Hoe AI Geavanceerde Medische Beeldvormingssoftware Transformeert

De introductie van AI (Kunstmatige Intelligentie) in het medische beeldvormingsveld is veelbelovend. Het toont geniale vooruitgang in vroege detectie en diagnose van verschillende ziekten.

AI-gebaseerde medische beeldvormingssoftware kan haalbare oplossingen bieden aan de gezondheidszorgsector. Het kan de digitale data die tijdens scans geproduceerd wordt efficiënt verwerken en de meest nauwkeurige resultaten leveren.

In deze blog kijken we naar hoe AI kan helpen bij het ontwikkelen van geavanceerde medische beeldvormingssoftware en enkele indrukwekkende voorbeelden en use cases.

Laten we duiken.

Hoe Kan AI Helpen in Medische Beeldvorming?

AI kan het medische beeldvormingsproces in ziekenhuizen op veel manieren verbeteren. Het is spannend om het gebruik van technologie te zien om scantijden te verminderen en patiëntenzorg te verbeteren.

Fotocredits: vectorpouch / Freepik

De technologie kan radiologen en andere medische professionals helpen de productiviteit te verbeteren. Technologen bevestigen dat geavanceerde medische beeldvormingssoftware het aantal personen in ziekenhuizen reduceert, wat de kans op overdracht verlaagt.

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

1. Hogere Productiviteit met Automatisering

AI kan een paar delen van de radiologie-workflow automatiseren. Het kan medische beelden sneller analyseren dan medische professionals, omdat het betere computationele mogelijkheden 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 bij het diagnosticeren van ziekten zoals kanker op basis van medische beelden.

Bijvoorbeeld, wetenschappers bij Google hebben een AI ontwikkeld die kan helpen bij het diagnosticeren van borstkanker. De technologie vangt medische beelden via slides en gebruikt deep learning-algoritmen om kankerige cellen te analyseren.

De AI noteerde 99% nauwkeurigheid in kankerdiagnose, gebaseerd op de slides die corresponderen met 38% van sommige artsen in de vergelijkingsgroep.

3. Kwantitatieve Data Berekenen

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

Het kan voorspellen of een patiënt zal lijden aan hartfalen gebaseerd op hun frequentie van ziekenhuisbezoeken en medische geschiedenis.

De talloze mogelijkheden hebben geleid tot een significante stijging in AI-gebaseerde beeldvormingsmodaliteitssystemen wereldwijd. De groei heeft de snelle evolutie in deep learning-technieken en een toenemend aantal cross-industrie partnerschappen geforceerd.

Top Use Cases van AI in Medische Beeldvorming

Laten we kijken naar enkele real-life use cases van AI in medische beeldvorming.

1. Screening van Veelvoorkomende Kankersoorten

In hun kern hebben de meeste softwarecuratoren de wens om de effectiviteit van klinische zorg te verbeteren, wat AI omvat.

Binnen kankerbeeldvorming vindt AI uitstekende nut in het uitvoeren van klinische taken die detectie, karakterisering en tumor monitoring omvatten.

• Detectie: In deze fase kunnen AI-gebaseerde detectietools observationele oversights en fouten van omissie verminderen.
• Karakterisering: De taak omvat breed de diagnose, segmentatie en stadiering van tumoren. Het biedt robuuste tumorbeschrijvers die helpen intra-tumor heterogeniteit en variabiliteit vast te leggen.
• Monitoring: AI kan een significante rol spelen in het monitoren van veranderingen in een tumor over tijd. Temporale tracking van tumorveranderingen, of in natuurlijke historie of in reactie op behandeling.

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

Bijvoorbeeld, volgens experts speelt medische beeldvorming in AI een vitale rol in het verbeteren van vroege detectie en karakterisering van longkanker.

Het kan goedaardige van kwaadaardige knopen differentiëren. Vroege detectie en verbeterde nauwkeurigheid kunnen helpen patiëntuitkomsten te verbeteren en overtreatment te minimaliseren. Ziekten die in vroege stadia gedetecteerd worden, zijn vaak geneesbaar.

Verder kan AI ook longkanker-stadiering en karakterisering en monitoring van behandelingsreactie verbeteren. Het kan kwantitatieve beeldvormingskenmerken gebruiken om microcalcificaties nauwkeuriger te categoriseren. In feite kan de technologie potentieel het percentage onnodige goedaardige biopsiën verlagen.

2. Risico's Identificeren voor Cardiovasculaire Ziekten

AI-technieken zoals machine learning (ML), cognitive computing en deep learning (DL) hebben enorm potentieel om te veranderen hoe cardiologie en cardiovasculaire geneeskunde worden beoefend, vooral in cardiovasculaire beeldvorming.

Het kan helpen de verschillende structuren van het hart te meten en het risico van een individu voor cardiovasculaire ziekten onthullen.

AI kan problemen identificeren die mogelijk via chirurgie of farmacologisch beheer aangepakt moeten worden. Het automatiseren van de detectie van afwijkingen in veelvoorkomende beeldvormingstests, zoals thoraxfoto's, zal niet alleen de besluitvorming versnellen maar ook diagnostische fouten verminderen.

Denk even na, als een patiënt in een spoedeisende hulp eenheid belandt, klaagt over benauwdheid, kan de thoraxfoto als eerste beeldvormingsstudie helpen.

Het kan gebruikt worden als initieel screeningstool voor cardiomegalie, en medische professionals kunnen het als marker voor hartaandoeningen gebruiken.

Feitelijk presenteerden Zebra Medical Vision en Clalit Health Services een onderzoeksproject dat vroege identificatie van patiënten met cardiovasculaire ziekten via AI toelaat. Bestaande computed tomography (CT) data gebruikmakend, laten Zebra-Med's AI-algoritmen Clalit patiënten vinden die risico lopen op hartgebeurtenissen.

In de toekomst kunnen radiologen's visuele beoordelingen die soms foutief zijn, transcenderen naar efficiënt gebruik van AI. Bijvoorbeeld, identificatie van links atrium vergroting vanaf thoraxfoto's kan andere cardiale of pulmonale problemen elimineren.

Verder kan het helpen providers om gepaste behandelingen voor patiënten te targeten. Vervolgens zou geautomatiseerde pulmonaire arterie stroomkwantificering de interpreterende arts tijd besparen.

3. Nauwkeurigheid in de Diagnose van Neurologische Ziekten

Afgelopen decennium hebben computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), en magnetic resonance imaging (MRI) de studie van de hersenen gerevolutioneerd.

Experts schatten de dagelijkse foutpercentages en discrepanties in radiologie op meer dan 3%-5%. Het is duidelijk dat nieuwe methoden en geavanceerde medische beeldvormingssoftware artsen kunnen helpen data effectief te analyseren.

De kwaliteit van medische data zal toenemen, wat betere ziekteanalyse en controle kan ondersteunen.

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

Beeldvormingsstudies zijn cruciaal bij het identificeren van ALS en het differentiëren van ALS en primaire laterale sclerose (PLS). Radiologen spelen een cruciale rol bij het beslissen of letsels de structuren van een van de ziekten nabootsen.

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

ML-technieken zijn nu steeds populairder voor het aanpakken van hersengerelateerde problemen. Het automatiseren van dergelijke procedures met ML kan helpen bij de ontwikkeling van veelbelovende beeldvormingsbiomarkers. Dergelijke nieuwe initiatieven kunnen helpen de werkdruk op providers te verminderen.

4. Thoracale Complicaties Detecteren

Pneumonie en pneumothorax kunnen uitgroeien tot een levensbedreigende noodsituatie door longcollaps en respiratoire of circulatoire nood. Vertraging in detectie en behandeling van ernstige pneumothorax kan ernstige schade aan patiënten opleveren. In dergelijke gevallen kunnen kunstmatige algoritmen artsen helpen.

Radiologiebeelden worden populair gebruikt om pneumonie te diagnosticeren en de aandoening te onderscheiden van andere longaandoeningen, zoals bronchitis. Radiologen zijn echter niet altijd beschikbaar om beelden te lezen.

Zelfs wanneer radiologen aanwezig zijn, kunnen ze nog steeds moeite hebben pneumonie te detecteren in gevallen waar patiënten pre-bestaande longaandoeningen hebben, waaronder cystische fibrose of maligniteiten.

Hier kan een AI-algoritme röntgenfoto's en andere beelden beoordelen op bewijs van opaciteiten die pneumonie aangeven. Vervolgens kan het gezondheidszorgproviders waarschuwen voor potentiële diagnoses en snellere behandeling toestaan.

Verder kunnen computergestuurde algoritmes, ondersteund met hoogwaardige trainingsdata, helpen pneumothorax op een thoraxfoto te detecteren met significante nauwkeurigheid om beelden te prioriteren voor snelle beoordeling door artsen.

Radiologen kunnen algoritmes potentiële gebruiken als tool om de snelheid te verhogen waarmee een ernstige pneumothorax gedetecteerd wordt, vooral bij lagere bemensing, wanneer doorlooptijden doorgaans langer zijn.

Laten we kijken naar een goed voorbeeld dat de nauwkeurigheid in detectie van thoracale complicaties en aandoeningen herhaalt. In een onderzoeksstudie konden algoritmes de meerderheid (80%-84%) van beelden die een matige of grote pneumothorax lieten zien detecteren, terwijl 90% of meer van beelden zonder pneumothorax correct als negatief gecategoriseerd werden.

Dus, de implementatie van dergelijke algoritmes kan de snelheid en kwaliteit van geleverde zorg in diverse gezondheidszorginstellingen verbeteren. Bovendien kan AI providers ook helpen patiënten over tijd te monitoren.

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

Toonaangevende Voorbeelden van AI in Medische Beeldvorming

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

1. QuantX (Quantitative Insights)

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 te vangen.

QuantX is het allereerste computer-ondersteunde borstkankerdiagnosesysteem dat door de FDA goedgekeurd is voor gebruik in radiologie. Het is een kwantitatieve beeldanalysesoftware-apparaat gebruikt om radiologen te helpen bij het beoordelen en karakteriseren van borstafwijkingen met behulp van MR-beelddata.

De software helpt radiologen MRI's te interpreteren, de verschillen tussen kwaadaardige en goedaardige borstlaesies noteren. Zoals treffend gesteld door de CEO en voorzitter van Paragon Biosciences, is radiologie de ruggengraat van het diagnosticeren van veel ziekten, en de toekomst is radiologen met technologie.

Bovendien kan QuantX ook gebruikt worden als beeldviewer van multi-modaliteit digitale beelden, inclusief echografie en mammografie. De software bevat tools die gebruikers toestaan om beelden te meten en te documenteren en uit te voeren in een gestructureerd rapport.

MRI van borst (National Cancer Institute) | Afbeeldingsbron

2. ProFound AI (iCAD inc.)

iCAD, de marktleider in computer-ondersteunde detectie van borstkanker, introduceerde de nieuwste in AI – ProFound AI.

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

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

De hoog-presterende kankerdetectie- en workflow-oplossing onderzoekt en analyseert elk beeld precies. Bovendien detecteert het zowel kwaadaardige zachte-weefseldichtheden als calcificaties met ongekende nauwkeurigheid.

ProFound AI voor 2D Mammografie | Afbeeldingsbron

3. IDx-DR

IDx, maker van autonome AI-diagnostische tools, bouwde IDx-DR. Het is een apparaat capabel van het diagnosticeren van diabetische retinopathie zonder menselijke interventie.

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

Hoe werkt het?

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

De FDA heeft IDx-DR aangewezen als een Breakthrough Device. In deze context stelde Michael Abramoff, de oprichter en president van het bedrijf, treffend dat het gezondheidssysteem meer efficiënte en kosteneffectieve manieren nodig had om diabetische retinopathie te detecteren.

IDx-DR Systeem | Afbeeldingsbron

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

Imagen Technologies' OsteoDetect-software is een computer-ondersteunde detectie- en diagnostische software. De technologie gebruikt een kunstmatige intelligentie-algoritme om 2D röntgenbeelden te onderzoeken en te analyseren op indicaties van distale radiusfractuur.

De software gebruikt deep learning-technieken om polsradiografieën (post-anterieur [PA] en lateraal [LAT]) te analyseren voor distale radiusfracturen bij volwassen patiënten. Bovendien markeert het de locatie van de fractuur op de afbeelding om de provider te helpen bij detectie en diagnose.

De FDA-goedgekeurde OsteoDetect is bedoeld om gebruikt te worden door clinici in diverse instellingen, inclusief eerste lijns, spoedeisende hulp, spoedeisende geneeskunde, en gespecialiseerde zorg, zoals orthopedie.

OsteoDetect AI-geleide Software | Afbeeldingsbron

5. ContaCT (Viz.ai)

Viz.ai's ContaCT is een notificatie-alleen, parallelle workflow-tool. ContaCT gebruikt een kunstmatige intelligentie-algoritme om computed tomography (CT) beelden te onderzoeken en te analyseren op biomarkers die symptomatisch zijn voor een mogelijke beroerte.

De software gebruikt deep learning om beeldkenmerken te kwantificeren en vaatsegmentatie uit te voeren die consistent is met grote vaatocclusies (LVOs) in scans.

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

Viz.AI ContaCT Applicatie | Afbeeldingsbron

Tekort Aan Getrainde en Ervaren Radiologen Kan Opgelost Worden Met AI?

Aan de ene kant is er een toename in vraag naar cross-sectionele beeldvorming (CT en MRI). Aan de andere kant is er een tekort aan getrainde radiologen om de beelden te onderzoeken en te analyseren.

Over heel Europa is er een enorme schaarste aan getrainde radiologen. Het VK confronteert de ergste capaciteitsbeperkingen, met het laagste aantal praktiserende radiologen per capita.

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

Met AI en machine learning hopen experts dit probleem aan te pakken. AI kan gebruikt worden om diverse handmatige activiteiten te automatiseren zoals registreren en analyses uitvoeren over de data. Er zijn echter nog steeds enkele uitdagingen voor het gebruik van AI-gebaseerde medische beeldvormingssoftware.

Uitdagingen van Het Gebruik van AI in Medische Beeldvorming

Wereldwijde AI-geïntegreerde beeldvormingsmodaliteiten staan te popelen de marktomgeving te veranderen. Echter, AI-gebaseerde medische beeldvormingssoftware kent enkele significante uitdagingen.

Laten we de crisis-facetten controleren.

• Regulatorische Uitdagingen

AI-applicaties hebben reguleringen nodig voor veiligheid, privacybescherming, en ethisch gebruik van gevoelige informatie.

De intentie achter AI's ontwerp heeft overweging nodig, omdat sommige apparaten geprogrammeerd kunnen worden om op onethische manieren te functioneren. Dus, reguleringen moeten gesteld worden die tijdig en relevant zijn.

• Stijging in Medische Beeldvormingskosten

De wereldwijde markt van kunstmatige intelligentie in medische beeldvorming wordt verwacht een geprojecteerde waarde van USD 264,85 miljard te bereiken tegen 2026. Volgens onderzoek worden de hoge kosten en de terughoudendheid om deze systemen te adopteren ook verwacht de marktgroei te remmen. (Bron)

De uitdagingen omvatten ook nieuwe technologie die de zorgverlening ontwricht en de noodzaak om patiëntuitkomsten te verbeteren. Echter, met de groeiende technologische complexiteiten en uitdagingen, is er een uitstekende kans om technologie te benutten en oplossingen te bieden om het beeldvormingscapaciteitstegebrug te overbruggen. Als appreneurs kan men evolueren door best practices te absorberen om de groeiende behoeften te bevredigen.

Afsluiting

Zonder twijfel staat AI voor medische beeldvorming op een spannend kruispunt. AI versterkt de kracht van het verwerken van een massaal 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 significante rol spelen in de medische beeldvormingsruimte. Het kan de manier veranderen waarop mensen het enorme aantal beelden verwerken, patiëntenzorg verbeteren en scantijden reduceren.

We krabbelen nog aan het oppervlak wat betreft AI's mogelijkheden. Het medische beeldvormingslandschap zal versnellen met groeiende klantenvertrouwen in AI-gebaseerde klinische oplossingen. Alles wat u hoeft te doen is robuuste software blijven ontwikkelen die radiologen in staat stelt met verhoogde diagnostische nauwkeurigheid.

Bouw Een Blokbuster AI-geïntegreerde Medische Beeldvormingssoftware Met Imaginovation

Ondanks de vele uitdagingen, is het opwindend om medische beeldvorming AI-oplossingen op de markt te brengen. Het is duidelijk dat radiologie AI in sprongen zal groeien. Dus, als u kijkt naar het ontwikkelen van robuuste medische beeldvormingssoftware, praat met ons.

Wij zijn een bekroond web- en mobiele app-ontwikkelingsbedrijf in Raleigh, met een ongelooflijke ervaring in het ontwikkelen van duurzame en game-changing digitale verhalen. Laten we praten.