Это сообщение в блоге является частью серии сообщений в блоге Объяснимый ИИ с участием многих заинтересованных сторон, в которых мы углубимся в тайну таких вопросов, как Почему модель принимает решения именно так? Как все заинтересованные стороны в одной организации могут понять поведение модели, не вдаваясь в технические подробности с помощью различных методов объяснимого ИИ. Оставайтесь с нами для предстоящей записи в блоге. Если вы хотите узнать больше о нашем инструменте XAI, посетите нашу страницу решений.
Появление искусственного интеллекта побудило исследователей изучить способы внедрения этой технологии в медицинскую визуализацию. Существует несколько различных случаев, когда пациенту может понадобиться медицинская визуализация. Будь то сердечные события, переломы, неврологические состояния или торакальные осложнения, ИИ может быстро диагностировать и предлагать варианты лечения.
В последнее время исследовательские организации, клиники и университеты стремятся расширить использование ИИ в медицинской визуализации, чтобы удовлетворить потребность в более эффективных результатах. Прекрасным примером является пандемия COVID-19, когда больницы были переполнены пациентами и сканерами, что привело к неправильной диагностике и тому, что многие пациенты не получили своевременной помощи. Внедряя ИИ в медицинскую визуализацию при лечении этих случаев, технология может улучшить медицинские осмотры, повысить точность медицины, оценить факторы риска для пациентов и облегчить нагрузку для клиницистов. Медицинская визуализация в настоящее время считается одним из наиболее многообещающих методов поддержки клинических решений.
Что такое медицинская визуализация?
Медицинская визуализация — это область медицины, которая состоит из использования технологий визуализации для диагностики и лечения заболеваний. Медицинская визуализация — это широкий термин, который включает множество различных типов диагностических тестов и процедур. Технологии медицинской визуализации развивались с годами, предоставляя новые возможности для пациентов, нуждающихся в МРТ, КТ или рентгене. Эти новые технологии предлагают более точные диагнозы и более быстрые планы лечения.
Использование алгоритмов машинного обучения в анализе медицинских изображений широко распространено в большинстве медицинских отделений, которые используют изображения для областей, таких как радиология, патология, дерматология, кардиология, гастроэнтерология и офтальмология.
Вы можете прочитать некоторые примеры использования ИИ в медицинской визуализации здесь.
Системы искусственного интеллекта используют различные методы для анализа медицинских изображений. Мы в KOSA AI работаем над моделями изображений, которые используют нейронные сети для проведения классификации изображений или обнаружения объектов, и видеомоделями, которые работают аналогичным образом, рассматривая каждый видеокадр как отдельное изображение.
Примеры:
-Сверточные нейронные сети (CNN), которые часто используются для данных изображения, помечая пиксели относительной важностью с помощью тепловых карт. Среди многих алгоритмов глубокого обучения алгоритм сверточной нейронной сети, который сохраняет высокую производительность при анализе шаблонов изображений, оказался полезным при анализе медицинских изображений со сложными шаблонами.
-Компьютерная томография (КТ), используемая алгоритмами машинного обучения с магнитно-резонансной томографией, ультразвуком, изображением патологии, изображением глазного дна и данными эндоскопии для диагностики или классификации тяжести заболевания.
ИИ помогает диагностировать и анализировать медицинские изображения
В Тулейнском университете исследователи обнаружили, что ИИ может точно выявлять и диагностировать колоректальный рак, анализируя сканирование тканей так же или даже лучше, чем патологоанатомы. Цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, может ли искусственный интеллект стать инструментом, помогающим патологоанатомам не отставать от растущего спроса на услуги.
По словам исследователей, патологоанатомы регулярно оценивают и маркируют тысячи гистопатологических изображений, чтобы определить, есть ли у пациента рак. Однако их средняя нагрузка значительно увеличилась, что могло привести к непреднамеренным ошибочным диагнозам.
Но как сделать так, чтобы ИИ помогал только в принятии правильных решений и работал только в направлении экономии времени и повышения эффективности? Другими словами, применение ИИ в глубоких нейронных сетях в важных случаях, таких как медицинская визуализация, может вызвать «недоверие» к системе, и могут возникнуть этические вопросы относительно того, как и почему алгоритмы машинного обучения могут принимать важные решения о пациенте. жизнь.
А вот и объяснимый искусственный интеллект (XAI)
Проблемы, которые ставит использование ИИ в медицинской визуализации:
- Предвзятость ИИ в модели, основанной на изображениях, и то, как предположения о предвзятости могут повлиять на результаты модели для различных демографических групп.
- Доступность и инклюзивность данных, на которых основаны алгоритмы.
- Соблюдение существующих и будущих правил ИИ, поскольку отрасль здравоохранения строго регулируется.
По этим причинам разговоры сместились в сторону интеграции методов и практик XAI, которые позволят клиницистам развить понимание и соответствующее доверие к инструментам искусственного интеллекта, которые они используют.
В KOSA AI мы сотрудничаем с клиниками и создателями ИИ, предоставляя решение XAI, которое помогает определить пиксели с наибольшим весом на тепловых картах с помощью подхода сверточных нейронных сетей (CNN), чтобы захватить наиболее важные функции изображения и сделать процесс принятия решений более эффективным. прозрачный. Это, в свою очередь, способствует более легкому мониторингу модели, отладке, оптимизации и отслеживанию производительности на протяжении всего жизненного цикла модели искусственного интеллекта в медицинских изображениях.
Заключение
ИИ смог помочь во многих аспектах диагностики и лечения, облегчив клиницистам постановку правильного диагноза для своих пациентов. Это факт, что в области ИИ будет все больше и больше достижений для улучшения результатов для пациентов. Это требует более широкого использования таких инструментов, как XAI, которые гарантируют, что использование ИИ не будет стоить жизни пациентов или средств к существованию.
Хотите узнать больше, как KOSA может помочь вам убедиться, что потенциальные риски системы искусственного интеллекта в медицинской визуализации снижены и по-прежнему можно использовать все преимущества:
Это сообщение в блоге является частью серии сообщений в блоге Объяснимый ИИ с участием многих заинтересованных сторон, в которых мы углубимся в тайну таких вопросов, как Почему модель принимает решения именно так? Как все заинтересованные стороны в одной организации могут понять поведение модели, не вдаваясь в технические подробности с помощью различных методов объяснимого ИИ. Оставайтесь с нами для предстоящей записи в блоге. Если вы хотите узнать больше о нашем инструменте XAI, посетите нашу страницу решений.
