسر گردش کار رادیولوژی از گرفتن تصویر گرفته تا تشخیص نهایی از روی تصاویر پیشرفت های زیادی ایجاد کرده است بدین ترتیب که باعث افزایش سرعت در تصویربرداری ، افزایش دقت در گرفتن تصاویر و کاهش حجم کار پزشک رادیولوژیست شده و با افزایش کیفیت تصاویر در تشخیص بهتر و دقیق تر به پزشک رادیولوژیست کمک می کند. از مهمترین مزایای هوش مصنوعی در رادیولوژی می توان به موارد زیر اشاره کرد :
** افزایش سرعت تصویربرداری
هوش مصنوعی می تواند در گرفتن تصاویر رادیولوژی کمک کرده و باعث افزایش سرعت آن به همراه افزایش کیفیت تصاویر گردد. بدین جهت هوش مصنوعی باعث کاهش آرتیفکت ایجاد شده در اثر حرکت بیمار در حین انجام رادیولوژی می شود تا تصاویر سریعتر و با کیفیت بالاتر گرفته شود. بدین ترتیب هر چه کیفیت تصاویر رادیولوژی بالاتر رود ، دقت تشخیص آن نیز بیشتر می شود.
مقالات دیگر : چرا از هوش مصنوعی در رادیولوژی استفاده کنیم ؟
** ساده سازی ریپورت رادیولوژی
از آنجا که تعداد تصاویر گرفته شده در رادیولوژی بالاست و باید برای تشخیص پزشک رادیولوژیست تصاویر زیادی را به ازای هر بیمار بررسی کند ، لذا حجم کار رادیولوژی بالا می باشد. اما هوش مصنوعی در بخش تشخیص رادیولوژی نیز به کمک آمده و راه حل های مختلفی ارائه کرده است اعم از :
1. الگوریتم تقسیم بندی تصویر :
از آنجا که رادیولوژیست ها برای تشخیص مناطق مختلف تصویر رادیولوژی را به صورت دستی طبقه بندی و مشخص می کنند که کاری زمان بر است ، الگوریتم تقسیم بندی هوش مصنوعی کمک می کند تا این بخش بندی بطور خودکار انجام شود و شناسایی بافت را سرعت بخشد. از طرفی این الگوریتم در برنامه ریزی برای جراحی و رادیوتراپی در بیماران کنسری که تعیین دقیق محل جراحی یا رادیوتراپی مهم است ، کمک کننده می باشد.
2. الگورتیم افزایش کیفیت تصویر :
این الگوریتم باعث کاهش آرتیفکت تصاویر و در مقابل افزایش وضوح تصاویر و افزایش کنتراست ساختارهای تشریحی باعث بهبود چشمگیر کیفیت تصاویر رادیولوژی می شود. در نهایت این افزایش کیفیت به پزشک رادیولوژیست کمک می کند تا با مشاهده تصاویر واضح تر و دقیق تر ریپورت بهتری ارائه دهد.
3. الگوریتم تشخیص ضایعه :
به کمک این الگوریتم ضایعات و ناهنجاریهایی که در تصاویر رادیولوژی مشکوک می باشد کمک کرده تا با بهینه سازی تصاویر ، ضایعات مشکوک بهتر و سریعتر تشخیص داده شود.
** طبقه بندی تصاویر رادیولوژی
هوش مصنوعی این قابلیت را دارد تا در برخورد با حجم بالای تصاویر رادیولوژی ، اولویت بندی و طبقه بندی تصاویر را انجام دهد تا کارایی تشخیصی بهبود یابد. این قابلیت از دو طریق زیر امکانپذیر است :
- اولویت بندی بیماران : الگوریتم طبقه بندی تصاویر کمک می کند تا با سرعت بالا احتمال آسیب شناسی هر تصویر را ارزیابی کند و در صورتی که یک ناهنجاری خطر کمتری داشته باشد فیلتر شده تا رادیولوژیست بتواند تصاویر با خطرات تشخیصی بالاتر را سریعتر ریپورت کند.
- لیست اولویت : این لیست در بیمارستان ها و مراکز رادیولوژی شلوغ و دارای بیماران زیاد کاربردی است که هوش مصنوعی آن را تهیه می کند. بطوریکه با طبقه بندی پرونده های بیماران بر اسای فوریت هر پرونده لیستی به رادیولوژیست ارائه می دهد تا سریعتر به تشخیص ناهنجاری های بیماران اورژانسی بپردازد. بدین ترتیب این لیست کمک می کند تا علاوه بر تصمیم گیری سریع ، از خطر نادیده گرفتن یافته های مهم در تصاویر رادیولوژی بیماران کاسته شود.
مقالات دیگر : کاربردهای هوش مصنوعی در رادیولوژی
چالش های آینده هوش مصنوعی در رادیولوژی چیست؟
اگرچه هوش مصنوعی باعث تحول در بخش رادیولوژی به جهت گرفتن تصاویر و بهینه سازی تصاویر و تشخیص پزشکی و ... شده است اما چالش های زیادی دارد که در حال بررسی و تکامل است.
کیفیت و تنوع داده ها : اگرچه هوش مصنوعی توانسته با تکنیک هماهنگ سازی ، داده های گسترده و متنوع را در رادیولوژی بررسی کند اما اطمینان از کیفیت و تنوع و استاندارد داده ها از موضوعات چالش برانگیز هوش مصنوعی در رادیولوژی است چرا که تصاویر رادیولوژی بطور قابل توجهی در تکنیک کیفیت متفاوت می باشند. ازین رو آینده هوش مصنوعی در رادیولوژی نیازمند اینست که الگوریتم های هوش مصنوعی در زمینه داده های جامع و استاندارد و تکنیک هماهنگ سازی ارتقا یابد.
معرفی نرم افزار
نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ
فیلم رادیولوژی PPQ نرم افزاری کاربردی برای نمایش تصاویر رادیولوژی است که تحت وب بوده و قابلیت ارائه تصاویر پزشکی در موبایل و تبلت و کامپیوتر را دارد بطوریکه با بالاترین کیفیت در کوتاه ترین زمان تمامی تصاویر بیمار در مرورگر موبایل به نمایش در می آید. این نرم افزار جایگزین مناسب فیلم رادیولوژی ساده است به گونه ای که لینک تصاویر بیمار بصورت پیامکی یا چاپ شده بر روی کارت مخصوص یا کاغذ به بیماران ارائه می شود.
مطالب بیشتر 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
