Интеллектуальные системы визуализации, которые обучаются при каждом сканировании и создают медицинские изображения с беспрецедентной скоростью, детализацией и точностью, представляют собой одни из самых сейсмических достижений в радиологии с тех пор, как в 1979 году изобретателям компьютерной томографии была присуждена Нобелевская премия по медицине. 

ИИ совершает революцию в медицинской визуализации во всех аспектах диагностической визуализации, представляя тройную угрозу при планировании, сканировании и диагностике. От решения проблем качества изображений, связанных с шумом и движением пациентов во время сканирования, до оптимизации неэффективности рабочего процесса, возникающей из-за увеличения очереди пациентов, нехватки персонала и нехватки клинических знаний, до борьбы с сегодняшней инфляционной средой, связанной с ростом затрат на здравоохранение и проблемами устойчивого развития, ИИ призван переосмыслить что возможно и изменить результаты. 

Глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта, позволяет компьютерам использовать логические структуры алгоритмов, подобные мозгу, называемые искусственными нейронными сетями, для обработки данных таким образом, чтобы имитировать способность человеческого мозга к обучению. Подобно тому, как различные части тела гармонично работают вместе, глубокое обучение объединяет различные аспекты машинного обучения для создания всеобъемлющей сети информации. 

Этот многоуровневый подход позволяет технологиям визуализации на базе искусственного интеллекта создавать подробный снимок огромных объемов данных, накладывая изображения вместе, чтобы заполнить пробелы, которые менее выражены из-за движения, дыхания или кашля пациента, что может привести к отсутствию информации или размытым изображениям. ИИ также позволяет рентгенологам более комплексно анализировать медицинские изображения для обнаружения тонких аномалий, которые невозможно различить человеческим глазом. 

Хотя более качественные и быстрые изображения и сканирования являются основой технологий МРТ, КТ и молекулярной визуализации нового поколения, можно сделать еще больше, чтобы использовать весь потенциал ИИ для улучшения обнаружения и характеристики тканей и обеспечения поддержки клинических решений. 

Влияние всех модальностей 

В области визуализации глубокое обучение быстро меняет ситуацию в радиологии, улучшая качество обслуживания пациентов, уменьшая человеческие ошибки и автоматизируя рабочий процесс. Результатом являются лучшие результаты в отношении здоровья и возможность для радиологов уделять больше времени общению с пациентами и личному уходу. 

ИИ не предназначен для замены врача или ухода за пациентом. Однако многие в медицинской сфере теперь рассматривают ИИ как «интеллектуального помощника», который может упростить их работу, уменьшить «выгорание», повысить операционную и клиническую эффективность и повысить достоверность диагностики. 

МРТ использует мощные магниты и радиочастотные волны для создания детальных изображений органов, суставов и других мягких тканей человеческого тела. Это основной инструмент диагностической визуализации в онкологии, неврологии и кардиологии. Преимущества МРТ хорошо документированы, включая отсутствие ионизирующего излучения, объемные возможности, превосходный контраст мягких тканей и возможность количественной визуализации. 

К сожалению, длительное время визуализации и отсутствие высокого пространственного разрешения исторически были распространенными клиническими жалобами, связанными с МРТ. Однако благодаря сегодняшним достижениям в области искусственного интеллекта и глубокого обучения эти инновации оказали огромное влияние на сканирование.

Использование этих инноваций в глубоком обучении может помочь улучшить качество изображения, а также сократить время сканирования. Там, где раньше были ограничения при традиционной реконструкции МР-изображений, теперь можно использовать глубокое обучение, чтобы значительно улучшить МРТ-сканирование. 

При традиционной МРТ длительное сканирование может привести к появлению артефактов движения в результате движений тела. Глубокое обучение позволяет скорости сканирования соответствовать скорости человеческого тела, что повышает качество изображения. Это также позволяет пациентам с аритмиями, хроническими заболеваниями печени или метастатическими заболеваниями, у которых могут возникнуть проблемы с задержкой дыхания, которые могут вызвать движение и сделать изображения размытыми, проходить исследования быстрее и комфортнее, обеспечивая при этом более четкие и четкие изображения.   

При визуализации сердца искусственный интеллект в некоторых случаях может облегчить получение МР-изображений до 12 раз быстрее, чем традиционные методы, позволяя получать изображения сердца за одно сокращение сердца . Возможность сократить время МРТ-сканирования сердца повысила производительность радиологических отделений, оптимизировала рабочие процессы, уменьшила количество невыполненных работ и снизила нагрузку на персонал. ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как сегментация и измерение изображений, повышая удовлетворенность работой врачей и снижая выгорание радиологов. 

Устойчивость и доступ 

Преобразующий характер ИИ не только улучшает диагностический путь пациентов и медицинских работников за счет сокращения времени сканирования и максимального повышения качества изображений, но также служит ключевым фактором на пути к более устойчивому и справедливому доступу к МРТ. По мере того, как методы глубокого обучения все больше интегрируются в повседневную клиническую практику, МР-системы используются более эффективно, снижая энергопотребление на одного пациента и выбросы CO2 на один МР-сканер в год,  тем самым освобождая системы здравоохранения от завышенных затрат и растущих объемов невыполненных работ. 

Кроме того, поскольку население продолжает быстро увеличиваться и стареть, ИИ обеспечивает стандартизацию и последовательность, необходимые для достижения результатов в области народонаселения. Внедрение новых направлений оказания медицинской помощи, особенно в онкологии и неврологии, требует расширения МРТ до новых клинических показаний для профилактической, прогностической и персонализированной медицины. ИИ уже играет решающую роль в исследовании и разработке потенциальных биомаркеров, а также в определении стандартизированного подхода к клиническому использованию. 

Взгляд вперед к планированию и диагностике 

В эпоху, когда технологические инновации способствуют прогрессу во всех отраслях, глубокое обучение играет ключевую роль в преобразовании здравоохранения. По мере того, как эти инструменты продолжают развиваться, роль ИИ будет выходить за рамки сканирования изображений и распространяться на планирование и диагностику, чтобы улучшить уход и открыть больше возможностей. Используя глубокое обучение, можно революционизировать опыт пациентов, начиная еще до проведения сканирования. Это включает в себя автоматизацию планирования приема пациентов, настройки и взаимодействия с окружающей средой в стволе скважины. 

После сканирования ИИ и инновации в области глубокого обучения, в том числе генеративный ИИ, могут использоваться, чтобы помочь врачам быстрее диагностировать заболевания, даже в случаях, связанных со сложной анатомией. Кроме того, ИИ может помочь врачам в составлении отчетов, что еще больше упростит диагностический процесс. 

Исследования того, как МРТ на базе глубокого обучения может повлиять на нейробиологию, уже ведутся. Нейронаука, особенно в области изучения психиатрических заболеваний и неврологических расстройств, таких как болезнь Альцгеймера, ограничена технологическими и биологическими ограничениями, в результате чего многие аспекты структуры и функциональности мозга остаются практически неисследованными. 

Новые инновации в этой области дадут представление об изображениях и измерениях мозга, которые раньше невозможно было получить с помощью обычной МРТ, что поможет улучшить диагностику, понимание и лечение сложных заболеваний. Эти достижения в области искусственного интеллекта и глубокого обучения — это не просто постепенные улучшения; они представляют собой сдвиг парадигмы в медицинской визуализации. Поскольку границы возможного продолжают расширяться,  потенциал преобразования ухода за пациентами и результатов лечения растет в геометрической прогрессии. Интеграция ИИ в клиническую практику обещает произвести революцию в этой области, сделав диагностику более быстрой, точной и доступной.  

Будущее визуализации невероятно многообещающее. Я рад наблюдать, как искусственный интеллект и глубокое обучение расширят возможности врачей, улучшат уход за пациентами и откроют новые горизонты в медицинской науке.

Келли Лонди — президент и генеральный директор подразделения MR компании GE HealthCare. 

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.