Bagaimana AI Mengubah Perangkat Lunak Citra Medik Lanjutan
Pengenalan AI (Kecerdasan Buatan) di bidang citra medik cukup menjanjikan. AI menunjukkan kemajuan yang genial dalam deteksi dan diagnosis dini berbagai penyakit.
Perangkat lunak citra medik berbasis AI dapat menawarkan solusi yang layak untuk sektor kesehatan. AI dapat secara efisien menangani dan memproses data digital yang dihasilkan selama pemindaian, dan memberikan hasil yang paling akurat.
Dalam blog ini, kita akan melihat bagaimana AI dapat membantu mengembangkan perangkat lunak citra medik lanjutan dan beberapa contoh serta kasus penggunaan yang mengesankan.
Mari kita selami.
Bagaimana AI Bisa Membantu dalam Citra Medik?
AI dapat meningkatkan proses citra medik di rumah sakit dengan banyak cara. Menarik untuk melihat penggunaan teknologi untuk mengurangi waktu pemindaian dan meningkatkan perawatan pasien.
Teknologi dapat membantu radiolog dan profesional medis lainnya meningkatkan produktivitas. Para teknolog menegaskan bahwa perangkat lunak citra medik lanjutan sedang menurunkan jumlah individu di rumah sakit, sehingga menurunkan risiko penularan.
Inisiatif seperti ini mendukung komunitas citra dengan membuat keputusan medik terbaik. Mari kita lihat bagaimana AI dapat memfasilitasi citra medik.
1. Produktivitas Tinggi dengan Otomatisasi
AI dapat mengotomatisasi beberapa bagian dari alur kerja radiologi. AI dapat membantu menganalisis citra medik lebih cepat dari profesional medis, karena memiliki kemampuan komputasi yang lebih baik.
AI dapat meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi yang dapat lebih lanjut mengarah pada perawatan yang lebih baik.
2. Diagnosis yang Lebih Akurat
Menurut studi, AI dapat lebih mahir daripada profesional medis dan pakar dalam mendiagnosis penyakit seperti kanker berdasarkan citra medik.
Sebagai contoh, ilmuwan di Google telah mengembangkan AI yang dapat memfasilitasi dalam mendiagnosis kanker payudara. Teknologi menangkap citra medik melalui slide dan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menganalisis sel kanker.
AI mencatat akurasi 99 persen dalam diagnosis kanker, berdasarkan slide yang sesuai dengan 38 persen dari beberapa dokter dalam kelompok perbandingan.
3. Menghitung Data Kuantitatif
AI dapat menggunakan data kuantitatif dengan banyak cara di luar batas kognisi manusia.
AI dapat memprediksi jika seorang pasien akan menderita gagal jantung berdasarkan tingkat kunjungan rumah sakit dan riwayat medis mereka.
Kemungkinan tak terhitung telah mengarah pada kenaikan signifikan dalam sistem modalitas citra berbasis AI di seluruh dunia. Pertumbuhan telah mendorong evolusi cepat dalam teknik pembelajaran mendalam dan jumlah kemitraan lintas industri yang meningkat.
Kasus Penggunaan Teratas AI dalam Citra Medik
Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan AI nyata dalam citra medik.
1. Saringan Kanker Umum
Di hati, sebagian besar kurator perangkat lunak memiliki keinginan untuk meningkatkan efikasi perawatan klinis yang terus berlanjut, yang termasuk AI.
Dalam citra kanker, AI menemukan utilitas yang bagus dalam melakukan tugas klinis yang mencakup deteksi, karakterisasi, dan pemantauan tumor.
- Deteksi: Pada tahap ini, alat deteksi berbasis AI dapat mengurangi pengabaian observasi dan kesalahan pengingkaran.
- Karakterisasi: Tugas ini secara luas menangkap diagnosis, segmentasi, dan pengstadian tumor. Ini memberikan deskriptor tumor yang kuat yang membantu menangkap heterogenitas dan variabilitas intra-tumor.
- Pemantauan: AI dapat memainkan peran signifikan dalam memantau perubahan tumor seiring waktu. Pelacakan temporal perubahan tumor baik dalam sejarah alami atau sebagai respons terhadap perawatan.
Citra medik menemukan tempat yang signifikan dalam pencegahan saringan kanker, seperti kanker paru-paru, kanker payudara, dan kanker usus besar.
Contohnya, menurut para ahli, citra medik dalam AI memainkan peran vital dalam meningkatkan deteksi dini dan karakterisasi kanker paru-paru.
AI dapat membedakan nodul liar dari nodul ganas. Deteksi dini dan akurasi yang ditingkatkan dapat membantu meningkatkan hasil pasien dan pengobatan berlebihan minimal. Penyakit yang terdeteksi pada tahap awal seringkali dapat disembuhkan.
Selain itu, AI juga dapat meningkatkan pengstadian dan karakterisasi kanker paru-paru serta pemantauan respons perawatan. AI dapat menggunakan fitur citra kuantitatif untuk mengkategorikan mikrokalifikasi dengan lebih akurat. Faktanya, teknologi ini berpotensi mengurangi tingkat biopsi liar yang tidak perlu.
2. Mengidentifikasi Risiko Penyakit Kardiovaskular
Teknik AI seperti pembelajaran mesin (ML), komputasi kognitif, dan pembelajaran mendalam (DL) memiliki potensi besar untuk mengubah cara kardiologi dan obat kardiovaskular di praktik, terutama dalam citra kardiovaskular.
AI dapat membantu mengukur berbagai struktur jantung dan mengungkap risiko individu terhadap penyakit kardiovaskular.
AI dapat mengidentifikasi masalah yang mungkin perlu diatasi melalui bedah atau pengelolaan farmakologis. Otomatisasi deteksi ketidaknormalan dalam tes citra yang sering dipesan, seperti sinar x dada, tidak hanya akan mempercepat pengambilan keputusan tetapi juga mengurangi kesalahan diagnosis.
Jadi, pikirkan untuk sementara, jika seorang pasien datang ke unit darurat kesehatan, mengeluh sesak napas, sinar radiograph dada sebagai studi citra pertama dapat membantu.
Ini dapat digunakan sebagai alat saringan awal untuk kardiomegali, dan profesional medis dapat menggunakannya sebagai penanda penyakit jantung.
Faktanya, Zebra Medical Vision dan Clalit Health Services menyajikan proyek penelitian yang memungkinkan identifikasi dini pasien dengan penyakit kardiovaskular menggunakan AI. Menggunakan data komputasi tomografi (CT) yang ada, algoritma AI Zebra-Med memungkinkan Clalit menemukan pasien yang berisiko mengalami peristiwa jantung.
Di masa depan, penilaian visual radiolog yang kadang-kadang salah dapat melampaui penggunaan AI yang efisien. Sebagai contoh, identifikasi pembesaran atria kiri dari sinar x dada dapat menghilangkan masalah kardiak atau pulmoner lainnya.
Selain itu, ini dapat membantu penyedia menargetkan perawatan yang tepat untuk pasien. Selanjutnya, kuantifikasi alur arteria pulmoner yang diotomatisasi akan menghemat waktu interpreter dokter.
3. Akurasi dalam Diagnosis Penyakit Neurologis
Selama dekade terakhir, komputasi tomografi (CT), tomografi emisi positron (PET), dan citrasi resonansi magnetik (MRI) telah merevolusi studi otak.
Para ahli mengestimasi tingkat kesalahan sehari-hari dan ketidaksesuaian dalam radiologi lebih besar dari 3-5 persen. Jelas bahwa metode baru dan perangkat lunak citra medik lanjutan dapat membantu dokter menganalisis data secara efektif.
Kualitas data medik akan meningkat, yang dapat mendukung analisis dan kontrol penyakit yang lebih baik.
Pikirkan untuk sementara—tidak ada obat untuk beberapa penyakit neurologis degeneratif, seperti sklerosis lateral amyotrophic (ALS). Dalam kasus seperti itu, diagnosis yang akurat dapat membantu individu memahami kemungkinan hasil dan juga menyiapkan perawatan jangka panjang.
Studi citra sangat penting dalam mengidentifikasi ALS dan juga membedakan ALS dan sklerosis lateral primer (PLS). Radiolog memainkan peran penting dalam memutuskan apakah lesi meniru struktur salah satu penyakit.
Profesional medis tahu bahwa segmentasi manual dan penilaian pemetaan kepekaan kuantitatif (QSM) dari korteks motor sulit, diperlukan, dan memakan waktu.
Teknik ML kini semakin populer untuk mengatasi masalah terkait otak. Otomatisasi prosedur semacam itu dengan ML dapat membantu dalam pengembangan biomarker citra yang menjanjikan. Inisiatif baru semacam ini dapat membantu mengurangi beban alur kerja pada penyedia.
4. Mendeteksi Komplikasi Torakal
Pneumonia dan pneumotoraks dapat berdampingan menjadi darurat yang mengancam nyawa akibat paru-paru runtuh dan kesulitan respiratori atau sirkulasi. Keterlambatan dalam deteksi dan pengobatan pneumotoraks serius dapat mengakibatkan kerugian parah pada pasien. Dalam kasus seperti itu, algoritma buatan dapat membantu dokter.
Citra radiologi populer digunakan untuk mendiagnosis pneumonia dan membedakan kondisi dari kondisi paru lainnya, seperti bronkitis. Namun, radiolog tidak selalu tersedia untuk membaca citra.
Bahkan ketika radiolog hadir, mereka mungkin masih mengalami kesulitan mendeteksi pneumonia dalam kasus di mana pasien memiliki kondisi paru yang sudah ada, termasuk fibrosis kistik atau malignitas.
Di sini, algoritma AI dapat menilai sinar x dan citra lainnya untuk bukti opasitas yang menunjukkan pneumonia. Selanjutnya, algoritma dapat memperingatkan penyedia kesehatan tentang diagnosis potensial dan memungkinkan pengobatan yang lebih cepat.
Selain itu, algoritma komputer, yang didukung oleh data pelatihan berkualitas tinggi, dapat membantu mendeteksi pneumotoraks pada sinar x dada dengan akurasi signifikan untuk membantu memprioritaskan citra untuk ditinjau cepat oleh dokter.
Radiolog berpotensi dapat menggunakan algoritma sebagai alat untuk meningkatkan kecepatan deteksi pneumotoraks yang parah, terutama pada saat staf lebih sedikit, ketika waktu putaran biasanya lebih lama.
Mari kita lihat contoh yang baik yang menguatkan akurasi dalam deteksi komplikasi dan kondisi torakal. Dalam studi penelitian, algoritma dapat mendeteksi mayoritas (80 persen–84 persen) citra yang menunjukkan pneumotoraks sedang atau besar sambil dengan benar mengkategorikan 90 persen atau lebih citra tanpa pneumotoraks sebagai negatif.
Jadi, implementasi algoritma semacam ini dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas perawatan yang diberikan di berbagai pengaturan kesehatan. Selain itu, AI mungkin juga dapat membantu penyedia memantau pasien seiring waktu.
Deteksi cepat dan komunikasi yang cepat dengan profesional medis yang menangani dapat mengakibatkan pengobatan pneumotoraks yang lebih cepat dan mengurangi dampak masalah medis yang parah.
Contoh Terkemuka AI dalam Citra Medik
Mari kita lihat beberapa teknologi AI dan visi mesin populer yang disetujui untuk penggunaan klinis.
1. QuantX (Quantitative Insights)
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 berbantu komputer pertama yang disetujui FDA untuk digunakan dalam radiologi. Ini adalah perangkat lunak analisis citra kuantitatif yang digunakan untuk membantu radiolog menilai dan mengkarakterisasi abnormalitas payudara menggunakan data citra MR.
Perangkat lunak telah membantu radiolog menterjemahkan MRI, mencatat perbedaan antara lesi payudara ganas dan bukan ganas. Seperti yang diungkapkan dengan tepat oleh CEO dan ketua Paragon Biosciences, radiologi adalah tulang punggung dalam mendiagnosis banyak penyakit, dan masa depan adalah radiolog dengan teknologi.
Selain itu, QuantX juga dapat digunakan sebagai penampil citra digital multi-modalitas, termasuk ultrasonografi dan mamografi. Perangkat lunak ini mencakup alat yang memungkinkan pengguna untuk mengukur dan mendokumentasikan citra serta keluaran dalam laporan terstruktur.
MRI payudara (National Cancer Institute) | Sumber Gambar
2. ProFound AI (iCAD inc.)
iCAD, pemimpin pasar dalam deteksi kanker payudara berbantu komputer, memperkenalkan terbaru dalam AI—ProFound AI.
ProFound AI untuk tomosintesis payudara digital (DBT) dikembangkan pada teknologi AI dan pembelajaran mendalam paling modern. Ini telah terbentuk klinis untuk mendukung radiolog dalam mengatasi tantangan membaca kasus tomosintesis.
ProFound AI adalah platform AI pembelajaran mendalam yang kuat dan terbukti yang membantu radiolog dalam membaca mamografi 2D.
Solusi deteksi kanker dan alur kerja yang berkinerja tinggi ini secara tepat memeriksa dan menganalisis setiap citra. Selain itu, ia mendeteksi densitas jepit lunak ganas dan kalifikasi dengan akurasi yang tak tertandingi.
ProFound AI untuk Mamografi 2D | Sumber Gambar
3. IDx-DR
IDx, pembuat alat diagnostik AI otonom, membangun IDx-DR. Ini adalah perangkat yang mampu mendiagnosis retinopati diabetes tanpa intervensi manusia.
Sistem ini adalah AI otonom pertama yang disetujui FDA yang menggunakan perangkat lunak untuk menganalisis citra dari kamera retina yang disebut Topcon NW400 untuk bukti lesi.
Bagaimana cara kerjanya?
Seorang dokter mengunggah citra digital retina pasien ke server cloud di mana perangkat lunak IDx-DR terinstal. Perangkat lunak 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 membutuhkan cara yang lebih efisien dan hemat biaya untuk mendeteksi retinopati diabetes.
Sistem IDx-DR | Sumber Gambar
4. OsteoDetect (Imagen Technologies)
Perangkat lunak OsteoDetect dari Imagen Technologies adalah perangkat lunak deteksi dan diagnosis berbantu komputer. Teknologi menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk memeriksa dan menganalisis citra sinar X 2D untuk tanda-tanda indikasi patah tulang radius distal.
Perangkat lunak menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk menganalisis radiografi pergelangan tangan (post-anterior [PA] dan lateral [LAT]) untuk patah tulang radius distal pada pasien dewasa. Selain itu, algoritma menandai lokasi patah pada citra untuk membantu penyedia dalam deteksi dan diagnosis.
OsteoDetect yang disetujui FDA dimaksudkan untuk digunakan oleh klinis dalam berbagai pengaturan, termasuk perawatan primer, perawatan darurat, medis darurat, dan perawatan spesialis, seperti ortopedi.
Perangkat Lunak OsteoDetect yang Dibimbing AI | Sumber Gambar
ContaCT dari Viz.ai adalah alat alur kerja paralel pemberitahuan saja. ContaCT menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk memeriksa dan menganalisis citra komputasi tomografi (CT) untuk biomarker yang menunjukkan kemungkinan stroke.
Perangkat lunak menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengukur karakteristik citra dan melakukan segmentasi pembuluh darah yang konsisten dengan oklusi pembuluh besar (LVO) dalam scan.
Waktu sangat kritis dalam pengobatan stroke, jadi aplikasi seluler yang mengirim pemberitahuan langsung ke dokter yang menangani dapat menyelamatkan nyawa.
Aplikasi Viz.AI ContaCT | Sumber Gambar
Apakah Kekurangan Radiolog yang Terlatih dan Berpengalaman Dapat Diatasi dengan AI?
Salah satu sisi, ada peningkatan permintaan untuk citra silang (CT dan MRI). Di sisi lain, ada kurangnya radiolog yang terlatih untuk memeriksa dan menganalisis citra.
Di seluruh Eropa, ada kekurangan massal radiolog yang terlatih. Inggris menghadapi keterbatasan kapasitas terburuk, dengan jumlah radiolog yang praktik paling sedikit per kapita.
Keterbatasan anggaran dan populasi yang verganda dikombinasikan dengan proses analisis citra yang memakan waktu mungkin adalah alasan kekurangan radiolog yang meluas di Eropa. (Sumber)
Dengan AI dan pembelajaran mesin, para ahli berharap dapat mengatasi masalah ini. AI dapat digunakan untuk mengotomatisasi beberapa aktivitas manual seperti pencatatan dan menjalankan analisis atas data. Namun, masih ada beberapa tantangan dalam menggunakan perangkat lunak citra medik berbasis AI.
Tantangan Menggunakan AI dalam Citra Medik
Modalitas citra yang didukung AI global siap untuk mengubah lanskap pasar. Namun, perangkat lunak citra medik berbasis AI menghadapi beberapa tantangan signifikan.
Mari kita periksa aspek krisis.
Aplikasi AI memerlukan regulasi untuk keperluan keselamatan, perlindungan privasi, dan penggunaan etis informasi sensitif.
Intent di balik desain AI perlu dipertimbangkan, karena beberapa perangkat dapat diprogram untuk beroperasi dengan cara yang tidak etis. Jadi, regulasi perlu ditetapkan yang tepat waktu dan relevan.
- Peningkatan Biaya Citra Medik
Pasar global kecerdasan buatan dalam citra medik diharapkan mencapai nilai proyeksi sebesar 264,85 miliar USD pada 2026. Menurut penelitian, biaya tinggi dan keraguan dalam mengadopsi sistem ini juga diharapkan menahan pertumbuhan pasar. (Sumber)
Tantangan juga termasuk teknologi baru yang mengganggu penyediaan perawatan dan kebutuhan untuk meningkatkan hasil pasien. Namun, dengan kompleksitas dan tantangan teknologi yang berkembang, ada kesempatan bagus untuk memanfaatkan teknologi dan menawarkan solusi untuk menembus kesenjakan kapasitas citra. Sebagai appreneurs, seseorang dapat berevolusi dengan mengikuti praktik terbaik untuk memenuhi kebutuhan yang berkembang.
Penutup
Tanpa ragu, AI untuk citra medik berada di persimpangan yang menarik. AI meningkatkan kekuatan pemrosesan sejumlah besar citra medik dan memiliki masa depan yang menjanjikan. Meski ada kegembiraan, masih ada peningkatan yang diperlukan sebelum AI menjadi lebih kuat. Namun, AI dapat memainkan peran signifikan dalam ruang lingkup citra medik. AI dapat mengubah cara orang memproses jumlah citra yang besar, meningkatkan perawatan pasien dan mengurangi waktu pemindaian.
Kita masih baru menggaris bawahi kemampuan AI. Lanskap citra medik akan berjalan cepat dengan kepercayaan pelanggan yang berkembang pada solusi klinis berbasis AI. Yang perlu Anda lakukan adalah terus mengembangkan perangkat lunak yang kuat yang dapat memberdayakan radiolog dengan akurasi diagnostik yang ditingkatkan.
Bangun Perangkat Lunak Citra Medik Berbasis AI Blockbuster dengan Imaginovation
Meski ada banyak tantangan, menarik untuk membawa solusi citra medik AI ke pasar. Jelas bahwa radiologi AI akan tumbuh dengan lonjakan. Jadi, jika Anda ingin mengembangkan perangkat lunak citra medik yang kuat, bicara dengan kami.
Kami adalah perusahaan pengembangan web dan aplikasi seluler yang menghargai di Raleigh, dengan pengalaman luar biasa dalam mengembangkan cerita digital yang berkelanjutan dan mengubah aturan permainan. Mari kita bicara.
