Lunit، قطب پیشروی در هوش مصنوعی پزشکی، اعلام کرد که به یک مهمانهٔ قابل توجه رسیده است، با انتشار بیش از ۱۰۰ مقاله تحقیقاتی بر اساس پکیج “Lunit INSIGHT” از راهکارهای هوش مصنوعی تصویربرداری خود. این دستاورد نشان دهنده رهبری Lunit بوده و همچنین تاکید می‌کند که جامعهٔ پزشکی در حال بهره‌برداری بیشتر از فناوری‌های هوش مصنوعی برای تصویربرداری تشخیصی است.
این شرکت این تمیزی را بدون محاسبه چکیده‌های ارائه شده در کنفرانس‌ها، صورت داده است؛ فقط مقالات داوری‌شده توسط همتاها منتشر شده در ژورنال‌های جهانی اعتبار سنجی شده در نظر گرفته شده است. تحقیقات Lunit که در زمینه‌های رادیولوژی و انکولوژی منتشر شده، سرعت بیشتری نسبت به شرکت‌های دیگر هوش مصنوعی پزشکی در سراسر جهان، در زمینهٔ مشارکت‌های علمی دارد.
Lunit در سال ۲۰۱۸ شروع به انتشار مقالات کرده و هر سال یافته‌های تحقیقاتی خود را به طور مداوم ارائه کرده است. پکیج آن شامل راهکار تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی اشعه ایکس سینه “Lunit INSIGHT CXR” است که در ۵۵ مقاله مورد بررسی قرار گرفته، و پکیج هوش مصنوعی ماموگرافی شامل “Lunit INSIGHT MMG” و راهکار ماموگرافی ۳بعدی “Lunit INSIGHT DBT” که جمعاً مسئول ۴۵ مقاله هستند.
کیفیت تحقیقات Lunit توسط انتشارات در جورنال‌های برتر با فاکتورهای تاثیر بالا مثل The Lancet Digital Health، JAMA Oncology، و Radiology برجسته شده است. از این ۱۰۰ مقاله یک چهارم آن در جورنال‌هایی با فاکتور تاثیری بیشتر از ۱۰ منتشر شده‌اند که منجر به یک اثر امواج فرعی در صنعت جهانی و بخش بهداشت شده است.
Lunit همچنین مطالعات نشان‌داری را به نمایش گذاشته که شامل همکاری با موسسهٔ معتبر Karolinska در سوئد و منتشر شده در The Lancet Digital Health می‌شود. این مطالعه کارایی هوش مصنوعی در اسکرینینگ سرطان پستان را تأیید کرد و عملکرد یک رادیولوژیست را به طور موثر بازتدید کرد. این موجب شده تا بیمارستان Capio S:t Göran در سوئد به هوش مصنوعی برای استفاده بالینی توجه کند.
علاوه بر این، همکاری Lunit با مرکز پزشکی دانشگاه Radboud منجر به انتشار در Radiology شد که مقایسهٔ عملکرد هفت راهکار هوش مصنوعی جهانی در تشخیص گره‌های ریه را نسبت به رادیولوژیستها نشان داد. Lunit INSIGHT CXR امتیاز بالاتری را کسب کرد که اثبات معتبریت تشخیصی هوش مصنوعی و پتانسیل آن در محیط‌های پزشکی واقعی را تقویت می‌کند.
سؤالات و پاسخ‌های کلیدی:
1. اهمیت انتشار بیش از ۱۰۰ مقاله برای Lunit چیست؟
انتشار بیش از ۱۰۰ مقاله داوری‌شده نشان دهنده مشارکت فعال Lunit در دانش علمی در زمینه هوش مصنوعی پزشکی بوده و اعتبار راهکارهای هوش مصنوعی آن را در جامعهٔ پزشکی تقویت می‌کند.
2. چگونه فناوری هوش مصنوعی Lunit به بخش بهداشت کمک می‌کند؟
راهکارهای تصویربرداری هوش مصنوعی Lunit، مانند Lunit INSIGHT CXR برای اشعه‌های ایکس سینه و Lunit INSIGHT MMG برای ماموگرافی، بر خواند اطلاعات تشخیصی و کارایی هدف دارند. این می‌تواند مسئولیت کار بر روی رادیولوژیستها را کاهش داده و بهره‌وری و تاثیربخشی را افزایش دهد.
چالش‌ها و دعواهای کلیدی:
– مقاومت در برابر پذیرش هوش مصنوعی: هر چند که کارآیی راهکارهای هوش مصنوعی اثبات شده است، اما اغلب از سوی حرفه‌ای های پزشکی مقاومتی به دلیل مخاوف از دقت، پاسخگویی و نگرانی‌های مرتبط با اختلال شغلی وجود دارد.
– حریم خصوصی و امنیت اطلاعات: استفاده از هوش مصنوعی در حوزهٔ بهداشت مسائل مهمی را در خصوص حفاظت از داده‌های بیمارین مطرح می‌کند که نیازمند تدابیر امنیتی سختگیرانه است و باید با قوانینی مانند GDPR و HIPAA سازگار باشد.
– پیچیدگی‌های اخلاقی: دعواهای اصلی اطراف استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی شامل مسائل مربوط به تصمیم‌گیری ماشین، بایاس‌های احتمالی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ابعاد اخلاقی توصیه‌های هوش مصنوعی می‌باشد.
مزایای راهکارهای هوش مصنوعی Lunit:
– افزایش دقت تشخیص: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و نواقص موجود در داده‌های تصویربرداری را که ممکن است توسط چشم انسان از دست رفته باشد، شناسایی کنند.
– کاهش بار کاری: خودکارسازی بررسی اولیه تصاویر پزشکی می‌تواند جریان کار را بهبود بخشد و فشار بر روی رادیولوژیستها را کاهش دهد.
– قابلیت انطباق: راهکارهای هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت حجم بزرگی از داده‌های تصویربرداری تشخیصی کمک کند و به ارائه خدمات بهداشتی کارآمد کمک کند.
معایب راهکارهای هوش مصنوعی Lunit:
– وابستگی: بیش‌وابستگی به هوش مصنوعی ممکن است به تدریج توانایی‌های تشخیصی پزشکان را کاهش دهد.
– کمبود قابلیت توجیه: تصمیمات هوش مصنوعی اغلب به عنوان “جعبه‌های سیاه” در نظر گرفته می‌شوند که می‌تواند به ناامیدی در بین ارائه‌دهندگان بهداشت و بیماران منجر شود.
– هزینه‌های پیاده‌سازی: یکپارچگی راهکارهای هوش مصنوعی پیشرفته در سیستم‌های پزشکی موجود ممکن است گران و پرهزینه باشد و نیازمند فناورانه باشد.
شما می‌توانید با مراجعه به وب‌سایت رسمی Lunit به آدرس Lunit بیشتر دربارهٔ کار و دستاوردهای این شرکت مطالعه کنید.
The source of the article is from the blog aovotice.cz