У значному злеті управління туберкульозом, фахівці здоров’я використовують інноваційні технології для проведення скринінгів у віддалених та вразливих спільнотах. Традиційні методи передбачають, що представники племен повинні подорожувати до лікарень та клінік для проведення сканувань і збору мокротиння, що часто призводить до втрати заробітку та знижує доступність до медичної допомоги. Однак завдяки впровадженню портативних рентгенівських пристроїв та інструментів для сканування зі штучним інтелектом (AI), медичні працівники тепер можуть проводити моментальні скани, значно поліпшуючи виявлення та лікування туберкульозу.
істотну роль у відстеженні ТБ. Цей інструмент не потребує радіолога і може аналізувати рентгенографії за допомогою камери смартфона. Доктор Тіненло перетворює знімок рентгенографії у цифровий формат за допомогою камери свого мобільного телефону, після чого програма qXR аналізує рентгенографію, щоб визначити, чи вказує вона на наявність ТБ. Ця технологія була важливою в локалізації втрачених випадків ТБ і сприяла швидкому початку лікування.
У Таміл-Наду “Genki” від Deeptek широко використовується для виявлення втрачених випадків ТБ. Цей мобільний діагностичний блок оснащений цифровим рентген апаратом та обладнаний технологією AI. Після його впровадження було проведено тисячі рентгенів, і в спільноті було поставлено значну кількість діагнозів ТБ. Доктор К. Равішанкар, керівник проекту, заявляє, що Genki виявився ефективним інструментом для скринінгу, який виявляє можливі випадки ТБ до виникнення симптомів.
Впровадження цих інноваційних технологій у управлінні ТБ має потенціал революціонізувати медичну допомогу віддалених районах. Вони забезпечують швидші та більш точні діагнози, забезпечуючи вчасне лікування та зменшуючи тягар на публічні системи охорони здоров’я. Крім того, використання штучного інтелекту усуває необхідність у спеціалізованих радіологах, зробивши скринінг ТБ більш доступним та вартісним.
Часто задавані питання (FAQs)
Q: Що таке ТБ?
A: Туберкульоз (ТБ) – це інфекційне захворювання, спричинене бактерією Mycobacterium tuberculosis. Головним чином воно впливає на легені і може передаватися повітрям, коли заражена людина кашляє або чхає.
Q: Як працюють портативні рентгеновські пристрої?
A: Портативні рентгеновські пристрої, використовувані для скринінгу ТБ, функціонують шляхом випромінювання низьких рівнів радіації. Ці пристрої дозволяють медичним працівникам проводити скани у підозрілих пацієнтів з віддалених районів, виявляючи ураження, що свідчать про наявність ТБ.
Q: Що таке сканування з використанням штучного інтелекту?
A: Сканування з використанням штучного інтелекту відноситься до використання технології штучного інтелекту для аналізу медичних зображень, таких як рентгенограми, для виявлення та діагностики захворювань. Алгоритми штучного інтелекту можуть забезпечувати точні та ефективні результати, знижуючи потребу у спеціалізованих радіологах.
Q: Чому скринінг ТБ важливий у віддалених районах?
A: Скринінг ТБ надзвичайно важливий у віддалених районах, оскільки він забезпечує раннє виявлення та вчасне лікування для осіб, які можуть мати обмежений доступ до медичних установ. Швидка діагностика та початок лікування є важливими для зменшення поширення ТБ та поліпшення результатів лікування пацієнтів.
Q: Як можуть ці технології сприяти ліквідації ТБ?
A: Впровадження портативних рентгеновських пристроїв та інструментів для сканування з використанням штучного інтелекту в управлінні ТБ дозволяє здійснювати швидші та точніші діагнози. Це в свою чергу сприяє швидкому початку лікування та підвищує загальну ефективність зусиль щодо ліквідації ТБ.
Джерела:
– Індійський рада медичних досліджень (ІРМД): www.icmr.gov.in
– qure.ai: www.qure.ai
– Deeptek: www.deeptek.ai
Окрім досягнень у управлінні ТБ, важливо виділити загальні прогнози галузі та ринкові прогнози для цих інноваційних технологій в контексті охорони здоров’я та ліквідації ТБ.
Глобальна галузь охорони здоров’я все більше використовує технологічні рішення для покращення діагностики, лікування та догляду за пацієнтами. Ринок портативних рентгеновських пристроїв, інструментів для сканування з використанням штучного інтелекту та інших інноваційних технологій в охороні здоров’я прогнозується збільшуватися в наступні роки. Згідно з звітом Allied Market Research, глобальний ринок цифрового рентгену очікується досягнути 13,32 мільярда доларів до 2027 року з річною зростанням складає 5,6% під час прогнозного періоду.
Ринок інструментів для сканування з використанням штучного інтелекту, зокрема в галузі радіології та медичного зображення, також очікується досвідити швидкого зростання. Глобальний ринок штучного інтелекту в охороні здоров’я передбачається досягти 45,2 мільярда доларів до 2026 року, зростаючи з гігантською річною зростанням 44,9% від 2019 до 2026 року, згідно з доповіддю MarketsandMarkets.
Ці прогнози вказують на зростаючий попит і впровадження інноваційних технологій в охороні здоров’я, включаючи портативні рентгеновські пристрої та інструменти для сканування з використанням штучного інтелекту. Потенціал цих технологій покращити доступність охорони здоров’я та сприяти управлінню захворюваннями, такими як ліквідація ТБ, підштовхує рост ринку.
Проте разом з можливостями виникають і виклики та проблеми, пов’язані з впровадженням цих технологій в галузі охорони здоров’я. Однією з ключових проблем є потреба у належному навчанні медичних працівників у ефективному використанні цих пристроїв і інструментів. Для забезпечення точного тлумачення результатів та уникнення помилкових діагнозів медичним працівникам необхідно навчатися правильному використанню портативних рентгеновських пристроїв та алгоритмів ШІ.
Ще одним викликом є вартість цих технологій, особливо в умовах з обмеженими ресурсами. Хоча портативні рентгеновські пристрої та інструменти для сканування з використанням штучного інтелекту пропонують значні переваги з точки зору доступності та ефективності, витрати на їх початкові і утримання можуть викликати фінансові труднощі для недостатньо фінансованих медичних установ та віддалених спільнот. Розв’язання питання доступності цих технологій в умовах обмеженого ресурсів буде важливим для їх широкого впровадження та впливу в управлінні ТБ та загальної охорони здоров’я.
Крім того, впровадження цих технологій також викликає питання щодо конфіденційності та безпеки даних. Оскільки медичні зображення та дані пацієнтів,есточної оцінки результатів та забезпечити запобігання діагнозів.
Цей уможливить кращу точність може здійснити важливі діагнози та зробити надходження вчасної лікування більш впевненим, а також допоможе зменшити навантаження на медичні системи загального призначення.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar