הכנס הבינלאומי הפרסומי ה-21 לתמונת רפואית (ISBI 2024) נסגר בהצלחה עצומה. הוא נערך על ידי הפקולטה לטכנולוגיה הלאומית של אתונה (NTUA) ונערך בבית הקונצרטים של אתונה, מ-27 ל-30 במאי 2024. הכנס נתמך על ידי משרדי ממשלה מקומיים ורשויות אזוריות, מה שמציין אירוע ברמה גבוהה לקהילת הרפואה המדעית.
שיא שיאות דוחפות סימני יחס ביוני 2024 כאשר באירוע התקיימו מעל 1600 הגשות מאמרי מחקר ומעל 1200 משתתפים מרחבי העולם. הכנס נחשב להכי דינמי ומהפכני בהיסטוריה שלו במשך שני עשורים ומעלה, והקדיש מעמד משמעותי להתקדמות מחקר וחדשנות בסביבות תמונה רפואית ומודלים בינוניים (AI).
הדגשת נקודת החיבור החשובה בין אקדמיה ותעשייה, הכנס הוקדש על ידי מזכיר המדינה לפיתוח, הגב' מקסימוס סנטקיס, שהדגיש את חשיבות השותפויות השיתופיות. גם סגן הרקטור למחקר והוראה מסחרית קבועה באתונה, הפרופסור מנוס ורווריגוס, נחקה את התפקיד החסינות של האוניברסיטה במחקר תחום הבריאות והחדשנות.
מתמקד בשילוב של AI בתיקון רפואי, ה-ISBI 2024 הציע סמינרים חדישים ותחרויות חדשנות. ספרים מקראיים ומומחים הוגנים על איך מערכות AI מהפכות איגודים ואסטרטגיות טיפול בקשרי חיצוני ביולוגיים. הם גם הדגישו את הצורך הקריטי בהפעלה אחראית ומתמכה בטכנולוגיה בתחום הבריאות, ונגעו בנושאי אבטחת מידע בתחום, אי סבילות, הגיון וחזקת מודלים AI.
הכנס באתונה הציג את המתודולוגיות החדישות בתחום הצילום והחישוב הממוקדות בסרטן, מחלה נוירו-דגנרטיבית, ומחלות נוירופסיכיאטריות. ניתן היה דגש משמעותי על תרגום ממצאי מחקר לשימוש קליני, ועל חובת שיתוף פעולה בין תחומים.
דיון פאנלי, בהנחייתו של הפרופסור ניקוס פרגיוס מאוניברסיטת פריז-סקלי ו-TheraPanacea, חקר את האתגרים שבהנפקת מחקר AI להגדרות הקליניות. ספרים מצטיינים מתחומים מרובים, כגון לילה זולי מהרווארד ואלכסיס קלקיס מאוניברסיטת אתונה הלאומית והקפודיסטירי, דנו בפוטנציאל המהפוך של AI ברדיולוגיה ותהליכי עבודה קליניים. הם גם הדגישו את הצורך במודלים AI חזקים וכלליים למרות המגבלות בנתונים.
ההתמזגות של יזמי תעשייה וחשיבה אקדמית בכנס הדגישה עתיד מבטיח עבור תמונות רפואיות וחדשנויות בתחום AI, מודגש כאן הפוטנציאל ליתרונות משמעותיים סוציו-כלכליים בתחום הבריאות.
שאלות מרכזיות ותשובות:
1. מהן טכנולוגיות עתידיות בתחום תמונת רפואי?
טכנולוגיות צילום מתקדמות שמוצגות בכנסים כמו ISBI 2024 כוללות חדשנות בתחומים כמו תמונה מולקולרית, מיקרוסקופ מדויק, צילום בתלת-מימד, ניתוח תמונות אוטומטיות, מכשירי צילום נשלטים הנשאלים, והתקדמות של טכניקות בלתי פולשניות.
2. איך משפיעה המודיעין על תמונת רפואי?
המודיעין משפיע בתמונת רפואי בשיפור ניתוח התמונה, באפשרות לאבחן מהיר ומדויק יותר, ובקידום רפואה אישית דרך אינטגרציה של נתונים. ה-מודיעין יכול גם להפחית את העומס על המקצוענים בתחום הבריאות על ידי אוטומציה של משימות חוזרות.
3. מהם הדאגות האתיות הקשורות ל-מודיעין בתחום הבריאות?
הדאגות האתיות כוללות אי סייבות מועמדות באלגוריתמים של זיהוי נטילות להכרעות טיפול בלתי הוגנות, סיכונים לפרטיות הקשורים לעיבוד נתונים רפואיים, והמובניות שבהפקת הבריאות יותר מתמקדת בטכנולוגית.
אתגרים מרכזיים וסותרים:
– לאזן את הפרטיות והאבטחה של נתונים רפואיים רגישים מאחר שמודעים המאפשרים נתונים גדולים לאימון ולאימות.
– לצמצם אי סייבות במודיעין המזין מנתונים מיוחסים שיכולים להוביל לשגיאות מערכותיות או טיפול שותפי.
– לאזן בין הצורך בקידום טכנולוגי עם דאגה לפוטנציאל ההומנדרי של הרפואה.
– לטפל בחוסר תקנין בפלטפורמות צילום שונות, מה שמטריד את שיתוף הנתונים והאפשרות להתארגנות.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– הגברת דיוק ויעילות תרופות דרך עיבוד תמונות מתקדם.
– פוטנציאל לאיתור מוקדם של מחלות ומעקב, ממיר את תוצאות המיגי למעשה למשתוף פעולה בין מחקרנים ורופאים כדי לזרז את התרגום של חדשנות לפרקטיקה קלינית.
חסרונות:
– דגמים של AI יכולים להיות 'קופסות שחורות', בלי שקיפות בכיצד נתונים או ניתוחים מועשים.
– עלות גבוהה של מימוש ותחזוקת טכנולוגיות צילום הקצה ממובילה לגיוון עבודה מימוש יכולה להוביל לתוצאות שארוקות.
– פוטנציאל לניתוק משרות בחדרת רדיולוגיה ושירותים דיאגנוסטיים אחרים כאשר האוטומציה מתרבת.
קישורים קשורים:
למי שמעוניין בנושא רחב יותר של תמונת רפואי והחיבור שלו ל- AI, הקישורים הבאים מספקים משאבים שימושיים:
– מכון לתמונת תנ"ך נרותי וביו-טכנולוגיה לרפואה
– חברת הרדיולוגיה של צפון אמריקה
נא לוודא שה-URL הינם נכונים ועדכניים לפני הכניסה אליהם.