مزایای هوش مصنوعی در رادیولوژی در مقابل معایب آن
هوش مصنوعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که محاسبات هوشمند انجام می دهد و محققان از دهه ۷۰ میلادی شروع به آغاز تحقیقات هوش مصنوعی در بخش پزشکی کردند در حالیکه قبل از آن بر روی علم شیمی متمرکز بود. بدین جهت هوش مصنوعی در رادیولوژی کاربردهای زیادی دارد که در ادامه به بررسی مزایای هوش مصنوعی در رادیولوژی در مقابل معایب آن می پردازیم.
هوش مصنوعی در رادیولوژی
رادیولوژی شاخه ای از علم پزشکی است که از پرتوهایی مانند اشعه ایکس در رادیولوژی و سی تی اسکن و گاما در گاما اسکن ، امواج فراصوت در سونوگرافی ، امواج رادیویی و مغناطیسی در ام آر آی برای تشخیص مشکلات و بیماریها استفاده می کند.
از آنجا که در رادیولوژی تصاویر زیادی گرفته می شود که پزشکان رادیولوژیست باید زمان زیادی را برای آنالیز داده های تصویربرداری صرف کنند تا تشخیص نهایی را انجام دهند ، ازین رو به جهت تشخیص الگوهای غیرعادی پیچیده در داده های تصویربرداری می توان از هوش مصنوعی کمک گرفت تا با دقت بالا باعث بهبود و تسریع تشخیص بیماریها گردد.
هدف از هوش مصنوعی در رادیولوژی حل مشکلات تشخیصی و سرعت بخشیدن به تشخیص بیماریهاست که در آن از تکنیکهای پیشرفته یادگیری عمیق استفاده می کند بطوریکه باعث به حداکثر رساندن کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی می شود. آمارها نشان داده که استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی از سال 2015 تا 2020 از صفر به 30 درصد بطور پیوسته و ثابت اما آهسته افزایش پیدا کرده است.
مقالات دیگر : بررسی هوش مصنوعی در انواع تصویربرداری پزشکی
مزایای هوش مصنوعی در رادیولوژی
** طبقه بندی دقیق
الگوریتم های هوش مصنوعی CV مبتنی بر یادگیری عمیق با طبقه بندی دقیق داده های تصویربرداری کوچکترین ناهنجاریها را تشخیص می دهند که در مقایسه با دقت پزشکان رادیولوژیست مساوی و یا حتی در برخی موارد بهتر است.
** نتایج سریع
الگوریتم های هوش مصنوعی علاوه بر دقت بالا ، سرعت بالایی نیز دارند که عملکرد بخش رادیولوژی را بالا می برد و در مدت زمان کمتری ، تصاویر بیشتری را قابل تفسیر می سازد. همچنین هوش مصنوعی از میزان استرس پزشک برای تشخیص بیماریها در زمان کوتاه تر می کاهد.
** آنالیز پیشرفته
الگوریتم های هوش مصنوعی U-Net تصاویر پزشک را بخوبی تقسیم بندی می کنند تا تجزیه و تحلیل تصاویر راحت تر انجام شود و به رادیولوژیست ها در تشخیص مشکلات بطور مطمئن کمک کند. از طرفی الگوریتم های هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاریهایی به پزشک کمک می کند که حتی با چشم غیرمسلح قابل شناسایی نیست.
** تولید مدل های سه بعدی
برای تولید مدل های سه بعدی از تصاویر رادیولوژی الگوریتم های هوش مصنوعی به کمک آمده و با دقت بالا تصاویر را بخش بندی و برای تولید تصاویر سه بعدی آماده می کند تا پزشکان رادیولوژیست برای تفسیر بهتر مشکلات بیمار از این مدلها استفاده کنند.
مقالات دیگر : انواع دستگاه پزشکی پوشیدنی
معایب هوش مصنوعی در رادیولوژی
** عدم استاندارد سازی
عدم استانداردسازی یک چالش بالقوه هوش مصنوعی در رادیولوژی است چرا که که به دلیل فقدان معیارهای استاندارد ، مقایسه یا تایید عملکرد هر مدل را دشوار می سازد.
** فقدان قابلیت توضیح
الگوریتم های یادگیری عمیق هوش مصنوعی با پیاده سازی یک معماری شبکه عصبی ، داده ها را از چندین هزار نورون پردازش می کنند که تفسیر و درک آن برای انسان غیر ممکن است. از آنجا که کوچکترین اشتباه در تشخیص تصاویر می تواند باعث عواقب نامطلوب شود لذا تفسیر پذیری هوش مصنوعی در رادیولوژی بسیار مهم می باشد تا همه به تشخیص و تصمیمات متنی بر هوش مصنوعی اعتماد کنند.
عدم وجود داده های اعتبارسنجی
از آنجا که اعتبار هوش مصنوعی به در دسترس بودن داده های بیمار بستگی دارد و تولید داده های اعتبارسنجی وقت گیر است ، لذا باعث مشکلات در پروژه های یادگیری ماشین می گردد و مدل های هوش مصنوعی را نمی توان برای کاربردهای مدرن بدون مجموعه ای ازداده ها بررسی کرد.
نقض حریم خصوصی
با توجه به این که برای مدل های آموزشی هوش مصنوعی ، محققان به سوابق بیماری و تصویربرداری بیماران دسترسی دارند باعث نقض حریم خصوصی افراد شده و برخی افراد که برای حریم خصوصی خود ارزش قائلند و از در دسترس قرار گرفتن داده های تصویربرداری و سوابق پزشکی خود رضایت ندارند چرا که ممکنست منجر به سوء استفاده از این داده ها گردد.
اخلاق هوش مصنوعی در رادیولوژی
انجمن رادیولوژی اروپا درباره اخلاق محوری هوش مصنوعی می گوید که ما باید اطمینان داشته باشیم که هوش مصنوعی در رادیولوژی بصورت انسان محور باقی می ماند تا به بیماران برای تشخیص بیماریها بدون سوء استفاده کمک کند.
اخلاق در هوش مصنوعی نقش مهمی دارد اما هدف هوش مصنوعی تصمیم گیری و تشخیص بیماریها بدون دخالت انسان است که باعث ایجاد منطق پیچیده و مشکل می گردد چرا که تصمیم بر اساس ریاضیات از طریق هوش مصنوعی باعث استقبال همه بیماران نمی شود.
پزشکان رادیولوژیست به عنوان پزشک سوابق بیمار را در دسترس دارند تا آنها را بررسی کرده و مشکلات بیمار را تشخیص دهند اما داده های تصویربرداری می توانند به سرقت روند و امکان کلاهبرداری بیمه ای و یا دریافت غیرقانونی داروهای تجویزی شوند.
مقالات دیگر : مزایای هوش مصنوعی در رادیولوژی
معرفی نرم افزار
نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ
فیلم رادیولوژی PPQ نرم افزاری تحت وب است که برای مشاهده تصاویر رادیولوژی و سی تی اسکن و ام آر آی و ... در موبایل بدون نیاز به فیلم رادیولوژی قدیمی ابداع شده است. در این نرم افزار از بارکد دوبعدی یا کیو آر کد استفاده می شود و تصاویر بیمار در قابل لینک در دسترس بیمار قرار می گیرد. فیلم رادیولوژی PPQ دارای مزایایی همچون سرعت بالای لود تصاویر ، کیفیت بالا ، دسترسی در هر زمان و هر مکان و ... می باشد.
ادامه 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
