Цифрові промені: епоха ШІ в радіології та нові горизонти діагностики

В останні десятиліття штучний інтелект (ШІ) набув величезного значення в різних галузях, і медицина не стала винятком. Використання ШІ в радіології привносить нові можливості для точної і швидкої діагностики, що може істотно поліпшити результати лікування і підвищити ефективність роботи медичних установ.

Радіологія – це галузь медицини, яка займається діагностикою та лікуванням різних захворювань за допомогою медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, комп'ютерна томографія, магнітно-резонансна томографія та інші. Радіологія є однією з найбільш затребуваних і динамічних спеціальностей у сучасній сфері охорони здоров'я, адже вона дає змогу лікарям швидко і точно визначати причини, стадії та стан поширення хвороб, а також контролювати ефективність лікування.

Незважаючи на це, у сфері радіології також існують проблеми, з якими стикаються медичні заклади та фахівці.

• Великий обсяг і складність медичних зображень. З розвитком технологій та медичного обладнання обсяг медичних зображень, що генеруються в рамках радіологічних обстежень, значно зріс. Це створює величезні масиви даних, аналіз та інтерпретація яких вимагають високої кваліфікації, уваги та часу.
• Нестача кваліфікованих радіологів. Зі збільшенням обсягу та складності медичних зображень виникає брак кваліфікованих радіологів, здатних проводити діагностику та інтерпретувати дані. Це особливо актуально для регіонів із низьким рівнем доступу до охорони здоров'я або для спеціалізацій, де потрібний високий рівень експертизи, наприклад, для діагностики раку.

У цих умовах штучний інтелект є потужним і перспективним інструментом, який може допомогти вирішити ці проблеми і поліпшити якість та ефективність радіології.

Штучний інтелект у радіології

Застосування штучного інтелекту в радіології дуже різноманітне, оскільки він може допомагати на різних етапах і в багатьох аспектах радіологічного процесу.

1. Підготовка та попереднє опрацювання медичних зображень: включає поліпшення якості, сегментацію і формування анотацій зображень.

2. Аналіз та інтерпретація медичних зображень: передбачає виявлення, класифікацію, локалізацію та формування характеристик аномалій, патологій і біомаркерів на зображеннях.

3. Підтримка у прийнятті рішень і рекомендацій: допомагає при постановці діагнозу, складанні прогнозів, ризиків і курсу лікування на основі медичних зображень та інших клінічних даних.

4. Автоматизація та оптимізація робочих процесів і ресурсів: здійснює планування, розподіл, пріоритизацію, архівацію та передачу медичних зображень і пов'язаних з ними даних.

Для реалізації зазначених завдань використовуються різні методи і технології ШІ.

• Комп'ютерний зір дозволяє аналізувати та інтерпретувати візуальну інформацію з медичних зображень. Його використовують для автоматичного розпізнавання структур і текстур на знімках, розділяючи кістки, органи та судини. Комп'ютерний зір також використовують для створення тривимірних моделей анатомічних структур на основі двовимірних зображень. Це дозволяє краще візуалізувати складні анатомічні утворення та планувати операції або лікування.
• Машинне навчання (МН) дає змогу системам навчатися на великих наборах даних і покращувати з часом свою продуктивність. МН може бути використане для автоматичної сегментації органів і тканин, дозволяючи виділити ті області, які зацікавили спеціалістів на знімках. Алгоритми МН можуть також передбачати ймовірність розвитку певного захворювання або оцінювати ефективність певного лікування.
• Глибоке навчання, що є підрозділом машинного навчання, використовує багатошарові нейронні мережі для обробки складних і неструктурованих даних. Це допомагає з високою точністю виявити патології та аномалії на медичних зображеннях: пухлини, кісти, деформації або травми. Глибоке навчання також здатне виявляти індивідуальні особливості, які здатні впливати на вибір лікування, наприклад, прогнозувати реакції на певні медикаменти або лікувальні методи.
• Обробка природної мови (NLP) спеціалізується на аналізі та розумінні текстових записів з медичних звітів і рекомендацій. Це дає змогу отримувати корисну інформацію про стан здоров'я пацієнтів і автоматизувати процеси документації.

Головні переваги ШІ в радіології

Розглянуті вище методи і технології роблять значний внесок у підвищення показників ефективності роботи радіологічних відділень і поліпшення результатів лікування пацієнтів. У цьому контексті важливо розглянути головні переваги використання ШІ в радіології.

Автоматизація та прискорення діагностики
Однією з ключових переваг використання ШІ в радіології є можливість автоматизації та прискорення процесу діагностики медичних зображень. Це включає у собі як виявлення патологій, так і сегментацію органів, визначення аномалій і класифікацію захворювань. Автоматизація цих процесів дає змогу скоротити час, що витрачається радіологами на аналіз знімків, що у свою чергу підвищує продуктивність і ефективність радіологічних відділень.

Покращення точності діагностики
Ще однією важливою перевагою ШІ в радіології є підвищення точності діагностики. Так, наприклад, алгоритми глибокого навчання здатні виявляти навіть малопомітні ознаки патологій на медичних зображеннях, що може допомогти виявити захворювання на більш ранніх стадіях розвитку. Точніша діагностика дає змогу почати лікування раніше і підвищує шанси на успішний курс лікування пацієнта.

Персоналізоване лікування
Іншим важливим аспектом використання ШІ в радіології є його здатність надавати персоналізовані рішення для кожного пацієнта. Розроблені алгоритми можуть аналізувати медичні дані та передбачати індивідуальний ризик розвитку захворювань, що дозволяє лікарям розробляти оптимальні стратегії лікування та моніторингу здоров'я. Цей персоналізований підхід допомагає поліпшити результати лікування і знизити ризик ускладнень.

Поліпшення продуктивності та оптимізація ресурсів
Автоматизація процесів з використанням ШІ дає змогу збільшити продуктивність радіологічних відділень і оптимізувати використання ресурсів. Це дозволяє скоротити час, що витрачається на діагностику, і підвищити ефективність роботи медичних установ. Наслідком також буде вивільнення коштів для придбання нового обладнання та інвестування в нові технології.

Інноваційний розвиток медицини
Застосування ШІ в радіології стимулює інноваційний розвиток медицини, сприяючи створенню нових методів діагностики та лікування. Розробка нових алгоритмів і технологій у сфері машинного навчання відкриває нові можливості для покращення охорони здоров'я та підвищення якості життя пацієнтів.

Приклади використання ШІ в радіології та аналізі медичних зображень

• Виявлення та діагностика онкозахворювань: рак молочної залози, рак легенів, рак шкіри, рак простати та інш. ШІ може допомогти у виявленні ранніх ознак і мікроскопічних змін на медичних знімках, а також у визначенні типу, стадії та агресивності пухлини.

Ефективна комп'ютерна діагностика раку молочної залози з використання штучного інтелекту від QuData вже допомагає виявити онкопатології на ранніх стадіях, підвищує точність результатів діагностики раку молочної залози, зменшує ймовірність пропущених діагнозів і хибнопозитивних результатів. Для безкоштовного тестування моделі реєструйтеся в консолі QuData.

• ШІ здатний визначати наявність, тип і ступінь переломів кісток, а також може допомагати в оцінці ризику остеопорозу, який є однією з причин переломів, за даними щільності кісткової тканини.

Дізнайтеся більше про передові методи обробки зображень і моделі машинного навчання для виявлення переломів шийного відділу хребта за даними комп'ютерної томографії в статті "Майбутнє діагностики: новітні методи ШІ з виявлення переломів хребта".

• ШІ дає змогу діагностувати різні захворювання очей, такі як глаукома, діабетична ретинопатія, вікова макулярна дегенерація, катаракта тощо.

Прочитати про досягнуті успіхи МН у виявленні захворювань сітківки на клітинному рівні можна в нашому кейсі "Аналіз флуоресцентного біомаркера сітківки за допомогою ШІ".

Використання штучного інтелекту в радіології прискорює процес аналізу медичних зображень. Автоматизація і поліпшення точності діагностики допомагають радіологам працювати ефективніше і підвищують якість медичного обслуговування для пацієнтів. З розвитком технологій машинного навчання і розширенням доступу до даних, застосування ШІ в радіології і далі розвиватиметься, відкриваючи нові можливості для медичної діагностики та лікування.

Ірина Ткаченко, маркетолог

Додаткові рекомендації:

1. How artificial intelligence is driving changes in radiology
2. Natural language processing for breast imaging: a systematic review
3. Workforce crisis in radiology in the UK and the strategies to deal with it: is artificial intelligence the saviour?