by 
Ανάμεσα στα πιο ισχυρά εργαλεία που επιτρέπουν την παροχή σύγχρονης υγειονομικής περίθαλψης είναι οι προηγμένες τεχνικές απεικόνισης. Αυτά τα εργαλεία χρησιμοποιούνται συχνά για την επικύρωση των φυσικών εξετάσεων, την οπτικοποίηση της εσωτερικής ανατομίας ή την τριγωνική παθολογία με βάση υποκειμενικά συμπτώματα.
Μια μελέτη που δημοσιεύτηκε πρόσφατα στο περιοδικό Φροντίδα υγείας διαπίστωσε ότι μόνο την τελευταία δεκαετία, τα ποσοστά των εξετάσεων αξονικής τομογραφίας και υπερήχων έχουν σχεδόν διπλασιαστεί, υποδηλώνοντας μια αυξανόμενη τάση στη χρήση της απεικόνισης στην παροχή υγειονομικής περίθαλψης. Υπάρχουν πολλοί πιθανοί λόγοι για αυτό, συμπεριλαμβανομένου του γεγονότος ότι οι τεχνικές ιατρικής απεικόνισης έχουν γίνει απίστευτα προηγμένες, πράγμα που σημαίνει ότι οι γιατροί μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα εργαλεία για να προσδιορίσουν το ακριβές πρόβλημα και να αντιμετωπίσουν γρήγορα τη θεραπεία. Κατά συνέπεια, υπάρχει σημαντικός όγκος επενδύσεων και αυξανόμενο ενδιαφέρον για να γίνουν αυτά τα εργαλεία έξυπνα, εύχρηστα και πιο προσιτά.
Οι οργανισμοί υιοθετούν γρήγορα αυτό το κάλεσμα για δράση. Την περασμένη εβδομάδα, ο κολοσσός συσκευών και υπηρεσιών GE, ο οποίος έχει εξέχουσα παρουσία στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, ανακοίνωσε ότι έλαβε επιχορήγηση 44 εκατομμυρίων δολαρίων από το Ίδρυμα Bill & Melinda Gates για την ανάπτυξη τεχνολογίας υπερήχων με τη βοήθεια AI. Το δελτίο τύπου συζητά πώς ένας από τους πρωταρχικούς στόχους πίσω από αυτήν την πρωτοβουλία είναι να δημιουργηθεί μια πιο φιλική προς το χρήστη διεπαφή που θα επιτρέπει στους κλινικούς ιατρούς να υποστηρίζουν καλύτερα μια μεγάλη ποικιλία τεχνικών προσυμπτωματικού ελέγχου υγειονομικής περίθαλψης, με συγκεκριμένα ζητήματα για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων του προσυμπτωματικού ελέγχου. υγειονομική περίθαλψη και πρόσβαση σε χαμηλά σε χαμηλές χώρες. χώρες μεσαίου εισοδήματος.
Ο Roland Rott, Πρόεδρος και Διευθύνων Σύμβουλος του Ultrasound στην GE Healthcare, εξηγεί ότι ενώ η τεχνολογία υπερήχων είναι ένα απίστευτα ισχυρό εργαλείο για τον έλεγχο και τη διάγνωση στο πεδίο, «ένας βασικός περιορισμός είναι η καθοδήγηση λιγότερο ειδικευμένων χρηστών να εφαρμόσουν αποτελεσματικά ένα προσιτό σημείο πρόσβασης. φροντίδα υπερήχων στο περιβάλλον φροντίδας σας.» Η ελπίδα πίσω από αυτήν την επιχορήγηση θα είναι να βοηθήσει να καλυφθεί αυτό το κενό και να καθοδηγήσει τους χρήστες να τραβήξουν καλύτερες εικόνες και διαγνωστικές πληροφορίες με τη συσκευή.
Υπερηχογράφημα κοιλίας.
Αυτή η εννοιολογική ώθηση για τη βελτίωση των τεχνικών απεικόνισης αυξάνεται σε όλο το φάσμα των διαφορετικών τρόπων.
Νωρίτερα φέτος, μια μελέτη δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Ραδιολογία, που έδειξε ότι ένας εξαιρετικά εξειδικευμένος αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να προβλέψει τον κίνδυνο καρκίνου του μαστού με αξιοσημείωτα επίπεδα ακρίβειας. Ο αντίκτυπος αυτής της μελέτης είναι υπερβατικός. Αν και οι ειδικοί συζητούν τη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στην κλινική ιατρική εδώ και χρόνια, παραδείγματα όπως αυτό παρέχουν πολύ πραγματικά σενάρια για το πώς αυτό μπορεί να ενσωματωθεί στη ροή εργασίας ενός γιατρού.
Επιπλέον, αυτά τα εργαλεία έχουν επίσης μεγάλες δυνατότητες να χρησιμοποιηθούν απευθείας από τους ασθενείς. Πάρτε, για παράδειγμα, το DermAssist, ένα εργαλείο που αναπτύχθηκε από την Google Health για να βοηθήσει τους χρήστες να βρουν πληροφορίες σχετικά με τα δερματικά τους προβλήματα. Όπως το περιγράφει η υπηρεσία: Οι χρήστες μπορούν να «ανεβάσουν 3 φωτογραφίες της κατάστασης του δέρματός τους και να απαντήσουν σε μερικές ερωτήσεις. Χρησιμοποιώντας ό,τι έχει μάθει από εκατομμύρια εικόνες που σχετίζονται με το δέρμα, το DermAssist αναζητά σημάδια διαφόρων δερματικών παθήσεων στις φωτογραφίες και τις πληροφορίες που έχουν υποβληθεί». Αν και βρίσκονται ακόμη σε προκαταρκτικά στάδια, εργαλεία όπως αυτό έχουν απίστευτες δυνατότητες να αλλάξουν τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι προσεγγίζουν την υγειονομική περίθαλψη.
Αυτά είναι μερικά μόνο παραδείγματα για το πώς οι τρόποι απεικόνισης εμποτίζουν σιγά σιγά το κορυφαίο έργο που γίνεται στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Φυσικά, αυτή η τεχνολογία έχει ακόμη πολύ δρόμο μπροστά της και απαιτεί περαιτέρω ανάπτυξη. Ωστόσο, εάν χρησιμοποιηθούν σωστά, αυτά τα εργαλεία έχουν τεράστιες δυνατότητες. Παρόλο που ένας κλινικός ιατρός έχει τη μοναδική ικανότητα να λαμβάνει υπόψη άλλες εκτιμήσεις, όπως το πλαίσιο του ασθενούς, μια διαχρονική άποψη του ασθενούς και κοινωνικούς παράγοντες, εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως αυτά μπορούν να είναι πολύτιμα για να μπορούν να ταξινομούν περιπτώσεις ή να ενεργούν ως υπεύθυνοι λήψης κλινικών αποφάσεων . κατασκευή συστημάτων υποστήριξης. Στην πραγματικότητα, δεδομένου ότι η απεικόνιση έχει γίνει τόσο αναπόσπαστο μέρος της πρακτικής της σύγχρονης ιατρικής, αυτός ο τομέας καινοτομίας μπορεί πραγματικά να επηρεάσει τον κόσμο της παροχής υγειονομικής περίθαλψης.
