De rol van AI bij het bouwen van geavanceerde medische beeldvormingssoftware

De introductie van AI (Artificial Intelligence) op het gebied van medische beeldvorming is veelbelovend. Het laat ingenieuze vooruitgang zien in vroege detectie en diagnose van verschillende ziekten.

Op AI gebaseerde software voor medische beeldvorming kan levensvatbare oplossingen bieden voor de gezondheidszorg. Het kan de tijdens de scans geproduceerde digitale gegevens efficiënt verwerken en verwerken en de meest nauwkeurige resultaten opleveren.

In deze blog bekijken we hoe AI kan helpen bij het ontwikkelen van geavanceerde medische beeldvormingssoftware en enkele indrukwekkende voorbeelden en gebruiksscenario's.

Laten we erin duiken.

Hoe kan AI helpen bij medische beeldvorming?

AI kan het medische beeldvormingsproces in ziekenhuizen op vele manieren verbeteren. Het is opwindend om te zien hoe technologie wordt gebruikt om scantijden te verkorten en de patiëntenzorg te verbeteren.

Fotocredit:vectorzakje / Freepik

De technologie kan radiologen en andere medische professionals helpen de productiviteit te verbeteren. Technologen herhalen dat geavanceerde medische beeldvormingssoftware het aantal personen in ziekenhuizen laag houdt, waardoor de kans op overdracht wordt verkleind.

Dergelijke initiatieven ondersteunen de beeldvormingsgemeenschap door de beste medische beslissingen te nemen. Laten we eens kijken hoe AI medische beeldvorming kan vergemakkelijken. 1.

1. Hogere productiviteit met automatisering

AI kan een aantal onderdelen van de radiologieworkflow automatiseren. Het kan helpen bij het sneller analyseren van medische beelden dan medische professionals, omdat het betere rekencapaciteiten heeft.

Het kan de snelheid, efficiëntie en nauwkeurigheid verbeteren, wat kan leiden tot betere zorg.

2. Nauwkeurigere diagnose

Volgens studies kan AI bekwamer zijn dan medische professionals en experts in het diagnosticeren van ziekten zoals kanker op basis van medische beelden.

Zo hebben wetenschappers van Google een AI ontwikkeld die de diagnose van borstkanker kan vergemakkelijken. De technologie legt medische beelden vast via dia's en gebruikt deep learning-algoritmen om kankercellen te analyseren.

De AI registreerde een nauwkeurigheid van 99% bij de diagnose van kanker, op basis van de dia's die overeenkomen met 38% van sommige artsen in de vergelijkingsgroep.

3. Kwantitatieve gegevens berekenen

AI kan kwantitatieve gegevens op meerdere manieren gebruiken buiten de grenzen van de menselijke cognitie.

Het kan voorspellen of een patiënt aan hartfalen zal lijden op basis van het aantal ziekenhuisbezoeken en medische geschiedenis.

De talloze mogelijkheden hebben geleid tot een aanzienlijke toename van op AI gebaseerde beeldvormingsmodaliteiten over de hele wereld. De groei heeft de snelle evolutie in deep learning-technieken en een toenemend aantal sectoroverschrijdende partnerschappen aangewakkerd.

Top use cases van AI in medische beeldvorming

Laten we eens kijken naar enkele praktijkgevallen van AI in medische beeldvorming.

1. Screening van veel voorkomende kankers

In wezen hebben de meeste softwarecuratoren de wens om de effectiviteit van klinische zorg te verbeteren, waaronder AI.

Binnen de beeldvorming van kanker is AI uitstekend bruikbaar bij het uitvoeren van klinische taken zoals detectie, karakterisering en tumormonitoring.

• Detectie :In dit stadium kunnen op AI gebaseerde detectietools observatiefouten en weglatingsfouten verminderen.
• Karakterisering :De taak omvat in grote lijnen de diagnose, segmentatie en stadiëring van tumoren. Het biedt robuuste tumordescriptoren die helpen om intra-tumor heterogeniteit en variabiliteit vast te leggen.
• Bewaking :AI kan een belangrijke rol spelen bij het volgen van veranderingen in een tumor in de tijd. Tijdelijk volgen van tumorveranderingen, hetzij in het natuurlijke beloop, hetzij als reactie op de behandeling.

Medische beeldvorming vindt een belangrijke plaats in preventieve screenings van kankers, zoals longkanker, borstkanker en darmkanker.

Bijvoorbeeld Volgens deskundigen speelt medische beeldvorming in AI een cruciale rol bij het verbeteren van de vroege detectie en karakterisering van longkanker.

Het kan goedaardige van kwaadaardige knobbeltjes onderscheiden. Vroege detectie en verbeterde nauwkeurigheid kunnen de resultaten voor de patiënt helpen verbeteren en overbehandeling tot een minimum beperken. De ziekten die in een vroeg stadium worden ontdekt, zijn vaak te genezen.

Bovendien kan AI ook de stadiëring en karakterisering van longkanker verbeteren en de behandelingsrespons monitoren. Het kan kwantitatieve beeldvormingsfuncties gebruiken om microcalcificaties nauwkeuriger te categoriseren. De technologie kan zelfs het aantal onnodige goedaardige biopsieën verminderen.

2. Risico's voor hart- en vaatziekten identificeren

AI-technieken zoals machine learning (ML), cognitief computergebruik en deep learning (DL) hebben een enorm potentieel om de manier waarop cardiologie en cardiovasculaire geneeskunde worden beoefend te veranderen, vooral bij cardiovasculaire beeldvorming.

Het kan helpen de verschillende structuren van het hart te meten en het individuele risico op hart- en vaatziekten te onthullen.

AI kan problemen identificeren die mogelijk moeten worden aangepakt door middel van chirurgie of farmacologische behandeling. Het automatiseren van de detectie van afwijkingen in vaak geordende beeldvormende tests, zoals röntgenfoto's van de borstkas, zal niet alleen de besluitvorming versnellen, maar ook diagnostische fouten verminderen.

Dus denk even na, als een patiënt op een spoedeisende zorgafdeling belandt en klaagt over kortademigheid, kan de thoraxfoto als eerste beeldvormend onderzoek nuttig zijn.

Het kan worden gebruikt als een eerste screeningsinstrument voor cardiomegalie en medische professionals kunnen het gebruiken als een marker voor hartaandoeningen.

Zebra Medical Vision en Clalit Health Services hebben zelfs een onderzoeksproject gepresenteerd dat de vroege identificatie van patiënten met hart- en vaatziekten mogelijk maakt met behulp van AI. Met behulp van bestaande computertomografiegegevens (CT) stellen de AI-algoritmen van Zebra-Med Clalit in staat om patiënten te vinden die risico lopen op cardiale gebeurtenissen.

In de toekomst kunnen de visuele beoordelingen van radiologen die soms foutief zijn, overstijgen naar efficiënt gebruik van AI. Identificatie van de vergroting van het linker atrium aan de hand van röntgenfoto's van de borstkas zou bijvoorbeeld andere hart- of longproblemen kunnen elimineren.

Bovendien kan het zorgverleners helpen om de juiste behandelingen voor patiënten te vinden. Vervolgens zou geautomatiseerde kwantificering van de longslagaderstroom de interpreterende arts tijd besparen.

3. Nauwkeurigheid bij de diagnose van neurologische aandoeningen

In het afgelopen decennium hebben computertomografie (CT), positronemissietomografie (PET) en magnetische resonantiebeeldvorming (MRI) een revolutie teweeggebracht in de studie van de hersenen.

Experts schatten dat de dagelijkse foutenpercentages en discrepanties in de radiologie groter zijn dan 3%-5%. Het is duidelijk dat nieuwe methoden en geavanceerde medische beeldvormingssoftware artsen kunnen helpen bij het effectief analyseren van gegevens.

De kwaliteit van medische gegevens zal toenemen, wat een betere analyse en bestrijding van ziekten kan ondersteunen.

Denk even na - er is geen remedie voor sommige degeneratieve neurologische ziekten, zoals amyotrofische laterale sclerose (ALS). In dergelijke gevallen kunnen nauwkeurige diagnoses individuen helpen de waarschijnlijke resultaten te begrijpen en zich ook voor te bereiden op langdurige zorg.

Beeldvormingsstudies zijn van cruciaal belang bij het identificeren van ALS en ook bij het onderscheiden van ALS en primaire laterale sclerose (PLS). Radiologen spelen een cruciale rol bij het bepalen of laesies de structuren van een van de ziekten nabootsen.

Medische professionals weten dat handmatige segmentatie en kwantitatieve susceptibiliteitsmapping (QSM) beoordelingen van de motorische cortex moeilijk, noodzakelijk en tijdrovend zijn.

ML-technieken worden nu steeds populairder voor het aanpakken van hersengerelateerde problemen. Het automatiseren van dergelijke procedures met ML zou kunnen helpen bij de ontwikkeling van veelbelovende beeldvormende biomarkers. Dergelijke nieuwe initiatieven kunnen helpen om de werkstroomlast voor providers te verminderen.

4. Thoracale complicaties detecteren

Longontsteking en pneumothorax kunnen een levensbedreigende noodsituatie worden als gevolg van longinstorting en ademhalings- of bloedsomloopproblemen. Vertragingen in de detectie en behandeling van ernstige pneumothorax kunnen ernstige schade toebrengen aan patiënten. In dergelijke gevallen kunnen kunstmatige algoritmen artsen helpen.

Radiologiebeelden worden in de volksmond gebruikt om longontsteking te diagnosticeren en de aandoening te onderscheiden van andere longaandoeningen, zoals bronchitis. Radiologen zijn echter niet altijd beschikbaar om afbeeldingen te lezen.

Zelfs wanneer radiologen aanwezig zijn, kunnen ze nog steeds moeite hebben met het detecteren van longontsteking in gevallen waarin patiënten reeds bestaande longaandoeningen hebben, waaronder cystische fibrose of maligniteiten.

Hier zou een AI-algoritme röntgenfoto's en andere afbeeldingen kunnen beoordelen op bewijs van opaciteiten die wijzen op longontsteking. Vervolgens kan het zorgverleners attent maken op mogelijke diagnoses en een snellere behandeling mogelijk maken.

Bovendien zouden computeralgoritmen, ondersteund met hoogwaardige trainingsgegevens, kunnen helpen bij het detecteren van pneumothorax op een thoraxfoto met aanzienlijke nauwkeurigheid om prioriteit te geven aan beelden voor snelle beoordeling door artsen.

Radiologen kunnen mogelijk algoritmen gebruiken als hulpmiddel om de snelheid waarmee een ernstige pneumothorax wordt gedetecteerd te verhogen, vooral in tijden van minder personeel, wanneer de doorlooptijden doorgaans langer zijn.

Laten we eens kijken naar een goed voorbeeld dat de nauwkeurigheid herhaalt bij de detectie van thoracale complicaties en aandoeningen. In een onderzoeksstudie konden algoritmen de meerderheid (80%-84%) van de afbeeldingen met een matige of grote pneumothorax detecteren, terwijl 90% of meer van de afbeeldingen zonder pneumothorax correct als negatief werden gecategoriseerd.

De implementatie van dergelijke algoritmen kan dus de snelheid en kwaliteit van de zorg die in verschillende zorgomgevingen wordt geleverd, verbeteren. Bovendien kan AI zorgverleners mogelijk ook helpen patiënten in de loop van de tijd te volgen.

Snelle detectie en snelle communicatie met behandelende medische professionals kan resulteren in een snellere behandeling van pneumothorax en het verminderen van de gevolgen van een ernstig medisch probleem.

Toonaangevende voorbeelden van AI in medische beeldvorming

Laten we eens kijken naar enkele populaire AI- en machine vision-technologieën die zijn goedgekeurd voor klinisch gebruik.

1. QuantX (kwantitatieve inzichten)

Paragon Biosciences en Qlarity Imaging hebben een manier ontwikkeld om de kracht van kunstmatige intelligentie te benutten om mensen te helpen kanker eerder en nauwkeuriger op te vangen.

QuantX is het allereerste computerondersteunde diagnosesysteem voor borstkanker dat door de FDA is goedgekeurd voor gebruik in de radiologie. Het is een software-apparaat voor kwantitatieve beeldanalyse dat wordt gebruikt om radiologen te helpen bij het beoordelen en karakteriseren van borstafwijkingen met behulp van MR-beeldgegevens.

De software heeft radiologen geholpen bij het interpreteren van MRI's, waarbij de verschillen tussen kankerachtige en niet-kankerachtige borstlaesies worden opgemerkt. Zoals treffend vermeld door de CEO en voorzitter van Paragon Biosciences, is radiologie de ruggengraat van de diagnose van vele ziekten, en de toekomst is radiologen met technologie.

Bovendien kan QuantX ook worden gebruikt als beeldviewer van multimodale digitale beelden, waaronder echografie en mammografie. De software bevat tools waarmee gebruikers afbeeldingen kunnen meten en documenteren en in een gestructureerd rapport kunnen weergeven.

MRI van de borst (Nationaal Kanker Instituut) | Afbeeldingsbron

2. ProFound AI (iCAD inc.)

iCAD, de marktleider in computerondersteunde detectie van borstkanker, introduceerde het nieuwste op het gebied van AI:ProFound AI.

ProFound AI voor digitale borsttomosynthese (DBT) is ontwikkeld op basis van de modernste deep learning- en AI-technologie. Het is klinisch vastgesteld om radiologen te ondersteunen bij het aanpakken van de uitdagingen van het lezen van gevallen van tomosynthese.

ProFound AI is een krachtig en bewezen deep learning AI-platform dat radiologen helpt bij het lezen van 2D-mammografie.

De hoogwaardige kankerdetectie- en workflowoplossing onderzoekt en analyseert elk beeld nauwkeurig. Bovendien detecteert het zowel kwaadaardige dichtheden van zacht weefsel als calcificaties met een ongeëvenaarde nauwkeurigheid.

ProFound AI voor 2D mammografie | Afbeeldingsbron

3. IDx-DR

IDx, maker van autonome AI-diagnosetools, bouwde IDx-DR. Het is een apparaat dat diabetische retinopathie kan diagnosticeren zonder menselijke tussenkomst.

Het systeem is de eerste door de FDA goedgekeurde autonome kunstmatige intelligentie (AI) die software gebruikt om beelden van een netvliescamera genaamd de Topcon NW400 te analyseren op bewijs van laesies.

Hoe werkt het?

Een arts uploadt de digitale beelden van het netvlies van de patiënt naar een cloudserver waarop IDx-DR-software is geïnstalleerd. De software kan nauwkeurige resultaten bieden voor verdere diagnostische evaluatie.

De FDA heeft IDx-DR aangewezen als een doorbraakapparaat. In deze context verklaarde Michael Abramoff, de oprichter en president van het bedrijf, treffend dat het gezondheidszorgsysteem efficiëntere en kosteneffectievere manieren nodig had om diabetische retinopathie op te sporen.

IDx-DR-systeem | Afbeeldingsbron

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

De OsteoDetect-software van Imagen Technologies is computerondersteunde detectie- en diagnosesoftware. De technologie maakt gebruik van een kunstmatige-intelligentie-algoritme om 2D-röntgenbeelden te onderzoeken en analyseren op indicaties van distale radiusfracturen.

De software maakt gebruik van diepgaande leertechnieken om röntgenfoto's van de pols (post-anterieur [PA] en lateraal [LAT]) te analyseren op distale radiusfracturen bij volwassen patiënten. Bovendien markeert het de locatie van de breuk op de afbeelding om de zorgverlener te helpen bij het opsporen en diagnosticeren.

De door de FDA goedgekeurde OsteoDetect is bedoeld voor gebruik door clinici in verschillende omgevingen, waaronder eerstelijnszorg, spoedeisende zorg, spoedeisende geneeskunde en speciale zorg, zoals orthopedie.

OsteoDetect AI-geleide software | Afbeeldingsbron

5. Contact (Viz.ai)

Viz.ai's ContaCT is een parallelle workflowtool met alleen meldingen. ContaCT gebruikt een algoritme voor kunstmatige intelligentie om computertomografie (CT) beelden te onderzoeken en analyseren op biomarkers die symptomatisch zijn voor een mogelijke beroerte.

De software maakt gebruik van deep learning om beeldkenmerken te kwantificeren en bloedvatsegmentatie uit te voeren die consistent is met grote bloedvatocclusies (LVO's) in scans.

Tijd is van cruciaal belang bij het behandelen van beroertes, dus een mobiele app die meldingen rechtstreeks naar de behandelende arts stuurt, kan levensreddend zijn.

Viz.AI ContaCT-toepassing | Afbeeldingsbron

Kan een tekort aan opgeleide en ervaren radiologen worden opgelost met AI?

Enerzijds is er een toenemende vraag naar cross-sectionele beeldvorming (CT en MRI). Anderzijds is er een gebrek aan opgeleide radiologen om de beelden te onderzoeken en te analyseren.

In heel Europa is er een enorme schaarste aan opgeleide radiologen. Het VK wordt geconfronteerd met de ergste capaciteitsbeperkingen, met het laagste aantal praktiserende radiologen per hoofd van de bevolking.

Budgettaire beperkingen en een vergrijzende bevolking in combinatie met het tijdrovende proces van beeldanalyse is waarschijnlijk de reden voor het catastrofale tekort aan radiologen in heel Europa. (Bron)

Met AI en machine learning hopen experts dit probleem aan te pakken. AI kan worden gebruikt om verschillende handmatige activiteiten te automatiseren, zoals het opnemen en uitvoeren van analyses over de gegevens. Er zijn echter nog enkele uitdagingen voor het gebruik van op AI gebaseerde medische beeldvormingssoftware.

Uitdagingen bij het gebruik van AI in de medische beeldvorming

Wereldwijde AI-gebaseerde beeldvormingsmodaliteiten staan ​​klaar om het marktlandschap te veranderen. Op AI gebaseerde software voor medische beeldvorming staat echter voor een aantal belangrijke uitdagingen.

Laten we eens kijken naar de facetten van de crisis.

• Uitdagingen op het gebied van regelgeving

AI-toepassingen hebben voorschriften nodig voor veiligheid, privacybescherming en ethisch gebruik van gevoelige informatie.

De bedoeling achter het ontwerp van AI moet worden overwogen, omdat sommige apparaten kunnen worden geprogrammeerd om op onethische manieren te presteren. Er moeten dus regels worden vastgesteld die tijdig en relevant zijn.

• Een stijging van de kosten voor medische beeldvorming

De wereldwijde markt van kunstmatige intelligentie in medische beeldvorming zal naar verwachting in 2026 een geschatte waarde van 264,85 miljard dollar bereiken. Volgens onderzoek zullen de hoge kosten en de onwil om deze systemen te gebruiken ook de marktgroei afremmen. (Bron)

De uitdagingen omvatten ook nieuwe technologie die de zorgverlening verstoort en de noodzaak om de resultaten voor patiënten te verbeteren. Met de groeiende technologische complexiteit en uitdagingen is er echter een uitstekende gelegenheid om technologie te benutten en oplossingen te bieden om de kloof in beeldcapaciteit te overbruggen. Als appreneurs kan men evolueren door best practices op te nemen om aan de groeiende behoeften te voldoen.

Afronding

AI voor medische beeldvorming bevindt zich ongetwijfeld op een spannend kruispunt. AI vergroot de kracht van het verwerken van een enorm aantal medische beelden en heeft een veelbelovende toekomst. Ondanks de opwinding zijn er nog steeds verbeteringen nodig voordat het robuuster wordt. Toch kan AI een belangrijke rol spelen in de medische beeldvorming. Het kan de manier veranderen waarop mensen het enorme aantal afbeeldingen verwerken, de patiëntenzorg verbeteren en scantijden verkorten.

We krabben nog steeds aan de oppervlakte met betrekking tot de mogelijkheden van AI. Het landschap van medische beeldvorming zal versnellen met het groeiende vertrouwen van klanten in op AI gebaseerde klinische oplossingen. Het enige dat u hoeft te doen, is door te gaan met het ontwikkelen van robuuste software waarmee radiologen een grotere diagnostische nauwkeurigheid kunnen bereiken.

Bouw een Blockbuster AI-enabled Medical Imaging Software met Imaginovation

Ondanks de vele uitdagingen is het spannend om AI-oplossingen voor medische beeldvorming op de markt te brengen. Het is duidelijk dat radiologische AI ​​met grote sprongen zal groeien. Dus als u robuuste medische beeldvormingssoftware wilt ontwikkelen, neem dan contact met ons op.

Wij zijn een bekroond bedrijf voor de ontwikkeling van web- en mobiele apps in Raleigh, met een ongelooflijke ervaring in het ontwikkelen van duurzame en baanbrekende digitale verhalen. Laten we praten.