Медицинский работник держит в руках цифровую модель мозга
Posted: Mon Jan 06, 2025 9:54 am
Искусственный интеллект лежит в основе многих новых технологий здравоохранения. Вот пять из них, которые вносят существенные изменения в подход к диагностике, лечению и постоянному уходу.
Несколько лет назад мне сделали операцию по устранению проблем с подвижностью, вызванных дисплазией тазобедренного сустава.
Потребовалось некоторое время, чтобы разобраться в моих проблемах; рентген, КТ, даже МРТ с артрограммой не могли дать достаточно четкой картины. В конце концов, диагностическая группа использовала мои сканы для создания 3D-модели моего таза — «цифрового близнеца» меня, который показал моему консультанту, где именно были проблемы и повреждения.
Спустя две операции у меня появился заметный шрам, и я по-настоящему британский ресурс whatsap осознал, насколько сложен человеческий организм и как много могут сделать технологии для поддержки медицинских работников.
В эти дни я пишу много статей на тему здравоохранения для разных клиентов, темы варьируются от доступа к сельскому уходу до последних достижений в области диагностического ИИ. И это значит, что я вижу много интересных технологий по мере их появления.
Вот пять технологий, которые меняют здравоохранение, и принципы их работы.
1. Модели глубокого обучения для диагностики
Радиологи работают с сотнями сканирований каждый день, выявляя и записывая свои выводы. Добавьте к этому очень сложные случаи, потенциальные перерывы и дополнительные обязанности, и вы получите огромную когнитивную нагрузку, с которой придется бороться . В течение долгой смены риск того, что рентгенолог что-то упустит на изображении, возрастает, даже если у него большой опыт.
Так чем же может помочь ИИ? Глубокое обучение — форма ИИ, где машина учится выполнять несколько уровней обработки — может помочь рентгенологам, предлагая дополнительные детали в процессе чтения. Эти модели можно обучить искать конкретные клинические данные, такие как массы, кровотечения и разрывы, и помечать их рентгенологу для подтверждения.
Возьмем, к примеру, рентгенографию грудной клетки. Это наиболее широко используемый в мире метод визуализации, но при этом приходится иметь дело с несколькими слоями костей и органов, а это значит, что результаты могут потеряться в плотности. В одном недавнем исследовании 20 рентгенологов объединили с моделью глубокого обучения , которая была обучена с использованием более 800 000 предыдущих рентгенограмм грудной клетки. Из 127 клинических результатов модель привела к статистически значимому повышению точности для 102 из них.
В настоящее время во всем мире наблюдается нехватка рентгенологов , патологоанатомов и других специалистов по диагностике, а спрос на них растет по мере того, как население планеты стареет и становится все более больным, поэтому поддержка модели глубокого обучения может иметь решающее значение.
Несколько лет назад мне сделали операцию по устранению проблем с подвижностью, вызванных дисплазией тазобедренного сустава.
Потребовалось некоторое время, чтобы разобраться в моих проблемах; рентген, КТ, даже МРТ с артрограммой не могли дать достаточно четкой картины. В конце концов, диагностическая группа использовала мои сканы для создания 3D-модели моего таза — «цифрового близнеца» меня, который показал моему консультанту, где именно были проблемы и повреждения.
Спустя две операции у меня появился заметный шрам, и я по-настоящему британский ресурс whatsap осознал, насколько сложен человеческий организм и как много могут сделать технологии для поддержки медицинских работников.
В эти дни я пишу много статей на тему здравоохранения для разных клиентов, темы варьируются от доступа к сельскому уходу до последних достижений в области диагностического ИИ. И это значит, что я вижу много интересных технологий по мере их появления.
Вот пять технологий, которые меняют здравоохранение, и принципы их работы.
1. Модели глубокого обучения для диагностики
Радиологи работают с сотнями сканирований каждый день, выявляя и записывая свои выводы. Добавьте к этому очень сложные случаи, потенциальные перерывы и дополнительные обязанности, и вы получите огромную когнитивную нагрузку, с которой придется бороться . В течение долгой смены риск того, что рентгенолог что-то упустит на изображении, возрастает, даже если у него большой опыт.
Так чем же может помочь ИИ? Глубокое обучение — форма ИИ, где машина учится выполнять несколько уровней обработки — может помочь рентгенологам, предлагая дополнительные детали в процессе чтения. Эти модели можно обучить искать конкретные клинические данные, такие как массы, кровотечения и разрывы, и помечать их рентгенологу для подтверждения.
Возьмем, к примеру, рентгенографию грудной клетки. Это наиболее широко используемый в мире метод визуализации, но при этом приходится иметь дело с несколькими слоями костей и органов, а это значит, что результаты могут потеряться в плотности. В одном недавнем исследовании 20 рентгенологов объединили с моделью глубокого обучения , которая была обучена с использованием более 800 000 предыдущих рентгенограмм грудной клетки. Из 127 клинических результатов модель привела к статистически значимому повышению точности для 102 из них.
В настоящее время во всем мире наблюдается нехватка рентгенологов , патологоанатомов и других специалистов по диагностике, а спрос на них растет по мере того, как население планеты стареет и становится все более больным, поэтому поддержка модели глубокого обучения может иметь решающее значение.