Pengenalan AI (Artificial Intelligence) di bidang pencitraan medis cukup menjanjikan. Ini menunjukkan kemajuan yang luar biasa dalam deteksi dini dan diagnosis berbagai penyakit.
Perangkat lunak pencitraan medis berbasis AI dapat menawarkan solusi yang layak untuk sektor perawatan kesehatan. Ini dapat menangani dan memproses data digital yang dihasilkan selama pemindaian secara efisien, dan memberikan hasil yang paling akurat.
Di blog ini, kita akan melihat bagaimana AI dapat membantu mengembangkan perangkat lunak pencitraan medis tingkat lanjut serta beberapa contoh dan kasus penggunaan yang mengesankan.
Mari selami.
AI dapat meningkatkan proses pencitraan medis di rumah sakit dengan banyak cara. Sangat menarik untuk melihat penggunaan teknologi untuk mengurangi waktu pemindaian dan meningkatkan perawatan pasien.
Kredit Foto:vectorpouch / Freepik
Teknologi ini dapat membantu ahli radiologi, dan profesional medis lainnya meningkatkan produktivitas. Teknologi menegaskan kembali bahwa perangkat lunak pencitraan medis canggih menjaga jumlah individu di rumah sakit turun, menurunkan kemungkinan penularan.
Inisiatif semacam itu mendukung komunitas pencitraan dengan membuat keputusan medis terbaik. Mari kita lihat bagaimana AI dapat memfasilitasi pencitraan medis. 1.
1. Produktivitas Lebih Tinggi dengan Otomatisasi
AI dapat mengotomatiskan beberapa bagian dari alur kerja radiologi. Ini dapat membantu menganalisis gambar medis lebih cepat daripada profesional medis, karena memiliki kemampuan komputasi yang lebih baik.
Ini dapat meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi yang selanjutnya dapat mengarah pada perawatan yang lebih baik.
2. Diagnosis Lebih Akurat
Menurut penelitian, AI bisa lebih mahir daripada profesional medis dan ahli dalam mendiagnosis penyakit seperti kanker berdasarkan gambar medis.
Sebagai contoh, para ilmuwan di Google telah mengembangkan AI yang dapat memudahkan dalam mendiagnosis kanker payudara. Teknologi ini menangkap gambar medis melalui slide dan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menganalisis sel kanker.
AI mencatat akurasi 99% dalam diagnosis kanker, berdasarkan slide yang sesuai dengan 38% dari beberapa dokter dalam kelompok pembanding.
3. Menghitung Data Kuantitatif
AI dapat menggunakan data kuantitatif dalam berbagai cara di luar batas kognisi manusia.
Alat ini dapat memprediksi apakah pasien akan menderita gagal jantung berdasarkan tingkat kunjungan rumah sakit dan riwayat medis mereka.
Kemungkinan yang tak terhitung jumlahnya telah menyebabkan peningkatan yang signifikan dalam sistem modalitas pencitraan berbasis AI di seluruh dunia. Pertumbuhan telah memicu evolusi cepat dalam teknik pembelajaran mendalam dan peningkatan jumlah kemitraan lintas industri.
Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan AI di dunia nyata dalam pencitraan medis.
Pada intinya, sebagian besar kurator perangkat lunak memiliki keinginan untuk terus meningkatkan kemanjuran perawatan klinis, termasuk AI.
Dalam pencitraan kanker, AI menemukan utilitas yang sangat baik dalam melakukan tugas klinis yang mencakup deteksi, karakterisasi, dan pemantauan tumor.
Pencitraan medis menemukan tempat yang signifikan dalam skrining pencegahan kanker, seperti kanker paru-paru, kanker payudara, dan kanker usus besar.
Misalnya , menurut para ahli, pencitraan medis di AI memainkan peran penting dalam meningkatkan deteksi dini dan karakterisasi kanker paru-paru.
Ini dapat membedakan nodul jinak dari ganas. Deteksi dini dan peningkatan akurasi dapat membantu meningkatkan hasil pasien dan perawatan berlebihan yang minimal. Penyakit yang terdeteksi pada tahap awal seringkali dapat disembuhkan.
Selain itu, AI juga dapat meningkatkan staging dan karakterisasi kanker paru serta memantau respons pengobatan. Ini dapat menggunakan fitur pencitraan kuantitatif untuk mengkategorikan mikrokalsifikasi lebih akurat. Faktanya, teknologi ini berpotensi menurunkan tingkat biopsi jinak yang tidak perlu.
Teknik AI seperti pembelajaran mesin (ML), komputasi kognitif, dan pembelajaran mendalam (DL) memiliki potensi besar untuk mengubah cara praktik kardiologi dan kedokteran kardiovaskular, terutama dalam pencitraan kardiovaskular.
Ini dapat membantu mengukur berbagai struktur jantung dan mengungkapkan risiko individu untuk penyakit kardiovaskular.
AI dapat mengidentifikasi masalah yang mungkin perlu ditangani melalui pembedahan atau manajemen farmakologis. Mengotomatiskan deteksi kelainan dalam tes pencitraan yang biasa dilakukan, seperti rontgen dada, tidak hanya akan mempercepat pengambilan keputusan tetapi juga mengurangi kesalahan diagnostik.
Jadi, pikirkan sejenak, jika seorang pasien mendarat di unit perawatan kesehatan darurat, mengeluh sesak napas, radiografi dada sebagai studi pencitraan pertama dapat membantu.
Ini dapat digunakan sebagai alat skrining awal untuk kardiomegali, dan profesional medis dapat menggunakannya sebagai penanda penyakit jantung.
Faktanya, Zebra Medical Vision dan Clalit Health Services mempresentasikan proyek penelitian yang memungkinkan identifikasi awal pasien dengan penyakit kardiovaskular menggunakan AI. Dengan menggunakan data computed tomography (CT) yang ada, algoritme AI Zebra-Med memungkinkan Clalit menemukan pasien yang berisiko terkena penyakit jantung.
Di masa depan, penilaian visual ahli radiologi yang terkadang keliru dapat melampaui penggunaan AI yang efisien. Misalnya, identifikasi pembesaran atrium kiri dari rontgen dada dapat menghilangkan masalah jantung atau paru lainnya.
Selain itu, dapat membantu penyedia menargetkan perawatan yang tepat untuk pasien. Selanjutnya, kuantifikasi aliran arteri pulmonalis otomatis akan menghemat waktu interpretasi dokter.
Selama dekade terakhir, computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), dan magnetic resonance imaging (MRI) telah merevolusi studi tentang otak.
Para ahli memperkirakan tingkat kesalahan sehari-hari dan perbedaan dalam radiologi lebih besar dari 3% -5%. Jelaslah bahwa metode baru dan perangkat lunak pencitraan medis canggih dapat membantu dokter menganalisis data secara efektif.
Kualitas data medis akan meningkat, yang dapat mendukung analisis dan pengendalian penyakit yang lebih baik.
Pikirkan sejenak—tidak ada obat untuk beberapa penyakit neurologis degeneratif, seperti amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Dalam kasus seperti itu, diagnosis yang akurat dapat membantu individu memahami kemungkinan hasil dan juga mempersiapkan perawatan jangka panjang.
Studi pencitraan sangat penting dalam mengidentifikasi ALS dan juga membedakan ALS dan sklerosis lateral primer (PLS). Ahli radiologi memainkan peran penting dalam memutuskan apakah lesi meniru struktur salah satu penyakit.
Profesional medis tahu bahwa penilaian segmentasi manual dan pemetaan kerentanan kuantitatif (QSM) dari korteks motorik sulit, perlu, dan memakan waktu.
Teknik ML kini semakin populer untuk mengatasi masalah yang berhubungan dengan otak. Mengotomatiskan prosedur tersebut dengan ML dapat membantu dalam pengembangan biomarker pencitraan yang menjanjikan. Inisiatif baru semacam itu dapat membantu mengurangi beban alur kerja pada penyedia.
Pneumonia dan pneumotoraks dapat berubah menjadi keadaan darurat yang mengancam jiwa karena kolaps paru-paru dan gangguan pernapasan atau peredaran darah. Keterlambatan dalam mendeteksi dan mengobati pneumotoraks serius dapat mengakibatkan cedera parah pada pasien. Dalam kasus seperti itu, algoritma buatan dapat membantu dokter.
Gambar radiologi populer digunakan untuk mendiagnosis pneumonia dan membedakan kondisinya dari kondisi paru-paru lainnya, seperti bronkitis. Namun, ahli radiologi tidak selalu tersedia untuk membaca gambar.
Bahkan ketika ahli radiologi hadir, mereka mungkin masih kesulitan mendeteksi pneumonia dalam kasus di mana pasien memiliki kondisi paru-paru yang sudah ada sebelumnya, termasuk cystic fibrosis atau keganasan.
Di sini, algoritme AI dapat menilai sinar-x dan gambar lain untuk bukti kekeruhan yang mengindikasikan pneumonia. Selanjutnya, ini dapat mengingatkan penyedia layanan kesehatan tentang diagnosis potensial dan memungkinkan perawatan yang lebih cepat.
Selain itu, algoritme komputer, yang didukung dengan data pelatihan berkualitas tinggi, dapat membantu mendeteksi pneumotoraks pada rontgen dada dengan akurasi yang signifikan untuk membantu memprioritaskan gambar agar dapat ditinjau secara cepat oleh dokter.
Ahli radiologi berpotensi menggunakan algoritme sebagai alat untuk meningkatkan kecepatan deteksi pneumotoraks parah, terutama pada saat staf yang lebih rendah, ketika waktu penyelesaian biasanya lebih lama.
Mari kita lihat contoh bagus yang menegaskan kembali akurasi dalam mendeteksi komplikasi dan kondisi toraks. Dalam sebuah studi penelitian, algoritme dapat mendeteksi sebagian besar (80% -84%) gambar yang menunjukkan pneumotoraks sedang atau besar sementara dengan benar mengkategorikan 90% atau lebih gambar tanpa pneumotoraks sebagai negatif.
Jadi, penerapan algoritme tersebut dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas perawatan yang diberikan di berbagai pengaturan perawatan kesehatan. Selain itu, AI juga dapat membantu penyedia memantau pasien dari waktu ke waktu.
Deteksi cepat dan komunikasi cepat dengan profesional medis yang merawat dapat menghasilkan perawatan pneumotoraks yang lebih cepat dan mengurangi dampak masalah medis yang parah.
Mari kita lihat beberapa teknologi AI dan machine vision populer yang disetujui untuk penggunaan klinis.
Paragon Biosciences dan Qlarity Imaging telah mengembangkan cara untuk memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan untuk membantu manusia menangkap kanker lebih awal dan lebih akurat.
QuantX adalah sistem diagnosis kanker payudara berbantuan komputer pertama yang disetujui oleh FDA untuk digunakan dalam radiologi. Ini adalah perangkat perangkat lunak analisis gambar kuantitatif yang digunakan untuk membantu ahli radiologi dalam menilai dan mengkarakterisasi kelainan payudara menggunakan data gambar MR.
Perangkat lunak telah membantu ahli radiologi menafsirkan MRI, mencatat perbedaan antara lesi payudara kanker dan non-kanker. Seperti yang dinyatakan dengan tepat oleh CEO dan ketua Paragon Biosciences, radiologi adalah tulang punggung dalam mendiagnosis banyak penyakit, dan masa depan adalah ahli radiologi dengan teknologi.
Plus, QuantX juga dapat digunakan sebagai penampil gambar dari gambar digital multi-modalitas, termasuk ultrasound dan mamografi. Perangkat lunak ini mencakup alat yang memungkinkan pengguna untuk mengukur dan mendokumentasikan gambar dan output dalam laporan terstruktur.
MRI payudara (Institut Kanker Nasional) | Sumber Gambar
iCAD, pemimpin pasar dalam pendeteksian kanker payudara dengan bantuan komputer, memperkenalkan AI terbaru—ProFound AI.
AI ProFound untuk tomosintesis payudara digital (DBT) dikembangkan pada pembelajaran mendalam dan teknologi AI paling modern. Ini didirikan secara klinis untuk mendukung ahli radiologi dalam mengatasi tantangan membaca kasus tomosintesis.
ProFound AI adalah platform AI pembelajaran mendalam yang kuat dan terbukti yang membantu ahli radiologi membaca mamografi 2D.
Deteksi kanker berkinerja tinggi dan solusi alur kerja memeriksa dan menganalisis setiap gambar dengan tepat. Lebih jauh lagi, alat ini mendeteksi kepadatan jaringan lunak yang ganas dan kalsifikasi dengan akurasi yang tak tertandingi.
AI ProFound untuk Mammografi 2D | Sumber Gambar
IDx, pembuat alat diagnostik AI otonom, membuat IDx-DR. Ini adalah perangkat yang mampu mendiagnosis retinopati diabetik tanpa campur tangan manusia.
Sistem ini adalah kecerdasan buatan (AI) otonom pertama yang disetujui FDA yang menggunakan perangkat lunak untuk menganalisis gambar dari kamera retina yang disebut Topcon NW400 untuk bukti lesi.
Bagaimana cara kerjanya?
Seorang dokter mengunggah gambar digital retina pasien ke server cloud tempat perangkat lunak IDx-DR diinstal. Perangkat lunak ini dapat menawarkan hasil yang akurat untuk evaluasi diagnostik lebih lanjut.
FDA menetapkan IDx-DR sebagai Perangkat Terobosan. Dalam konteks ini, Michael Abramoff, pendiri dan presiden perusahaan, dengan tepat menyatakan bahwa sistem perawatan kesehatan memerlukan cara yang lebih efisien dan hemat biaya untuk mendeteksi retinopati diabetik.
Sistem IDx-DR | Sumber Gambar
Perangkat lunak OsteoDetect dari Imagen Technologies adalah perangkat lunak deteksi dan diagnostik berbantuan komputer. Teknologi ini menggunakan algoritme kecerdasan buatan untuk memeriksa dan menganalisis gambar sinar-X 2D untuk setiap indikasi fraktur radius distal.
Perangkat lunak ini menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk menganalisis radiografi pergelangan tangan (post-anterior [PA] dan lateral [LAT]) untuk fraktur radius distal pada pasien dewasa. Selain itu, ini menandai lokasi fraktur pada gambar untuk membantu penyedia dalam mendeteksi dan mendiagnosis.
OsteoDetect yang disetujui FDA dimaksudkan untuk digunakan oleh dokter di berbagai pengaturan, termasuk perawatan primer, perawatan darurat, pengobatan darurat, dan perawatan khusus, seperti ortopedi.
Perangkat Lunak yang Dipandu AI OsteoDetect | Sumber Gambar
ContaCT Viz.ai adalah alat alur kerja paralel khusus pemberitahuan. ContaCT menggunakan algoritme kecerdasan buatan untuk memeriksa dan menganalisis gambar computed tomography (CT) untuk biomarker yang menunjukkan gejala kemungkinan stroke.
Perangkat lunak ini menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengukur karakteristik gambar dan melakukan segmentasi pembuluh darah yang konsisten dengan oklusi pembuluh darah besar (LVO) dalam pemindaian.
Waktu sangat penting saat merawat stroke, sehingga aplikasi seluler yang mengirimkan pemberitahuan langsung ke dokter yang merawat dapat menyelamatkan nyawa.
Aplikasi Kontak Viz.AI | Sumber Gambar
Di satu sisi, ada peningkatan permintaan untuk pencitraan penampang (CT dan MRI). Di sisi lain, ada kekurangan ahli radiologi terlatih untuk memeriksa dan menganalisis gambar.
Di seluruh Eropa, ada kelangkaan besar ahli radiologi terlatih. Inggris menghadapi kendala kapasitas terburuk, dengan jumlah praktik radiologi per kapita terendah.
Kendala anggaran dan populasi yang menua ditambah dengan proses analisis gambar yang memakan waktu mungkin menjadi alasan kekurangan ahli radiologi di seluruh Eropa. (Sumber)
Dengan AI dan pembelajaran mesin, para ahli berharap dapat mengatasi masalah ini. AI dapat digunakan untuk mengotomatisasi beberapa aktivitas manual seperti merekam dan menjalankan analisis atas data. Namun, masih ada beberapa tantangan dalam menggunakan perangkat lunak pencitraan medis berbasis AI.
Modalitas pencitraan berkemampuan AI global siap untuk mengubah lanskap pasar. Namun, perangkat lunak pencitraan medis berbasis AI menghadapi beberapa tantangan signifikan.
Mari kita periksa aspek-aspek krisis.
Aplikasi AI memerlukan peraturan untuk keselamatan, perlindungan privasi, dan penggunaan informasi sensitif secara etis.
Maksud di balik desain AI perlu dipertimbangkan, karena beberapa perangkat dapat diprogram untuk bekerja dengan cara yang tidak etis. Jadi, perlu dibuat regulasi yang tepat waktu dan relevan.
Pasar global kecerdasan buatan dalam pencitraan medis diperkirakan akan mencapai nilai yang diproyeksikan sebesar USD 264,85 miliar pada tahun 2026. Menurut penelitian, biaya tinggi dan keengganan untuk mengadopsi sistem ini juga diperkirakan akan menahan pertumbuhan pasar. (Sumber)
Tantangannya juga termasuk teknologi baru yang mengganggu penyediaan perawatan dan kebutuhan untuk meningkatkan hasil pasien. Namun, dengan kompleksitas dan tantangan teknologi yang berkembang, ada peluang bagus untuk memanfaatkan teknologi dan menawarkan solusi untuk menjembatani kesenjangan kapasitas pencitraan. Sebagai appreneur, seseorang dapat berkembang dengan menerapkan praktik terbaik untuk memenuhi kebutuhan yang berkembang.
Tanpa ragu, AI untuk pencitraan medis berada di persimpangan jalan yang menarik. AI meningkatkan kekuatan pemrosesan sejumlah besar gambar medis dan memiliki masa depan yang menjanjikan. Terlepas dari kegembiraannya, masih ada peningkatan yang diperlukan sebelum menjadi lebih kuat. Namun, AI dapat memainkan peran penting dalam ruang pencitraan medis. Ini dapat mengubah cara orang memproses sejumlah besar gambar, meningkatkan perawatan pasien, dan mengurangi waktu pemindaian.
Kami masih menggali permukaan sehubungan dengan kemampuan AI. Lanskap pencitraan medis akan dipercepat dengan meningkatnya kepercayaan pelanggan pada solusi klinis berbasis AI. Yang perlu Anda lakukan adalah terus mengembangkan perangkat lunak tangguh yang dapat memungkinkan ahli radiologi dengan peningkatan akurasi diagnostik.
Terlepas dari banyak tantangan, membawa solusi AI pencitraan medis ke pasar adalah hal yang menarik. Jelas bahwa AI radiologi akan tumbuh pesat. Jadi, jika Anda ingin mengembangkan perangkat lunak pencitraan medis yang tangguh, hubungi kami.
Kami adalah perusahaan pengembang aplikasi seluler dan web pemenang penghargaan di Raleigh, dengan pengalaman luar biasa dalam mengembangkan kisah digital yang berkelanjutan dan mengubah permainan. Mari kita bicara.
Teknologi Industri
Seperti namanya, simulator sirkuit mensimulasikan/meniru bagaimana perangkat elektronik atau sirkuit berperilaku. Mereka sering berlaku dalam analisis virtual, menggambar sirkuit, dan desain sirkuit di komputer. Selain cepat dan hemat biaya, simulator online juga membuat simulasi rangkaian lebih p
Industri manufaktur suku cadang kedirgantaraan mempertahankan standar kualitas tinggi, praktik pengujian yang ketat, dan persyaratan peraturan yang ketat untuk memastikan fungsi, kesesuaian, dan keandalan setiap suku cadang. Industri kedirgantaraan menggunakan banyak bagian khusus dan, mengingat sif
Data besar menawarkan masa depan baru bagi produsen. Sementara industri lambat dalam memanfaatkan kemungkinan manufaktur berbasis data, peluang untuk efisiensi baru, rantai pasokan yang lebih lancar, dan siklus pengembangan produk yang dipercepat memaksa produsen yang berpikiran maju untuk merangkul
Teknik manufaktur mengacu pada segmen teknik yang berhubungan dengan praktik manufaktur seperti penelitian, desain, pengembangan, proses, mesin, peralatan, peralatan dan spesifikasi. Ada “insinyur manufaktur”, yang bertanggung jawab untuk mengubah bahan mentah menjadi produk jadi, sambil menekankan
