نقش هوش مصنوعی در رادیولوژی اورژانس

در موارد اورژانس ، تشخیص سریع بیماری در نجات جان بیمار موثر است و رادیولوژی اورژانس از روشهای تصویربرداری تشخیصی که به این امر کمک بسزایی می کند. رادیولوژیست های اورژانس در کار روزمره نیازمند گزارش های سریع و البته دقیق هستند تا برای بیمار تصمیم حیاتی گرفته شود. اما با توجه به حجم بالای کار رادیولوژیست ها چه کسی می تواند به کمک این پزشکان بیاید؟

در این مقاله به بررسی نقش مصنوعی در رادیولوژی اورژانس می پردازیم.

نقش هوش مصنوعی در رادیولوژی اورژانس

در موارد تروما و شکستگی ها و سکته مغزی ، تصویربرداری رادیولوژی از جمله اولین روشهای تشخیص مشکلات و بیماریهاست ، به همین جهت رادیولوژی اورژانس نامیده می شود. پس از انجام رادیولوژی ، پزشکان رادیولوژیست با مشاهده و آنالیز تصاویر بیمار به تفسیر آنها می پردازند و به دلیل اورژانسی بودن این نوع تصویربرداری ، پزشک باید  دقت و سرعت زیادی به خرج دهد تا بتواند به پزشک اورژانس و بیمار کمک کند.

در این میان کمبود زمان و بالا بودن تعداد رادیولوژی های اورژانس و کم بودن تعداد پزشکان رادیولوژیست ، باعث شده تا متخصصان هوش مصنوعی به دنبال راهکاری مطمئن باشند. بدین منظور بازسازی تصاویر رادیولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی ابداع شده است که شامل استفاده از مدل های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل و درک تصویر ورودی و سپس تولید تصویر جدید می باشد.

استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی اورژانس به بهبود دقت و کارایی گزارش رادیولوژی کمک می کند و نتایج تشخیصی بهتری به بیمار داده شده که به تشخیص و درمان بیماری سرعت می بخشد. قابل ذکر است که هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین پزشکان رادیولوژیست شود بلکه به این پزشکان کمک می کند تا توانایی و سرعت خود را در تفسیر تصاویر رادیولوژی افزایش دهند.

مقالات دیگر : بررسی هوش مصنوعی در تشخیص سرطان

افزایش کیفیت و وضوح تصاویر

از بهترین کاربردهای بازسازی تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی ام آر آی و سی تی اسکن ، افزایش کیفیت تصاویر آنها می باشد بطوریکه با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ، بازسازی تصاویر می تواند وضوح تصاویر را افزایش دهد و با کاهش نویز و افزایش کنتراست ، به تشخیص و شناسایی بیماریهای پنومونی یا ذات الریه و خونریزی مغزی و شکستگی استخوان کمک کند.

انتخاب خودکار بیماران با اولویت بالا

موارد اورژانس خود دارای درجه بندی است و بیماران با اولویت بالاتر باید سریعتر درمان شوند مانند بیماران سکته مغزی در ساعت اولیه سکته. بدین جهت هوش مصنوعی می تواند بر تصاویر رادیولوژي بیماران نظارت کرده و با توجه به تغییرات در علائم حیاتی و دیگر شاخص ها افرادی را که نیاز به توجه ویژه و سریع دارند ، شناسایی کند.

یکی از این موارد الگوریتم یادگیری ماشین برای آنالیز داده های نظارت مداوم بر گلوکز یا قند خون بیمار است و شناسایی بیمارانی که در معرض ابتلا به هیپوگلیسمی ( وضعی پزشکی در افراد دیابتی که با کاهش سطح قند خون کمتر از 70 مواجه می شوند ) قرار دارند.

همچنین از هوش مصنوعی با استفاده از داده های سابقه پزشکی و نتایج آزمایشگاهی برای طبقه بندی ریسک بیماران اورژانس استفاده می شود که نیاز به مراقبت سریع دارند. بعنوان نمونه تجزیه و تحلیل تصاویر سی تی اسکن یا ام آر آی یا رادیولوژی افراد مبتلا به بیماریهای پرخطر به جهت ارزیابی بیشتر و درمان سریعتر.

مقالات دیگر : چگونه هوش مصنوعی دنیای رادیولوژی را تغییر می دهد؟

ارائه گزارش هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی

گزارش هوشمند مبتنی برهوش مصنوعی به پزشکان رادیولوژیست کمک می کند تا تفسیر سریعتر ، دقیقتر و کارآمدتر ارائه دهند. بدین منظور اولین قدم وارد کردن تصاویر پزشکی به سیستم هوش مصنوعی با آپلود تصاویر در کامپیوتر و استفاده از یک دستگاه تصویربرداری متصل به هوش مصنوعی است.

در ادامه سیستم هوش مصنوعی تصاویر را با الگوریتم های بینایی کامپیوتری و مدل یادگیری ماشینی آنالیز می کند به گونه ای که حتی می تواند ساختارها و الگوهای خاص را در تصاویر شناسایی کند که به سادگی برای پزشک رادیولوژیست قابل تشخیص نیست.

و در نهایت پس از تجزیه و تحلیل ، سیستم هوش مصنوعی گزارش مربوط به تصاویر را ارائه می دهد که شامل اطلاعات تشخیصی نظیر نوع ناهنجاری و سایز و محل آن و ... می باشد.

گرچه هوش مصنوعی گزارش خود را ارائه داده اما این تفسیر باید توسط پزشک رادیولوژیست بررسی شود تا از صحت و درستی و یا کامل بودن آن مطمئن شد. بدین منظور رادیولوژیست گزارش تولید شده توسط هوش مصنوعی را نقطه شروع قرار داده و گزارش نهایی را پس از بررسی کامل ارائه می دهد.

معرفی نرم افزار

فیلم رادیولوژی PPQ

فیلم رادیولوژی PPQ نرم افزاری است که مشاهده تصاویر در موبایل و تبلت را بصورت تحت وب فراهم می سازد. این نرم افزار دارای سیستم ابری است که تصاویر گرفته شده با اشعه ایکس یا امواج مغناطیسی یا امواج گاما را به صورت کد رمزگذاری شده ارائه می دهد. این کد همان بارکد دوبعدی یا کیوآر کد است که قابل رمزگشایی با دوربین موبایل می باشد.

همچنین بصورت لینک پیامکی نیز قابل ارائه بوده بطوریکه تنها با لمس لینک در صورت اتصال به اینترنت سریعا به صفحه مربوط به تصاویر بیمار منتقل می شوید.

مطالب بیشتر 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