فرصت ها و چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژی

تقابل هوش مصنوعی و رادیولوژی مورد توجه متخصصان و محققان و پزشکان این حوزه تخصصی می باشد. بطوریکه با پیشرفت فناوری در تصویربرداری پزشکی ، حجم تصاویر و پیچیدگی داده های تولید شده توسط دستگاه های ام آر آی یا سی تی اسکن در حال افزایش است.

رادیولوژیست ها و دیگر افراد مرتبط با رادیولوژی همچون کارشناسان رادیولوژی باید حجم عظیم تصاویر رادیولوژی را مدیریت کنند و اینجاست که هوش مصنوعی به کمک آمده تا به بهبود دقت تشخیصی و خودکارسازی وظایف تکراری و ارائه آگاهی جدید که زمانی دور از دسترس یا انتظار بودند کمک کند. گرچه پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژی بدون چالش نیست.

در ادامه به بررسی فرصت ها و چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژی می پردازیم.

پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژی

هوش مصنوعی با سرعت زیاد به دنیای تصویربرداری پزشکی وارد شده و در حال تحول این بخش می باشد بطوریکه نحوه رویکرد پزشکان را به تشخیص تصاویر رادیولوژی تغییر می دهد. هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی و رباتیک ، باعث افزایش دقت و کارایی رادیولوژی می شود. از سوی دیگر ابزارهای قدرتمندی برای پزشکان فراهم می نماید.

یادگیری ماشین شامل زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی بوده که به جهت تشخیص ناهنجاریهای در تصاویر رادیولوژی به الگوریتم ها آموزش داده می شود و عموما مسائلی را که ممکنست از دید پزشک رادیولوژیست پنهان بماند تشخیص می دهد.

قابل ذکر است که انواع تصویربرداری پزشکی همچون رادیولوژی ، سی تی اسکن ، ام آر آی و گاما اسکن حجم زیادی از تصاویر را تهیه می کند که پزشکان رادیولوژیست به راحتی نمی توانند تمامی تصاویر را آنالیز کنند اما الگوریتم های هوش مصنوعی کمک می کند تا با پردازش حجم زیاد تصاویر و بولد کردن ناهنجاریهای بالقوه باعث تشخیص دقیق بیماریها شود.

مقالات دیگر : مقایسه دقت رادیولوژيست ها با و بدون هوش مصنوعی

بدین جهت هوش مصنوعی توجه پزشکان رادیولوژیست را به بخش های مهم تصویربرداری جلب می کند و تشخیص های احتمالی خود را پیشنهاد داده و برنامه ریزی خودکار مطالعات تصویربرداری یا بهینه سازی استفاده از تجهیزات را انجام می دهد. بدین ترتیب با استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی ، گردش کار این بخش پزشکی ساده سازی شده و احتمال خطای انسانی کاهش می یابد. جالب است بدانید که طبق آمار بدست آمده حدود ۴ درصد از گزارش های پزشکان ممکنست حاوی اشتباهات انسانی قابل توجه باشد.

ناگفته نماند که هوش مصنوعی می تواند تصاویر حاصل از روشهای مختلف تصویربرداری پزشکی را ادغام کرده و پس از آن تجزیه تحلیل کند تا پزشکان بتوانند به راحتی اطلاعات پیچیده و چند وجهی را تفسیر نمایند. بعنوان مثال تصاویر سی تی اسکن با داده های پاتولوژیک بیمار را ترکیب کرده تا سرعت پردازش آن سریع شود.

بنابراین با تکامل هوش مصنوعی در رادیولوژي ، توانایی رادیولوژيست ها در تفسیر تصاویر رادیولوژی افزایش پیدا می کند تا بتوانند موارد مشکل و پیچیده را برطرف کرده و وظایف تکراری را به لطف هوش مصنوعی حذف کنند. در نهایت همکاری بین هوش مصنوعی و تخصص انسانی کلید دستیابی به تشخیص مفید تر ، دقیقتر ، کارآمدتر و بیمار محور می باشد.

ناگفته نماند تکنیک های مختلف تصویربرداری پزشکی موانع خاص خود را داشته و نیاز به راهکارهایی برای تطبیق شرایط بالینی دارد. بدین منظور سیستم های هوش مصنوعی موجود برای بهبود قابلیت استفاده و افزایش سرعت و دفت نیازمند اصلاح می باشند و محققان در این زمینه در حال تلاشند.

مزایا و فرصت های پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژي

افزایش دقت تشخیص

افزایش دقت تشخیص تصاویر پزشکی از مهمترین مزایای هوش مصنوعی می باشد بطوریکه با سرعت و دقت بالا می تواند تصاویر را بدرستی تجزیه تحلیل کند تا آنجا که مواردی که از دید پزشک رادیولوژیست می تواند پنهان بماند را مشاهده و بررسی می نماد. بدین ترتیب با افزایش دقت ، تشخیص سریع بیماریهایی مانند سرطان که ضروری است امکانپذیر می گردد.

حتی قابلیت هوش مصنوعی در آنالیز داده های بزرگ می تواند الگوها را در جوامع مختلف تشخیص داده و بیماری های نادر را شناسایی کند.

مقالات دیگر : بهبود تصاویر ام آر آی با هوش مصنوعی

کاهش خطای انسانی

پزشکان رادیولوژيست مانند هر پزشک دیگر ممکنست خسته و حواس پرت شده و یا محدودیت ادراکی پیدا کنند. اما هوش مصنوعی به عنوان یک ماشین که خستگی ناپذیر است می تواند خطاهای تشخیصی انسانی را کاهش دهد. مثلا تشخیص یا اندازه گیری ندولهای کوچک ریوی در سی تی اسکن. بدین ترتیب توانایی هوش مصنوعی در تشخیص این موارد احتمال از دست رفتن جزئيات مهم را کاهش داده و تشخیص را بهبود می دهد.

افزایش کارایی و بهره وری

هوش مصنوعی کمک می کند تا فرایند تصویربرداری پزشکی بهبود یافته و به رادیولوژيست ها امکان تهیه تصاویر و گزارش و برنامه ریزی و تمرکز بر جوانب پیچیده و حیاتی مراقبت از بیمار را می دهد. بدین منظور دستیاران هوش مصنوعی می توانند گزارش اولیه رادیولوژی را تهیه کرده تا رادیولوژیست بتوانند بجای شروع از ابتدا تنها آنها را بررسی و کامل یا اصلاح نمایند.

کاهش هزینه

از دیگر مزایای هوش مصنوعی کاهش هزینه های مربوط به تصویربرداری مکرر ، کاهش خطاهای تشخیصی یا به حداقل رساندن آزمایش ها و ... می باشد. بدین منظور هوش مصنوعی کمک می کند تا دقت تشخیصی افزایش یافته و از هزینه ها خصوصا در بخش اورژانس و هزینه پردازش و تبادل تصویربرداری کاسته شود. همچنین با کاهش خطای انسانی هزینه کلی مراقبت از بیمار کاهش یابد.

چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژی

چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در رادیولوژي شامل هزینه های بالا برای راه اندازی اولیه ، نگرانی درباره حریم خصوصی داده ها و اطلاعات تصویربرداری افراد و ضرورت چارچوب های نظارتی و مقاومت در برابر تغییر در بین متخصصان پزشکان رادیولوژيست می باشد.

افزون بر این توسعه هوش مصنوعی نیازمند حجم وسیع داده های تصویری متنوع و با کیفیت بالاست که جمع آوری آنها چالش برانگیز است. بدین منظور باید متخصصان فناوری و پزشکان و تنظیم کنندگان و سیاست گذاران در این زمینه با هم همکاری لازم را داشته باشند.

آینده هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی در رادیولوژي با وجود پتانسیل بهبود قابل توجه در دقت تشخیص و بهینه سازی گردش کار رادیولوژي و کاهش هزینه های پزشکی بسیار امیدوار کننده بوده و با تکامل این فناوری می تواند به بخش جدایی ناپذیر از جعبه ابزار رادیولوژی تبدیل گردد.

معرفی نرم افزار

نرم افزار مشاهده آنلاین تصاویر رادیولوژی

نرم افزار فیلم رادیولوژی PPQ نرم افزاری است تحت وب که به جهت مشاهده آنلاین تصاویر رادیولوژي ، سی تی اسکن و ام آر آی استفاده می شود و تصاویر را در قالب بارکد دو بعدی یا لینک تصاویر ارائه می دهد تا بتوان به راحتی با دوربین موبایل بارکد را رمزگشایی کرده و تصاویر را در موبایل مشاهده نمود.

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