Радиология означает – изображения, изображения и тонны изображений!

И все мы видели, как рентгенолог читает снимки рентгена, МРТ, УЗИ, КТ и ПЭТ невооруженными глазами.

Но что, если рентгенолог упускает из виду что-то важное в момент оказания помощи?

Высокая вероятность опасной для жизни ситуации, не так ли?

Чтобы избежать этих смертельных стрел в напряженной среде здравоохранения, ИИ открывает новую эру в профессии радиолога, чтобы обеспечить безопасность пациентов и душевное спокойствие рентгенологов.

Итак, независимо от того, являетесь ли вы радиологом или техническим энтузиастом и хотите получить необычные и глубокие знания об искусственном интеллекте в радиологии, весь этот блог создан специально для вас.

Но сначала давайте поймем, почему радиология так нуждается в ИИ.

Отделение радиологии всегда окружено другими экосистемами здравоохранения, поскольку анализ медицинских изображений является одной из основных задач по предоставлению обоснованных и достаточных решений по оказанию медицинской помощи.

Важным моментом является то, что выполнение огромной рабочей нагрузки является повседневной задачей радиологов. Высокая загруженность периодически приводит к трудоемкости рабочих процессов и выгоранию радиологического персонала.

Значит, радиология тонет, как Титаник, ведь утомительная и сложная процедура становится для нее айсбергом.

Например, вот несколько причин, демонстрирующих необходимость ИИ в радиологии.

1. Тонны данных медицинских изображений

Опыт пациентов, удовлетворенность и приятные результаты – это то, что имеет значение в радиологии.

Именно по этой причине рентгенологи принимают безупречные решения, анализируя крупномасштабные данные медицинских изображений.

Однако этот процесс требует много времени и утомителен на этапе ухода.

Что еще более важно, так это то, что объем данных медицинских изображений удивляет, а спрос на них растет огромными темпами.

2. Неэффективные рабочие процессы

Крупномасштабные данные и децентрализованная экосистема приводят к неэффективным рабочим процессам.

Это увеличивает рабочую нагрузку на радиологический персонал и в то же время ограничивает его возможности по планированию идеального ухода на месте оказания медицинской помощи.

В результате это увеличивает общие эксплуатационные затраты и затраты на ресурсы.

3. Низкокачественный опыт ухода.

Вся экосистема радиологии в беспорядке.

Отнимающие много времени процессы, долгое ожидание получения идеального плана лечения, задержки в лечении и частое изменение плана лечения не позволяют рентгенологу сосредоточиться на качестве обслуживания пациентов.

Потребность в ориентированных на результат и надежных технологических решениях, позволяющих преодолеть препятствия, мешающие рентгенологам оказывать качественную помощь, растет быстрыми темпами.

ИИ в радиологии — это яркий свет в темном туннеле!

Он разрушает дорогостоящие и сложные барьеры отделения радиологии и позволяет ему беспрепятственно и спокойно развиваться.

Как ИИ в радиологии улучшает результаты? Узнайте о его преимуществах

ИИ заставляет всю радиологию выполнять задачи быстрее, точнее, надежнее и эффективнее, чтобы улучшить жизнь как пациентов, так и поставщиков медицинских услуг.

Вот преимущества ИИ в радиологии.

1. Помощь радиологу в принятии решения.

ИИ использует истинную мощь данных медицинских изображений.

Обладая крупномасштабными данными, это помогает рентгенологам идентифицировать заболевание более быстрым и точным способом, а также поддержку в создании комплексного и идеального плана ухода в соответствии с состоянием здоровья пациента.

Источник: hbr.org

2. Исключает возможность ошибки

Алгоритмы искусственного интеллекта внимательно следят за анализом медицинских изображений. Он способен улавливать мелкие детали, которые рентгенолог не может увидеть невооруженным глазом.

Это снижает вероятность человеческих ошибок, что в конечном итоге повышает безопасность пациентов.

3. Снижает рабочую нагрузку и выгорание.

Искусственный интеллект позволяет отделениям радиологии автоматизировать некоторые повторяющиеся задачи, выполняемые на компьютере.

Как результат,

● Это снижает коэффициент выгорания.

● Позволяет рентгенологам уделять больше времени улучшению качества ухода за пациентами.

● Снижает рабочее давление и стресс.

● Ускоряет экосистему

● Устраняет ошибки, возникающие вручную.

4. Оповещения в режиме реального времени

Это одна из самых полезных частей ИИ в радиологии. Он непрерывно анализирует крупномасштабные данные медицинской визуализации.

Таким образом, когда рентгенолог вводит данные пациентов в программное обеспечение с поддержкой ИИ, ИИ сравнивает эти данные визуализации с существующими и выдает предупреждение в режиме реального времени, если что-то вызывает подозрения или требует внимания.

Это означает, что он также работает как инструмент оценки риска в отделении радиологии.

Топ-3 варианта использования ИИ в радиологии

Мы всегда верим в необходимость делиться практической информацией.

Таким образом, мы связываемся с отделением радиологии, которое уже осознает истинный потенциал ИИ в радиологии.

Вот что делает ИИ в радиологической среде.

1. Помогает при раке мозга

«Рак головного мозга и других нервных систем является 10-й по значимости причиной смерти мужчин и женщин». (Источник)

Классификация опухолей головного мозга по различным категориям и поиск наиболее подходящего решения — большая головная боль в радиологии. Кроме того, процесс классификации занимает почти 40 минут.

Но ИИ ускоряет этот процесс более чем в 10 раз, поскольку классифицирует категории опухолей всего за 3 минуты!

Источник: сайт рака.gov

2. Обнаружение небольшого или скрытого перелома.

Как мы говорили ранее, в какой-то момент человеческий глаз не может обнаружить небольшие трещины или трещины в тканях на медицинских изображениях.

Но используя ИИ в радиологической практике, не стоит беспокоиться обо всей этой неразберихе.

Он просто обнаруживает незначительные трещины в костях или под тканями.

Вот исследование, которое демонстрирует, что ИИ с легкостью помогает рентгенологу при 83% мелких переломов.

Источник: Радиологический бизнес

3. При неврологических расстройствах

ИИ способен помочь рентгенологу диагностировать неврологическое расстройство, не усложняя план лечения.

Это позволяет им находить или обнаруживать отклонения при различных неврологических расстройствах, таких как болезнь Паркинсона и болезнь Альцгеймера.

Программное обеспечение или инструменты с поддержкой искусственного интеллекта позволяют добиться этого.

Заменит ли ИИ рентгенологов?

Никогда. И это факт.

ИИ не заменит рентгенологов. Но заменят свои задачи с ручных на автоматизированные.

Индивидуальные решения для здравоохранения будут играть большую роль в создании программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для радиологов.

Нет сомнений в том, что ИИ все еще находится на стадии разработки.

Однако будущее многообещающее, поскольку оно приведет к развитию не только радиологии, но и всей экосистемы здравоохранения.