Профессор радиологии и биомедицинского data science в Стэнфорде, Кёртис Ланглотц, написал статью о будущем ИИ в медицине «The Future of AI and Informatics in Radiology». Он предсказывает значительные изменения в области и выделил 10 основных трендов.
1. Радиология останется ключевой областью для развития ИИ
Рентгенологи — главные пользователи медицинских систем искусственного интеллекта. Согласно статистике, более 75% из более чем 500 зарегистрированных решений в области искусственного интеллекта применяются именно в радиологии. Данные рентгенограмм, маммографии, КТ и МРТ-изображения собраны и дополнены текстовыми описаниями, заключениями и комментариями реальных врачей. Это делает их идеальными для разработки точных алгоритмов машинного обучения.
2. ИИ позволить автоматизировать составление отчетов
Исследование рентгеновских изображений может представлять определенные трудности в некоторых случаях. Минимальные отклонения и едва заметные детали на снимках, а также измерение размеров представляют вызов для рентгенологов, и это может привести к серьезным клиническим ошибкам. Для выявления патологий и обнаружения несоответствий врачам приходится обрабатывать огромное количество информации и проводить сравнительный анализ снимков, что занимает большую часть их рабочего времени. В то время как искусственный интеллект способен выполнять эту задачу за считанные секунды.
Применение искусственного интеллекта значительно упростит работу врачей, автоматизируя процесс создания отчетов на основе анализа рентгеновских изображений. Врачам останется только проверять готовые отчеты и ставить свои подписи, прежде всего по случаям, в которых ИИ определяет "норму", а затем в тех случаях, где выявлены патологии с высокой степенью уверенности ИИ. Это существенно снизит нагрузку на медицинских специалистов и улучшит эффективность и точность диагностики.
3. Появится единая система для работы с данными
До настоящего времени технологии, используемые радиологами, развивались в изолированных средах. Существовали отдельные системы для архивирования изображений, бумажные медицинские истории и медицинские карты. Чтобы объединить эти данные, будут создаваться облачные хранилища, содержащие полную информацию о каждом пациенте.
4. ИИ-модели исключат необходимость человеческой интерпретации
Технологии достинут такого уровня, что в определенных сценариях человеческое вмешательство станет излишним. Примером может служить массовый скрининг, где большинство исследований не выявляют патологии и не представляют трудностей в интерпретации. Важно подчеркнуть, что это не заменит врачей, но предоставит им возможность раскрыть свой потенциал в более сложных задачах.
5. Языковые модели помогут пациентам понять заключение и диагноз
Специфическая лексика, которую используют врачи, может приводить пациентов в замешательство из-за сложных терминов. Однако языковые модели способны предоставлять объяснения сложных медицинских заключений на понятном языке в режиме реального времени.
6. ИИ поможет выявлять закономерности
Искусственный интеллект в области радиологии способен не только заменить врачей в простых и рутинных задачах, где требуется обработка больших объемов информации, но и устранить "человеческий фактор", а также превзойти человека в точных вычислениях. В настоящее время ИИ уже в редких случаях способен обнаруживать закономерности, которые ранее оставались незамеченными для человека.
7. Онлайн-обмен изображениями снизит расходы
Обмен электронными данными значительно ускорит предоставление помощи и сократит расходы.
8. Реформы правового регулирования ускорят внедрение ИИ
Искусственному интеллекту в области медицины противостоит отсутствие четкой правовой базы для регулирования. Для обучения моделей требуются обширные объемы данных, но это затрудняется из-за ограничений по конфиденциальности и охране данных в сфере медицины.
9. Появится крупнейшая база данных изображений рентгенографии
База данных будет включать изображения рентгенографии в одном формате и будет непрерывно дополняться новыми исследованиями, чтобы использовать весь потенциал искусственного интеллекта.
10. Инновации возглавят гибкие и сотрудничающие академические организации
На практике наблюдается тенденция к созданию команд на базе академических институтов, состоящие из практикующих врачей, IT-специалистов, экономистов, философов и специалистов по этике. Эти многосторонние команды предназначены для обеспечения устойчивого развития медицинского искусственного интеллекта, оценки рисков и внедрения новейших решений на практике.
Вывод
Ближайшие 5-10 лет принесут значительные изменения в медицине благодаря ИИ, улучшая качество и скорость медицинских услуг, упрощающих работу врачей и улучшающих пользовательский опыт пациентов.
Радиологи точно смогут сфокусироваться на интеллектуальной деятельности и полезной работе и снизить рутинные исследования.
Источники
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.231114
https://habr.com/ru/articles/774050/