Deep learning og medicinsk billeddannelse: Træningsmaskiner til at scanne billeder for sygdomme

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• Oktober 28, 2022

Oversigt over indsigt

Deep learning (DL), en gren af ​​kunstig intelligens (AI), transformerer sundhedsvæsenet ved at automatisere opgaver og forbedre diagnoser gennem avanceret mønstergenkendelse. Denne teknologi, især inden for medicinsk billeddannelse, tilbyder hurtigere og potentielt mere præcis diagnostik. Selvom DL's integration i sundhedsvæsenet er lovende, kræver det stadig validering for at sikre dets effektivitet og pålidelighed sammenlignet med traditionelle metoder.

Dyb læring og medicinsk billeddannelseskontekst

Deep learning anvendes i stigende grad til at automatisere manuelle opgaver på tværs af sundhedssektoren, fra organisering af elektroniske sundhedsjournaler (EPJ) til scanning af sygdomsdatabaser. Især gør DL betydelige fremskridt med at forbedre diagnoser ved at identificere anomalier i medicinske scanninger og optimere røntgenvurderinger.

Dyb læring muliggør mere præcist beskrivende, prædiktive og præskriptive analyser end manuelle metoder. For eksempel er konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) en DL-arkitektur, der oprindeligt er designet til at studere billeder. Disse netværk adskiller sig fra traditionelle maskinlæringsteknikker, fordi de kan lære mønstergenkendelse fra rå data i stedet for at kræve menneskelig programmering for at organisere informationen. Medicinsk billeddannelse kan betragtes som det mest lovende område af alle metoder, hvorigennem DL kan anvendes i sundhedsvæsenet. 

Radiologiske undersøgelser, såsom røntgen, ultralyd og CT (computertomografi) scanninger, kræver menneskelig fortolkning for et rettidigt svar. Sideløbende med den stigende efterspørgsel efter radiologer, især i lande med lav til mellemindkomst, er der et stigende behov for diagnoseautomatisering. Dyb læring skal dog opnå en diagnostisk nøjagtighed, der kan sammenlignes med sundhedspersonalets, før den integreres i standard klinisk praksis. Mens specifik DL-drevet diagnostisk software har modtaget den amerikanske Food and Drug Administration (FDA) godkendelse til brug i klinisk praksis, mener mange eksperter, at den kritiske evaluering af disse teknologier er i sin tidlige fase.

Forstyrrende påvirkning

Flere virksomheder investerer i at inkorporere kunstig intelligens i medicinsk billedbehandling. I 2022 rejste AI-drevet sygdomsdetektionsfirma Viz.ai $1.2 milliarder USD i serie D-finansiering. Virksomheden fokuserer på at forbedre sundhedsydelser gennem intelligent software, der reducerer behandlingstiden, forbedrer adgangen til behandling og øger medicinsk innovationshastighed. Firmaet annoncerede også sit partnerskab med Hyperfine, som skabte den første FDA-godkendte magnetisk resonansbilleddannelse (MRI) enhed kaldet Swoop.

Partnerskabet bringer MR til patientens seng og leverer værdifuld indsigt til klinikeres e-mails til rettidig beslutningstagning. Swoop er det første MR-system, der tilbyder neuroimaging på plejestedet. Med denne enhed kan læger hurtigt træffe kliniske beslutninger for patienter i stedet for at få dem til at vente på transport og billeder timer senere. Derudover reducerer brugen af ​​Swoop potentielle bivirkninger forbundet med transport af syge patienter.

Et andet anvendelsestilfælde af DL i medicinsk billeddannelse er tilrettelæggelse og opbevaring af mængder af klinisk information. Ifølge en undersøgelse offentliggjort i Nature, mener 87 procent af de adspurgte radiologer, at kliniske data har væsentlig indflydelse på fortolkningen. Desuden er korrekt billeddiagnostik ikke begrænset til radiologi, men gælder patologi, oftalmologi og dermatologi.

Med kontinuerlig digitalisering kræver flere mennesker røntgenundersøgelser. Som følge heraf fortolker mange radiologer billeder hvert 3.-4. sekund over en 8-timers arbejdsdag, hvilket fører til træthed, udbrændthed og øget fejlfrekvens. Konvolutionelle neurale netværk er særligt gode til at genkende og klassificere billeder og bruges ofte til at organisere medicinske billeddannelsesjournaler.

Implikationer af dyb læring og medicinsk billeddannelse

Bredere implikationer af dyb læring og medicinsk billeddannelse kan omfatte: 

• Det amerikanske FDA godkender mere software designet til at fortolke medicinske billeder, hvilket fører til flere startups, der fokuserer på denne voksende teknologi.
• Forsikringsudbydere designer forsikringspakker til at inkludere deep learning AI-integrationsbeskyttelse for sundhedsudbydere. 
• Radiologer går langsomt over til at verificere diagnoser og behandlingsplaner i stedet for at analysere scanninger.
• Andre sundhedsprofessionelle, såsom sygeplejersker, øger deres uddannelse til at bruge medicinsk billeddannelse AI-software.
• Deep learning-software, der bruges til at identificere kræftformer og anbefale behandlingsplaner.
• Flere biotekvirksomheder investerer i at udvikle fuldautomatiske medicinske billeddannelsessystemer.

Spørgsmål at overveje

• Hvordan har du set DL-software anvendes i din virksomhed eller branche?
• Hvordan kan automatisering ellers forbedre medicinske billeddiagnoser og sygdomsforebyggelse?