Die Rolle der KI beim Aufbau fortschrittlicher medizinischer Bildgebungssoftware

Die Einführung von KI (Artificial Intelligence) im Bereich der medizinischen Bildgebung ist vielversprechend. Es zeigt geniale Fortschritte bei der Früherkennung und Diagnose verschiedener Krankheiten.

KI-basierte medizinische Bildgebungssoftware kann dem Gesundheitssektor praktikable Lösungen bieten. Es kann die während der Scans erzeugten digitalen Daten effizient handhaben und verarbeiten und liefert die genauesten Ergebnisse.

In diesem Blog werden wir uns ansehen, wie KI bei der Entwicklung fortschrittlicher medizinischer Bildgebungssoftware helfen kann, sowie einige beeindruckende Beispiele und Anwendungsfälle.

Tauchen wir ein.

Wie kann KI bei der medizinischen Bildgebung helfen?

KI kann den medizinischen Bildgebungsprozess in Krankenhäusern in vielerlei Hinsicht verbessern. Es ist spannend zu sehen, wie Technologie eingesetzt wird, um die Scanzeiten zu verkürzen und die Patientenversorgung zu verbessern.

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Die Technologie kann Radiologen und anderen Medizinern helfen, ihre Produktivität zu steigern. Technologen bekräftigen, dass fortschrittliche medizinische Bildgebungssoftware die Anzahl der Personen in Krankenhäusern niedrig hält und die Wahrscheinlichkeit einer Übertragung verringert.

Solche Initiativen unterstützen die Imaging-Community, indem sie die besten medizinischen Entscheidungen treffen. Schauen wir uns an, wie KI die medizinische Bildgebung erleichtern kann. 1.

1. Höhere Produktivität durch Automatisierung

KI kann einige Teile des radiologischen Arbeitsablaufs automatisieren. Es kann helfen, medizinische Bilder schneller zu analysieren als Mediziner, da es über bessere Rechenfähigkeiten verfügt.

Es kann die Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit verbessern, was weiter zu einer besseren Pflege führen kann.

2. Genauere Diagnose

Studien zufolge kann KI bei der Diagnose von Krankheiten wie Krebs auf der Grundlage medizinischer Bilder kompetenter sein als Mediziner und Experten.

Wissenschaftler von Google haben beispielsweise eine KI entwickelt, die die Diagnose von Brustkrebs erleichtern kann. Die Technologie erfasst medizinische Bilder über Objektträger und verwendet Deep-Learning-Algorithmen zur Analyse von Krebszellen.

Die KI verzeichnete eine Genauigkeit von 99 % bei der Krebsdiagnose, basierend auf den Objektträgern, die 38 % einiger Ärzte in der Vergleichsgruppe entsprechen.

3. Quantitative Daten berechnen

KI kann quantitative Daten auf vielfältige Weise über die Grenzen der menschlichen Wahrnehmung hinaus nutzen.

Es kann basierend auf der Häufigkeit der Krankenhausbesuche und der Krankengeschichte vorhersagen, ob ein Patient an Herzinsuffizienz leiden wird.

Die unzähligen Möglichkeiten haben weltweit zu einem deutlichen Anstieg von KI-basierten bildgebenden Modalitätssystemen geführt. Das Wachstum hat die schnelle Entwicklung von Deep-Learning-Techniken und eine wachsende Zahl branchenübergreifender Partnerschaften vorangetrieben.

Top-Anwendungsfälle von KI in der medizinischen Bildgebung

Sehen wir uns einige der realen Anwendungsfälle von KI in der medizinischen Bildgebung an.

1. Screening auf häufige Krebsarten

Im Herzen haben die meisten Software-Kuratoren den Wunsch, die Wirksamkeit der klinischen Versorgung weiter zu verbessern, wozu auch KI gehört.

In der Krebsbildgebung findet KI einen hervorragenden Nutzen bei der Durchführung klinischer Aufgaben, zu denen die Erkennung, Charakterisierung und Tumorüberwachung gehören.

• Erkennung :In diesem Stadium können KI-basierte Erkennungstools Beobachtungsfehler und Auslassungsfehler reduzieren.
• Charakterisierung :Die Aufgabe umfasst im Großen und Ganzen die Diagnose, Segmentierung und Stadieneinteilung von Tumoren. Es bietet robuste Tumordeskriptoren, die helfen, die Heterogenität und Variabilität innerhalb des Tumors zu erfassen.
• Überwachung :KI kann eine wichtige Rolle bei der Überwachung von Veränderungen in einem Tumor im Laufe der Zeit spielen. Zeitliche Verfolgung von Tumorveränderungen entweder im natürlichen Verlauf oder als Reaktion auf die Behandlung.

Die medizinische Bildgebung findet einen bedeutenden Platz in der Vorsorgeuntersuchung von Krebsarten wie Lungenkrebs, Brustkrebs und Dickdarmkrebs.

Zum Beispiel Laut Experten spielt die medizinische Bildgebung in der KI eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Früherkennung und Charakterisierung von Lungenkrebs.

Es kann gutartige von bösartigen Knötchen unterscheiden. Früherkennung und verbesserte Genauigkeit können dazu beitragen, die Patientenergebnisse zu verbessern und eine Überbehandlung zu minimieren. Die im Frühstadium erkannten Krankheiten sind oft heilbar.

Darüber hinaus kann KI auch die Stadieneinteilung und Charakterisierung von Lungenkrebs sowie die Überwachung des Ansprechens auf die Behandlung verbessern. Es kann quantitative Bildgebungsfunktionen verwenden, um Mikroverkalkungen genauer zu kategorisieren. Tatsächlich kann die Technologie möglicherweise die Rate unnötiger gutartiger Biopsien verringern.

2. Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen identifizieren

KI-Techniken wie maschinelles Lernen (ML), Cognitive Computing und Deep Learning (DL) haben ein immenses Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Kardiologie und kardiovaskuläre Medizin praktiziert werden, insbesondere in der kardiovaskulären Bildgebung.

Es kann helfen, die verschiedenen Strukturen des Herzens zu messen und das individuelle Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen aufzuzeigen.

KI kann Probleme identifizieren, die möglicherweise durch eine Operation oder ein pharmakologisches Management angegangen werden müssen. Die automatisierte Erkennung von Anomalien bei häufig angeordneten Bildgebungstests, wie z. B. Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, beschleunigt nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern reduziert auch Diagnosefehler.

Denken Sie also einen Moment darüber nach, wenn ein Patient in einer Notaufnahme landet und über Atemnot klagt, kann die Röntgenaufnahme des Brustkorbs als erste bildgebende Untersuchung hilfreich sein.

Es kann als erstes Screening-Tool für Kardiomegalie verwendet werden, und Mediziner können es als Marker für Herzerkrankungen verwenden.

Tatsächlich stellten Zebra Medical Vision und Clalit Health Services ein Forschungsprojekt vor, das die frühzeitige Identifizierung von Patienten mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen mithilfe von KI ermöglicht. Die KI-Algorithmen von Zebra-Med verwenden vorhandene Computertomographie (CT)-Daten und ermöglichen es Clalit, Patienten zu finden, bei denen ein Risiko für kardiale Ereignisse besteht.

In Zukunft können die manchmal fehlerhaften visuellen Beurteilungen von Radiologen über den effizienten Einsatz von KI hinausgehen. Beispielsweise könnte die Identifizierung einer Vergrößerung des linken Vorhofs anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs andere Herz- oder Lungenprobleme beseitigen.

Darüber hinaus kann es Anbietern dabei helfen, geeignete Behandlungen für Patienten auszuwählen. Anschließend würde eine automatisierte Quantifizierung des Pulmonalarterienflusses dem interpretierenden Arzt Zeit sparen.

3. Genauigkeit bei der Diagnose neurologischer Erkrankungen

In den letzten zehn Jahren haben Computertomographie (CT), Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und Magnetresonanztomographie (MRT) die Erforschung des Gehirns revolutioniert.

Experten schätzen die täglichen Fehlerquoten und Diskrepanzen in der Radiologie auf mehr als 3 % bis 5 %. Es ist offensichtlich, dass neuartige Methoden und fortschrittliche medizinische Bildgebungssoftware Ärzten helfen können, Daten effektiv zu analysieren.

Die Qualität medizinischer Daten wird steigen, was eine bessere Krankheitsanalyse und -kontrolle unterstützen kann.

Denken Sie einen Moment nach – einige degenerative neurologische Erkrankungen wie die Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) sind nicht heilbar. In solchen Fällen können genaue Diagnosen den Betroffenen helfen, die wahrscheinlichen Ergebnisse zu verstehen und sich auch auf die Langzeitpflege vorzubereiten.

Bildgebungsstudien sind entscheidend für die Identifizierung von ALS und auch für die Differenzierung von ALS und primärer Lateralsklerose (PLS). Radiologen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidung, ob Läsionen die Strukturen einer der Krankheiten nachahmen.

Mediziner wissen, dass manuelle Segmentierung und quantitative Suszeptibilitätskartierung (QSM)-Bewertungen des motorischen Kortex schwierig, notwendig und zeitaufwändig sind.

ML-Techniken werden heute immer beliebter, um gehirnbezogene Probleme anzugehen. Die Automatisierung solcher Verfahren mit ML könnte die Entwicklung vielversprechender bildgebender Biomarker unterstützen. Solche neuartigen Initiativen können dazu beitragen, die Belastung der Arbeitsabläufe für Anbieter zu verringern.

4. Thoraxkomplikationen erkennen

Lungenentzündung und Pneumothorax können durch Lungenkollaps und Atem- oder Kreislaufnot zu einem lebensbedrohlichen Notfall werden. Verzögerungen bei der Erkennung und Behandlung eines schweren Pneumothorax können zu schweren Schäden für die Patienten führen. In solchen Fällen können künstliche Algorithmen Ärzten helfen.

Radiologische Bilder werden allgemein verwendet, um eine Lungenentzündung zu diagnostizieren und die Erkrankung von anderen Lungenerkrankungen wie Bronchitis zu unterscheiden. Radiologen sind jedoch nicht immer verfügbar, um Bilder zu lesen.

Selbst wenn Radiologen anwesend sind, haben sie möglicherweise immer noch Schwierigkeiten, eine Lungenentzündung in Fällen zu erkennen, in denen Patienten bereits bestehende Lungenerkrankungen haben, einschließlich zystischer Fibrose oder bösartiger Erkrankungen.

Hier könnte ein KI-Algorithmus Röntgenbilder und andere Bilder auf Hinweise auf Trübungen untersuchen, die auf eine Lungenentzündung hindeuten. Anschließend kann es Gesundheitsdienstleister auf mögliche Diagnosen aufmerksam machen und eine schnellere Behandlung ermöglichen.

Darüber hinaus könnten Computeralgorithmen, gestützt auf qualitativ hochwertige Trainingsdaten, dazu beitragen, einen Pneumothorax auf einer Röntgenaufnahme des Brustkorbs mit erheblicher Genauigkeit zu erkennen, um die Priorisierung von Bildern für eine schnelle Überprüfung durch Ärzte zu unterstützen.

Radiologen könnten möglicherweise Algorithmen als Werkzeug verwenden, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der ein schwerer Pneumothorax erkannt wird, insbesondere in Zeiten mit weniger Personal, wenn die Bearbeitungszeiten normalerweise länger sind.

Schauen wir uns ein gutes Beispiel an, das die Genauigkeit bei der Erkennung von Thoraxkomplikationen und -erkrankungen bekräftigt. In einer Forschungsstudie konnten Algorithmen die Mehrheit (80 %–84 %) der Bilder erkennen, die einen mäßigen oder großen Pneumothorax zeigen, während 90 % oder mehr der Bilder ohne Pneumothorax korrekt als negativ kategorisiert wurden.

Die Implementierung solcher Algorithmen kann also die Geschwindigkeit und Qualität der Versorgung in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen verbessern. Außerdem kann KI möglicherweise auch in der Lage sein, Anbietern bei der Überwachung von Patienten im Laufe der Zeit zu helfen.

Eine schnelle Erkennung und schnelle Kommunikation mit behandelnden Ärzten kann zu einer schnelleren Behandlung von Pneumothorax führen und die Auswirkungen eines schwerwiegenden medizinischen Problems verringern.

Führende Beispiele für KI in der medizinischen Bildgebung

Sehen wir uns einige beliebte KI- und maschinelle Bildverarbeitungstechnologien an, die für den klinischen Einsatz zugelassen sind.

1. QuantX (Quantitative Insights)

Paragon Biosciences und Qlarity Imaging haben eine Möglichkeit entwickelt, die Kraft der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um Menschen dabei zu helfen, Krebs früher und genauer zu erkennen.

QuantX ist das allererste computergestützte Brustkrebsdiagnosesystem, das von der FDA für den Einsatz in der Radiologie zugelassen wurde. Es handelt sich um ein Softwaregerät zur quantitativen Bildanalyse, das Radiologen bei der Beurteilung und Charakterisierung von Brustanomalien anhand von MR-Bilddaten unterstützt.

Die Software hilft Radiologen bei der Interpretation von MRTs und stellt die Unterschiede zwischen krebsartigen und nicht krebsartigen Brustläsionen fest. Wie der CEO und Vorsitzende von Paragon Biosciences treffend feststellte, ist die Radiologie das Rückgrat der Diagnose vieler Krankheiten, und die Zukunft sind Radiologen mit Technologie.

Außerdem kann QuantX auch als Bildbetrachter für digitale Bilder mit mehreren Modalitäten, einschließlich Ultraschall und Mammographie, verwendet werden. Die Software enthält Tools, mit denen Benutzer Bilder messen und dokumentieren und in einem strukturierten Bericht ausgeben können.

MRT der Brust (National Cancer Institute) | Bildquelle

2. ProFound AI (iCAD Inc.)

iCAD, der Marktführer in der computergestützten Erkennung von Brustkrebs, stellte die neueste KI vor – ProFound AI.

ProFound AI für die digitale Brust-Tomosynthese (DBT) wurde auf der Grundlage modernster Deep-Learning- und KI-Technologie entwickelt. Es ist klinisch etabliert, um Radiologen bei der Bewältigung der Herausforderungen beim Lesen von Tomosynthesefällen zu unterstützen.

ProFound AI ist eine leistungsstarke und bewährte Deep-Learning-KI-Plattform, die Radiologen beim Lesen von 2D-Mammographien unterstützt.

Die leistungsstarke Krebserkennungs- und Workflow-Lösung untersucht und analysiert jedes Bild präzise. Darüber hinaus erkennt es sowohl maligne Weichteilverdichtungen als auch Verkalkungen mit unübertroffener Genauigkeit.

ProFound AI für 2D-Mammographie | Bildquelle

3. IDx-DR

IDx, Hersteller autonomer KI-Diagnosetools, hat IDx-DR entwickelt. Es ist ein Gerät, das diabetische Retinopathie ohne menschlichen Eingriff diagnostizieren kann.

Das System ist die erste von der FDA zugelassene autonome künstliche Intelligenz (KI), die mithilfe von Software Bilder von einer Netzhautkamera namens Topcon NW400 auf Anzeichen von Läsionen analysiert.

Wie funktioniert es?

Ein Arzt lädt die digitalen Bilder der Netzhaut des Patienten auf einen Cloud-Server hoch, auf dem die IDx-DR-Software installiert ist. Die Software kann genaue Ergebnisse für die weitere diagnostische Auswertung liefern.

Die FDA bezeichnete IDx-DR als Breakthrough Device. In diesem Zusammenhang stellte Michael Abramoff, der Gründer und Präsident des Unternehmens, treffend fest, dass das Gesundheitssystem effizientere und kostengünstigere Methoden zur Erkennung diabetischer Retinopathie benötigt.

IDx-DR-System | Bildquelle

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

Die OsteoDetect-Software von Imagen Technologies ist eine computergestützte Erkennungs- und Diagnosesoftware. Die Technologie verwendet einen künstlichen Intelligenzalgorithmus, um 2D-Röntgenbilder auf Anzeichen einer distalen Radiusfraktur zu untersuchen und zu analysieren.

Die Software verwendet Deep-Learning-Techniken, um Röntgenaufnahmen des Handgelenks (postanterior [PA] und lateral [LAT]) auf Frakturen des distalen Radius bei erwachsenen Patienten zu analysieren. Darüber hinaus markiert es die Position der Fraktur auf dem Bild, um den Arzt bei der Erkennung und Diagnose zu unterstützen.

Der von der FDA zugelassene OsteoDetect ist für die Verwendung durch Kliniker in verschiedenen Bereichen vorgesehen, darunter Primärversorgung, Notfallversorgung, Notfallmedizin und Spezialversorgung, wie z. B. Orthopädie.

OsteoDetect KI-geführte Software | Bildquelle

5. Kontakt (Viz.ai)

ContaCT von Viz.ai ist ein paralleles Workflow-Tool, das nur Benachrichtigungen enthält. ContaCT verwendet einen Algorithmus für künstliche Intelligenz, um Computertomographie (CT)-Bilder auf Biomarker zu untersuchen und zu analysieren, die symptomatisch für einen möglichen Schlaganfall sind.

Die Software nutzt Deep Learning, um Bildeigenschaften zu quantifizieren und eine Gefäßsegmentierung durchzuführen, die mit großen Gefäßverschlüssen (LVOs) in Scans übereinstimmt.

Bei der Behandlung von Schlaganfällen ist Zeit entscheidend, daher kann eine mobile App, die Benachrichtigungen direkt an den behandelnden Arzt sendet, lebensrettend sein.

Viz.AI-Kontaktanwendung | Bildquelle

Kann der Mangel an ausgebildeten und erfahrenen Radiologen mit KI behoben werden?

Einerseits steigt die Nachfrage nach Schnittbildern (CT und MRT). Andererseits fehlt es an ausgebildeten Radiologen, die die Bilder begutachten und analysieren.

Europaweit herrscht ein massiver Mangel an ausgebildeten Radiologen. Das Vereinigte Königreich ist mit den schlimmsten Kapazitätsengpässen konfrontiert, mit der geringsten Zahl praktizierender Radiologen pro Kopf.

Budgetrestriktionen und eine alternde Bevölkerung in Verbindung mit dem zeitaufwändigen Prozess der Bildanalyse sind wahrscheinlich der Grund für den katastrophalen Mangel an Radiologen in ganz Europa. (Quelle)

Mit KI und maschinellem Lernen hoffen Experten, dieses Problem anzugehen. KI kann verwendet werden, um mehrere manuelle Aktivitäten wie das Aufzeichnen und Ausführen von Analysen über die Daten zu automatisieren. Es gibt jedoch noch einige Herausforderungen bei der Verwendung von KI-basierter medizinischer Bildgebungssoftware.

Herausforderungen beim Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung

Globale KI-fähige Bildgebungsmodalitäten sind bereit, die Marktlandschaft zu verändern. KI-basierte medizinische Bildgebungssoftware steht jedoch vor einigen erheblichen Herausforderungen.

Lassen Sie uns die Facetten der Krise überprüfen.

• Regulatorische Herausforderungen

KI-Anwendungen brauchen Vorschriften für Sicherheit, Datenschutz und den ethischen Umgang mit sensiblen Informationen.

Die Absicht hinter dem Design von KI muss berücksichtigt werden, da einige Geräte so programmiert werden können, dass sie auf unethische Weise funktionieren. Es müssen also zeitgemäße und relevante Vorschriften erlassen werden.

• Ein Anstieg der Ausgaben für medizinische Bildgebung

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung wird voraussichtlich bis 2026 einen prognostizierten Wert von 264,85 Milliarden US-Dollar erreichen. Untersuchungen zufolge dürften auch die hohen Kosten und die Zurückhaltung bei der Einführung dieser Systeme das Marktwachstum hemmen. (Quelle)

Zu den Herausforderungen gehören auch neue Technologien, die die Versorgung stören, und die Notwendigkeit, die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. Angesichts der wachsenden technologischen Komplexität und Herausforderungen besteht jedoch eine hervorragende Gelegenheit, Technologie zu nutzen und Lösungen anzubieten, um die Lücke bei der Bildgebungskapazität zu schließen. Als Auszubildender kann man sich weiterentwickeln, indem man Best Practices aufnimmt, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Abschluss

Ohne Zweifel steht die KI für die medizinische Bildgebung an einem spannenden Scheideweg. KI steigert die Leistung bei der Verarbeitung einer großen Anzahl medizinischer Bilder und hat eine vielversprechende Zukunft. Trotz der Aufregung sind noch Verbesserungen erforderlich, bevor es robuster wird. Dennoch kann KI eine bedeutende Rolle im Bereich der medizinischen Bildgebung spielen. Es kann die Art und Weise verändern, wie Menschen die enorme Anzahl von Bildern verarbeiten, die Patientenversorgung verbessern und die Scanzeiten verkürzen.

In Bezug auf die Fähigkeiten von KI kratzen wir noch an der Oberfläche. Die Landschaft der medizinischen Bildgebung wird sich mit dem wachsenden Vertrauen der Kunden in KI-basierte klinische Lösungen beschleunigen. Alles, was Sie tun müssen, ist die Entwicklung robuster Software, die Radiologen eine erhöhte diagnostische Genauigkeit ermöglicht.

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Trotz der vielen Herausforderungen ist es spannend, KI-Lösungen für die medizinische Bildgebung auf den Markt zu bringen. Es ist offensichtlich, dass die Radiologie-KI sprunghaft wachsen wird. Wenn Sie also robuste medizinische Bildgebungssoftware entwickeln möchten, sprechen Sie mit uns.

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