Tehnologia AI în medicină crește rapid, iar imagistica pare să fie în fruntea acestei creșteri. Medicii folosesc acest tip de tehnologie pentru a scana radiografii toracice, videoclipuri ecografice ale inimilor bebelușilor și multe altele.
Este o muncă ce necesită antrenament și atenție la detalii unde și experții pot face greșeli. Rata zilnică de eroare a unui radiolog este în jur de 3 – 5%, au constatat cercetătorii. Astfel de erori tind să apară din cauza suprasolicitării. Dar ceea ce poate fi extrem de dificil pentru oameni e o oportunitate pentru AI. Cu cantități masive de imagini de înaltă calitate, oamenii de știință pot antrena modele AI pentru a căuta trăsături specifice într-o scanare a unei persoane: o pată într-o imagine de sân sau semne de boală pulmonară pe o radiografie.
Astfel de modele ar putea ajuta la îmbunătățirea preciziei și eficienței radiologilor și chiar ar putea semnala imaginile alarmante, triind cazurile în funcție de necesitatea imediată a atenției.
Folosind un set de imagini, un model AI a scanat radiografii toracice de la aproape 8.900 de persoane și a identificat cine ar putea suferi ulterior un atac de cord sau un accident vascular cerebral, au raportat cercetătorii în „Annals of Internal Medicine”. Este un exemplu de „imagistică oportunistă,” în care AI caută indicii medicale dincolo de scopul inițial al radiografiei. Aproximativ 4.200 de persoane identificate de AI erau de 1,5 ori mai susceptibile să aibă o problemă cardiovasculară gravă în următorii 10 ani decât alte persoane evaluate.
Experții văd încă o utilizare a AI, ca unealtă ce ne poate ajuta să privim în viitor analizând mai atent trecutul. Majoritatea analizelor de imagini AI de astăzi nu iau în considerare scanările anterioare ale unui pacient; ele sugerează un diagnostic pe baza unei singure imagini. Tehnologul Mert Sabuncu este interesat de instrumentele AI care examinează cum se schimbă imaginile medicale ale oamenilor de-a lungul timpului.
Echipa sa a construit recent un model ce examinează mamografiile unei persoane de-a lungul anilor. Aceste date au ajutat modelul să identifice leziuni suspecte. AI-ul a fost eficient în proporție de peste 80% în a distinge între persoanele care ar putea dezvolta cancer în următorii cinci ani și cele care nu ar dezvolta, a raportat echipa într-un articol ce va fi prezentat în octombrie la conferința de imagistică din Maroc.
Totuși, în domeniul sănătății, punerea în practică a noii tehnologii nu este o sarcină ușoară. Modelele trebuie validate și testate în medii care depășesc antrenamentul lor. Au nevoie de oameni cu cunoștințe clinice și tehnice pentru a le folosi. Trebuie să treacă prin procesul de reglementare pentru aprobare. Cu alte cuvinte, va mai dura până să vedem tehnologia în practică.
