آیا هوش مصنوعی نقش رادیولوژیست ها را تغییر می دهد؟
هوش مصنوعی در رادیولوژی به جهت کاهش وظایف روتین و پشتیبانی از دقت و کارایی به رادیولوژیست ها کمک می کند. بدین ترتیب در سال 2025 نقش رادیولوژيست ها تغییر کرده و محدود به خواندن تصاویر پزشکی نیست و می تواند با مدیریت حجم زیاد تصاویر ، به تیم های چند رشته ای مشاوره داده و ریپورت های سریع و بدون خطا ارائه نماید.
آیا هوش مصنوعی نقش رادیولوژیست ها را تغییر می دهد؟
بله. هوش مصنوعی می تواند نقش رادیولوژیست ها را تغییر دهد بدینصورت که به رادیولوژیست ها این امکان را می دهد که با بهبود دقت تشخیصی ، کاهش فرسودگی شغلی کارآمدتر شوند. از آنجا که رادیولوژیست ها وقت زیادی صرف اسکن و ریپورت تصاویر پزشکی می کنند ، اما هوش مصنوعی کمک می کند تا با استراتژی تشخیصی از میزان کار رادیولوژیست ها کاسته شود.
بدین ترتیب ابزارهای هوش مصنوعی به جهت کاهش صرف زمان پزشکان برای کارهای تکراری موثر است و کمک می کند تا رادیولوژیست بتواند زمان خود را صرف گزارش موارد سطح بالا و تخصصی تر و تصمیم گیری های بالینی نماید و با دیگر همکاران متخصصن همکاری مستقیم داشته باشد.
قابل ذکر است که تاثیر هوش مصنوعی در رادیولوژی فراتر از ساده سازی گردش کار رادیولوژی بوده بطوریکه باعث تغییر نحوه سازماندهی روز رادیولوژیست ها و اولویت بندی تصاویر و حفظ تمرکز بر موارد تخصصی می شود.
مقالات دیگر : سیر تکامل یادگیری عمیق هوش مصنوعی در رادیولوژی
چرا هوش مصنوعی به کمک رادیولوژیست ها آمده ؟
- در 15 سال گذشته حجم کار رادیولوژیست ها افزایش یافته بطوریکه تقاضا برای ریپورت تصاویر از در دسترس بودن رادیولوژیست ها پیشی گرفته ولی تعداد رادیولوژيست ها بالا نرفته است.
- کمبود متخصص در بخش رادیولوژی به دلیل افزایش تعداد تصویربرداری ها و پیشرفت فناوری و افزایش سن جمعیت
- با توجه به اینکه هر مورد غیر طبیعی که از دید پزشک رادیولوژیست دور بماند یا تشخیص اشتباه و موارد بحرانی می تواند عواقب شدید برای بیمار داشته باشد.
با توجه به نکات ذکر شده استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی در سراسر دنیا شروع شده و مواردی اعم از خودکارسازی اندازه گیری در تصاویر پزشکی ، غربالگری حجم های بزرگ تصویربرداری و اولویت بندی سریع موارد اورژانس توسط هوش مصنوعی می تواند وقت رادیولوژیست ها را برای تمرکز بر موارد تخصصی تر و تفسیر پیشرفته و مشاوره بیمار آزاد سازد.
چگونه هوش مصنوعی به رادیولوژیست ها کمک می کند؟
- تریاژ هوشمند : هوش مصنوعی تصاویر بیماران را بر اساس شدت وخامت مشکلات بیمار اولویت بندی کرده تا موارد اورژانسی همچون شکستگی ها یا پنوموتوراکس و ... به بالای لیست انتقال یابد و پزشک رادیولوژيست بتواند سریعتر تصاویر این بیماران را تشخیص داده تا درمان برای بیماران اورژانسی آغاز گردد.
- کاهش وظایف تکراری پزشکان رادیولوژيست : از آنجا که پزشکان رادیولوژيست برای مشاهده تصاویر و ریپورت آنها کارهای تکراری مانند اندازه گیریها یا محاسبات سن استخوانی یا گزارشها و ... را انجام می دهند که وقت گرانبهای آنان را می گیرد. بدین جهت هوش مصنوعی این امکان را می دهد تا پزشکان بر روی مواردی که نیاز به تفکر بیشتر و تشخیص دقیقتری دارند تمرکز کنند.
- کاهش فرسودگی شغلی : رادیولوژيست ها به دلیل حجم بالای کار تفسیر تصاویر پزشکی در حال فرسودگی شغلی هستند. بدین منظور هوش مصنوعی با کاهش بار شناختی تکراری ، کاهش میزان خطا ، اولویت بندی هوشمندانه و کاهش وظایف تکراری ، کاهش خستگی و فرسودگی رادیولوژيست ها و رضایت شغلی آنها در دراز مدت را امکانپذیر می سازد.
در نهایت پزشکان رادیولوژیست از پردازشگران تصاویر پرکار رادیولوژي به مشاوران استراتژيک و متخصصان تشخیص تصاویر تخصصی پزشکی تبدیل می گردند.
مقالات دیگر : آینده هوش مصنوعی در رادیولوژی
آیا هوش مصنوعی جایگزین رادیولوژیست ها می شود؟
خیر. هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین کامل رادیولوژيست ها شود و تنها به عنوان دستیار بیشترین کاربرد را دارد. هوش مصنوعی با وظایفی همچون اولویت بندی موارد اورژانسی ، کاهش حجم کار رادیولوژيست ها، اندازه گیری سایز توده ها ، تهیه گزارش و ... به کمک رادیولوژيست ها آمده اما در نهایت تصمیم گیری اصلی بر عهده پزشک رادیولوژيست می باشد.
قابل ذکر است که توصیه های هوش مصنوعی همواره نیاز به بررسی تخصصی توسط پزشک رادیولوژیست داشته و این ابزار از کارکنان کم تجربه در تیم ها پشتیبانی می کند و عملکرد آن به عنوان یک شبکه ایمنی می باشد.
چهار روش که هوش مصنوعی از رادیولوژیست ها پشتیبانی می کند.
در سال 2025 هوش مصنوعی با چهار روش زیر از رادیولوژیست ها پشتیبانی می کند :
- AZtrauma : این ابزار هوش مصنوعی که هم توسط FDA و هم CE تایید شده ، در تشخیص شکستگی ها یا در رفتگی ها و تجمع مایع مفصلی در تصاویر رادیولوژی پیشرو است و به تیم اورژانس و تروما کمک می کند تا در محیط پرفشار با حجم کار بالا ، ظرف چند ثانیه شکستگی ها را تشخیص دهند. آمارها نشان داده که این ابزار در کارآمدتر شدن رادیولوژيست های جوان و یا پرکار و خسته موثر است.
- AZchest : این ابزار هوش مصنوعی توسط موسسات برتر دنیا مورد تایید است و ناهنجاری های اصلی قلبی و ریوی مانند پنوموتوراکس ، پلورال افیوژن ، ندول ها ، ادم ریوی ، شکستگی دنده و کاردیومگالی در تصاویر رادیولوژي با اشعه ایکس را طبقه بندی ، تشخیص و تفسیر می کند. همچنین این ابزار روند تریاژ برای شرایط تهدید کننده زندگی را سرعت می بخشد تا رادیولوژيست ها وقت بیشتری برای موارد اورژانسی داشته باشند.
- AZmeasure : این ابزار هوش مصنوعی طول و زوایا در استخوان ها و مفصل ها را اندازه گیری کرده و ظرف چند ثانیه مواردی همچون هالکس والگوس ، کف پای صاف ، اسکولیوز ستون فقرات و اختلاف طول پا را تشخیص می دهد. بدین ترتیب با این ابزار چندین دقیقه از زمان کار رادیولوژيست ها صرفه جویی می شود و اندازه گیری ها استاندارد می گردد.
- AZbonage : این ابزار هوش مصنوعی سن استخوانی در تصاویر رادیولوژي کودکان را بطور پیشرفته محاسبه می کند تا هرگونه ناهماهنگی بین پزشکان کاهش یابد. همچنین تصمیم گیری در غدد درون ریز کودکان و ارزیابی اختلالات رشد کودک سرعت پیدا کند.
در نهایت این ابزارهای هوش مصنوعی در کنار هم در حوزه تروما و شکستگی ، قفسه سینه و قلب و ریه ، اسکلتی عضلانی و کودکان به پزشکان رادیولوژيست در کم شدن حجم کاری کمک بسزایی می کند.
مقالات دیگر : چالش های هوش مصنوعی در رادیولوژي
معرفی نرم افزار
نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ
فیلم رادیولوژي PPQ نرم افزاری است که مشاهده تصاویر رادیولوژي را در موبایل و تبلت بصورت تحت وب امکانپذیر می سازد. این نرم افزار شامل فضای ابری است که تصاویر پس از تهیه شدن به این فضا ارسال شده تا کد رمزگذاری شده به پرینتر شبکه ارائه دهد. در نهایت این کد بصورت بارکد دوبعدی یا کیو آر کد قابل چاپ بر روی کاغذ یا کارت مخصوص است. همچنین بصورت لینک قابل اشتراک گذاری برای بیمار نیز می باشد.
این کد توسط دوربین موبایل قابل رمزگشایی است تا سریعا تصاویر در مرورگر موبایل با کیفیت بالا در هر زمان و هر مکان که باشید قابل دسترس باشد. ادامه مطلب در این صفحه
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
