Moskva meditsiiniasutused on valmis läbima ümberkujundava muutuse, kuna autonoomne tehisintellekt kavatsetakse kasutusele võtta linna kliinikutes rindkere röntgenpildi tõlgendamiseks alates mai 2024. aastast. See üleminek arenenud tehnoloogia suunas võimaldab radioloogiliste aruannete koostamist otse patsientide elektroonilistesse tervisekaartidesse pärast rindkere fluorograafia ja röntgenuuringuid.
Linna tervishoiusüsteem teostab aastas keskmiselt kaks miljonit rindkere bildistamise protseduuri peamiselt ennetavatel eesmärkidel. Märkimisväärselt on need tehisintellekti süsteemid loodud haigusnähtude puudumise avastamiseks märkimisväärse täpsusega, vähendades seeläbi märkimisväärselt arstide igapäevase analüüsitöö koormust. See algatus kasutab ära ulatuslikku ekspertteadmiste reservuaari Moskva meditsiinisektoris tehisintellekti valdkonnas.
Vastavalt oma pühendumusele tipptasemel tervishoiuteenuste osutamisele on Moskva meditsiiniasutused otsustanud anda kujutistekuuringute analüüsi ja aruande koostamise väga tundlike tehisintellektiteenuste hooleks. Seda liikumist soodustas spetsiaalse kohustusliku meditsiinilise kindlustustariifi integreerimine, tagades, et uudsed tehisintellekti diagnostikavahendid jäävad kodanikele tasuta.
Üleminek tehisintellektikesksetele teenustele on võimalikuks saanud tänu Moskva tervishoiu stseeni intelligentsete algoritmide küpsusele. Need algoritmid on häälestatud tuvastama inimsilmale märkamatuid väikeseid ebatavalisusi. Kui analüüsi järel ebanormaalsusi ei leita, kantakse tehisintellekti järeldused automaatselt patsientide digitaalsetesse dokumentidesse. Avastatud ebanormaalsused suunatakse edasiseks hindamiseks ja aruande koostamiseks Moskva radioloogiakeskusesse päeva jooksul.
Kõrgeima täpsuse ja usaldusväärsuse tagamiseks toimuvad juhtivate Vene radioloogide range kontroll enne rakendamist kuni septembrini. Pärast ülevaatust viiakse kliinikus professor Y.N. Kasatkini juhtimisel läbi kahepäevane valideerimistöö, mille tulemused saavad samuti patsientide elektroonilisesse tervisekaarti kättesaadavaks.
See julge liigutus iseseisvate tehisintellektiteenuste suunas peaks mitte ainult parandama diagnostiliste uuringute kvaliteeti, vaid ka vabastama arste rasketest töökoormustest, suunates nende ekspertiisi sinna, kus see on kõige vajalikum. Teostab pidevat järelevalvet tehisintellekti algoritmide üle Moskva diagnostika- ja telemeditsiini keskuse spetsialistide meeskond, sealhulgas arstid, teadlased, insenerid ja analüütikud. Edukate tulemuste korral kavatseb valitsus kindlustada tehisintellekti abistamise röntgenuuringute andmete tõlgendamisel püsiva praktikana ilma täiendava arvustamise vajaduseta.
Alates 2020. aasta algusest on tehisintellekt töötlenud üle 12 miljoni uuringu, kiideldes täpsuskogemusega, mis ületab 95%. Tehisintellekti rakendamine pildistamisteenustes on juba viinud keskmise aruandlusaega 30% vähenemiseni.
Lisatähtsad faktid:
– Rindkere radiograafia on tavaline diagnostiline vahend, mida laialdaselt kasutatakse seisundite, nagu kopsupõletik, tuberkuloos, kopsuvähk ja südamehaiguste avastamiseks. See on mitteinvasiivne protseduur ja üks kõige sagedamini teostatavaid radioloogilisi teste.
– Meditsiinilistes pildistamisteenustes on tehisintellekti areng näinud tõusu tänu masinõppe, eriti süvarvestamise edusammudele, mis suudavad mustreid sobitada suurtes kogustes andmeid.
– Rindkere radiograafia analüüsi tehisintellekti algoritme koolitatakse tavaliselt suurtel andmehulkadel annameeritud piltidel, parandades nende täpsust ebanormaalsuste avastamisel aja jooksul masinõppetehnikate abil.
– Tehisintellekti integreerimine elektrooniliste tervisekaartidega (EHR) täiustab patsiendi hoolduse kättesaadavust ja järjepidevust, pakkudes tervishoiuteenuse osutajatele kohe diagnoosimisinfos ligipääsu.
Peamised küsimused vastustega:
1. Kuidas tagab tehisintellekt patsiendi privaatsuse tundlike meditsiiniliste andmete käsitlemisel?
– Tavaliselt tagatakse patsiendi privaatsus rangelt terviseandmete õigusaktide järgimisega, näiteks anonüümseerides patsiendiandmeid ja kasutades turvalisi andmeprotokolle info salvestamisel ja edastamisel.
2. Mis juhtub juhtumitega, kus tehisintellekt diagnoosib eksimuse?
– Tehisintellekt tuvastab avastatud ebanormaalsused suunanakse spetsialistidele täiendavaks hindamiseks, luues võrgu võimalike vigade püüdmiseks. Tervishoiutöötajate pidev järelevalve tagab, et vead saab tuvastada ja lahendada.
3. Kas tehisintellekt suudab kohaneda uute haiguste või haiguse esitusviisi muutustega aja jooksul?
– Tehisintellekti algoritme saab pidevalt värskendada ja koolitada uutel andmekogumitel, et kohaneda haiguse esitusviisi muutustega, säilitades täpsuse ja asjakohasuse.
Peamised väljakutsed või vaidlused:
– Liigne tehisintellekti algoritmide kasutamine võib tekitada muret vastutuse ja vea määrade pärast, eriti keerukates juhtumites, kus inimteadmised on hädavajalikud.
– Meditsiinitöötajate võimalik vastuseis, kes muretsevad töökoha kaotuse või inimese radioloogi tõlgendusoskuste tähtsuse vähendamise pärast.
– Küberturvalisuse mured tekivad, kui tervishoiu tehisintellektisüsteemid on ühendatud patsiendiandmetega, nõudes tugevaid meetmeid võimalike andmehälvetega tegelemiseks.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Tõhusus: tehisintellekt suudab töödelda suurel hulgal röntgenülesvõtteid kiiremini kui inimradioloogid, vähendades tulemuste ooteaegu.
– Järjepidevus: tehisintellekt pakub ühtlast analüüsi ja vähendab inimvigade tekitatavaid vigu väsimuse või järelevalve tõttu.
– Kättesaadavus: automatiseeritud analüüs võib olla eriti kasulik piirkondades, kus radiolooge on puudu.
– Kulutõhusus: see võib säästa tervishoiusüsteemidele raha, lihtsustades diagnoosimisprotsessi.
Puudused:
– Usaldusväärsus: Kuigi tehisintellektil on kõrged täpsustasemed, ei ole see veatu, ja valepositiivsed või -negatiivsed võivad kaasa tuua tõsiseid tagajärgi.
– Eetilised ja õiguslikud küsimused: tehisintellekti rakendamine meditsiinis tekitab küsimusi otsustusprotsessi, vastutuse ja informeeritud nõusoleku kohta.
– Töökindlus: Radioloogide hulgas on muret töökoha kaotamise pärast automatiseerimise tõttu.
– Pidev järelevalve: tehisintellektisüsteemid vajavad pidevat värskendamist ja jälgimist, et tagada nende tõhusus ja ohutus.
Seotud lingid:
Lisateabe saamiseks tervise- ja rindkere radiograafia tehisintellekti kohta kaaluge nende asjakohaste domeenide külastamist:
– Maailma Terviseorganisatsioon
– Põhja-Ameerika Radioloogiaselts
– Ameerika Meditsiiniühing
Palun pange tähele, et need lingid suunavad vastavalt organisatsiooni põhilehele, kus saate otsida lisateavet tehisintellekti meditsiinipildistamise kohta.