Інноваційний застосунок штучного інтелекту (AI) був розроблений дослідниками Медичного технологічного центру Університету технологій Сіднея, революціонізуючи діагностику остеопорозу. Цей передовий застосунок використовує стандартні рентгенівські зображення для виміру щільності кісток, метод, який є не лише поширеним, але й економічнішим порівняно з рентгеновськими апаратами з подвійно-енергетичною поглибленою абсорбціометрією (DXA), стандартною, але дорогою технікою, кількість якої оцінюється у В’єтнамі на сотні одиниць.
На чолі з професором Нгуєном Ван Туаном, директором Інституту досліджень Там Ань та Медичного технологічного центру Університету Сіднея, рішучими кроками рухається AI-приводний рішення xBMD, яке точно передбачає рівні щільності кісток. З точністю 95%, воно відповідає результатам DXA і має прийняту погрішність в межах медичних досліджень. Цей прорив було представлено на конференції з остеопорозу та ураження суглобів у місті Туй Хоа, підкреслюючи його потенціал у глобальній діагностиці здоров’я кісток.
Крім того, професор Туан презентував ще один алгоритм на основі AI під назвою SBA (Алгоритм на основі форми), який автоматизує діагностику переломів хребта. Швидкий та надійний SBA досліджує розміри хребців на рентгенівських зображеннях та застосовує критерії Келдрен-Лоуренс для виявлення переломів хребта з точністю до 93%. Швидкий аналіз SBA протягом 5 секунд на рентгені сприятиме масовому проходженню скринінгів переломів хребта, надаючи інструмент трансформації для медичної оцінки.
Остеопороз залишається однією з провідних причин переломів, особливо впливаючи на жінок постменопаузної вікової групи та літніх людей. Переломи можуть бути як наслідком пошкоджень стегна та хребця, так і переломів зап’ястя, часто призводячи до постійної інвалідності або скорочення тривалості життя. Оскільки остеопороз прогресує мовчазно до моменту перелому, експерти, такі як старший радник доктор Ле Ван Туан з лікарні Там Ань у Хошиміні, попереджають про його безсимптомний характер. Рекомендується регулярне проходження скринінгу щільності кісток для осіб старше 50 років з метою ранньої інтервенції та управління йменням тих утихаючимої епідемії.
Додатково інформація:
Передовість AI в медицині не обмежується лише діагностикою остеопорозу. AI все більше застосовується у різних медичних галузях, включаючи онкологію для виявлення пухлин, кардіологію для передбачення хвороб серця та неврологію для діагностики інсультів. Розвиток AI-застосунків, таких як xBMD та SBA, показує зростаючу тенденцію до неінвазивних та ефективних засобів діагностики, що можуть покращити догляд за пацієнтами та потенційно зекономити кошти на охорону здоров’я.
Ключові питання та відповіді:
– Як AI покращує точність діагностики остеопорозу? Алгоритми AI можуть аналізувати рентгенівські зображення для виявлення тонких шаблонів та показників втрати щільності кісток, які можуть бути непомітні для людського ока, що призводить до більш точної та ранньої діагностики.
– Чи широко прийняте використання AI в діагностиці остеопорозу? Хоча AI показує перспективи для досягнення високих рівнів точності, його широке прийняття може потребувати додаткового підтвердження, регулятивних дозвілок та інтеграції в поточні медичні практики.
Виклики та суперечки:
Інтеграція AI в медичні діагностику стикається з декількома викликами. Алгоритми AI потребують великих наборів даних для навчання та удосконалення, що може викликати питання щодо конфіденційності та безпеки даних. Крім того, інтерпретація AI повинна бути пояснення, щоб забезпечити довіру та розуміння медичними фахівцями результатів, наданих системою. Залежність від AI також породжує етичні питання про заміну людського вироку в прийнятті медичних рішень, що може викликати суперечки щодо ролі AI порівняно з медичними працівниками.
Переваги:
Використання AI для діагностики остеопорозу має кілька переваг:
– Потенціал для ранньої та точнішої ідентифікації осіб, що перебувають у ризику отримання переломів, пов’язаних з остеопорозом.
– Зменшення залежності від дорогого обладнання та процедур, що може збільшити доступність до скринінгу остеопорозу, особливо в умовах обмежених ресурсів.
– Покращена ефективність в медичному обстеженні через швидкий аналіз рентгенівських зображень.
Недоліки:
Деякі недоліки включають:
– Потреба у великих масивах даних, що створює виклики щодо збору даних, конфіденційності та безпеки.
– Залежність якості рентгенівських зображень; погана якість зображення може вплинути на результативність AI.
– Можлива опірність від медичних працівників у прийнятті нових технологій та їх інтеграції в поточні робочі процеси.
– Оскільки AI в медичній діагностиці є відносно новим, все ще потрібні довгострокові дослідження щодо ефективності і безпечності.
Пов’язані посилання:
– для отримання останніх новин та досліджень з штучного інтелекту в охороні здоров’я: Nature Machine Intelligence
– для дослідження медичних досягнень та технологій охорони здоров’я: ScienceDaily
– для інформації про остеопороз та здоров’я кісток: Міжнародний Фонд Остеопорозу
Розвиток AI в діагностиці остеопорозу відкриває передбачливе майбутнє в галузі медичної діагностики, що потенційно може призвести до більш ефективного та персоналізованого догляду за хворими. Однак розумне врахування викликів та етичних питань у впровадженні таких технологій буде важливим для успішної реалізації цього.
[вбудоване] https://www.youtube.com/embed/doeTuLFMtfo [/вбудоване]