AI를 둘러싼 과대 광고는 건강 관리에서 널리 퍼지지 만 방사선학에서 특히 강력합니다. CAD (Computer-Aided Design)의 초기를 기억한다면 기술이 얼마나 멀리 왔는지는 매우 인상적입니다. Chatgpt 원주민은 아마도 AI 가이 분야에서 잠재력을 최대한 발휘하기 전에 많은 작업을 수행해야한다고 주장 할 것입니다. 두 뷰 모두 정확합니다. 이 기사에서는 AI가 사물을 감지하기 어려운 이유, 역할이 어떻게 변하고 있는지, 2025 년 이후에 관찰해야 할 트렌드를 살펴 봅니다.
건초 더미에서 바늘 찾기 : 탐지는 어렵다.
질병은 종종 방사선 영상 데이터에서 정상적인 외관에서 다소 미묘한 편차로 시작하기 때문에 질병을 조기에 감지하는 것은 어렵습니다. 개인간에 완전히 정상적이고 자연스러운 변동성이 많기 때문에 어떤 사소한 변화가 실제로 비정상적인지 판단하기가 매우 어렵습니다. 예를 들어, 폐 결절은 매우 작습니다. 확산 폐 질환은 쉽게 볼 수있는 조직 변화로 시작합니다.
그것이 어디에 있습니다 기계 학습 (ML) 중요한 역할을합니다. 정상이 아니라 질병과 관련된 특정 변화를 인식하는 법을 배울 수 있으며 정상적인 변동성과 분리됩니다. 이 정상적인 변동성은 개별 해부학, 이미지 획득 장비의 기술적 차이, 심지어 완벽하게 정상적인 조직 외관의 시간적 변화 등 다른 소스를 가질 수 있습니다. 우리는 많은 양의 데이터로 ML 모델을 훈련 시켜서이 변동성의 표현을 형성하고 질병을 가리키는 변화를 식별 할 수 있습니다.
AI가 이상을 더 빨리 감지하는 데 도움이 될 수 있습니까?
AI는 여러 가지 방법으로 도울 수 있습니다. 먼저, 암, 간질 폐 질환 또는 이미징 데이터에서 심혈관 질환과 같은 질병과 관련된 특정 패턴을 인식 할 수 있습니다. AI는 가능한 다양한 데이터에 대한 교육을 통해 첫 번째 진단에 중요한 결과를 강력하게 감지 할 수 있습니다. 그리고 전체 이미지 볼륨을 구문 분석함으로써 의심스러운 영역을 강조하여 방사선 전문의를 지원하여 의사의 민감도를 높일 수 있습니다.
둘째, AI는 인간이 쉽게 관찰하고보고 할 수있는 것 이상의 이미지 기능을 사용할 수 있습니다. 폐암 검출에서 방사선 전문의는 먼저 환자 관리의 다음 조치를 결정하기 위해 결절의 크기, 모양 및 범주를 평가합니다. AI는 결절 표면의 3 차원 텍스처와 세밀한 특성을 분석하여 악성 악성 위험이 높거나 낮은지를 더 안정적으로 결정할 수 있습니다. 이것은 그 사람이 생검을 위해 보내질 지 여부와 같은 개별 환자의 관리에 직접적인 결과를 초래합니다.
연구에서 Adams et al. (Jacr)가슴 CT에서 부수적 결절의 가이드 라인 기반 관리를 페어링하는 것으로 나타났습니다. ~와 함께 ML 기반 분석은 오 탐지를 크게 줄일 수 있습니다. 이것은 불필요한 생검 수의 감소 (AI가 결절이 양성이라고 말하는 경우)와 치료에 더 빠른 시간 (AI가 결절이 악성이라고 말하는 경우)으로 해석됩니다. 여기서 스트레스가 중요합니다 – AI는 지침 제거를 옹호하지 않습니다. 대신, 우리는 AI 결과로 필요한 지침을 보완해야합니다. 이 경우, ML 점수가 확실성으로 가이드 라인과 모순되는 경우 ML 점수로 이동하십시오. 그렇지 않으면 가이드 라인 지침을 고수하십시오. 우리는 앞으로 이와 같은 더 많은 응용 프로그램을 볼 것입니다.
셋째, AI는 환자에서 시간이 지남에 따라 변화를 정량화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 다시 적절한 추적에 중요합니다. ML 및 의료 이미지 분석 영역의 현재 알고리즘은 동일한 환자의 여러 이미지를 정렬 할 수 있습니다 (이를“등록”)하여 다른 시점에서 동일한 위치를 볼 수 있습니다. 폐암의 경우 추적 알고리즘을 추가하면 사례를 열 때 방사선 전문의에게 모든 결절의 전체 이력을 제시 할 수 있습니다. 몇 가지 예제 결절에 대해 사전 스캔을 찾아 올바른 위치로 이동하는 대신 한 번에 모든 것을 볼 수 있습니다. 이것은 시간을 확보해야 할뿐만 아니라 의사들에게 더 즐거운 근무 경험을 제공해야합니다.
방사선학은 AI 때문에 발전 할 것입니다. 문제는 어떻게?
AI가 빠르게 진행되는 몇 가지 방향이 있습니다. 명백한 것은 임상 환경에서 잘 작동하는 강력한 모델을 구축하기 위해보다 다양하고 대표적인 데이터를 수집하고 있다는 것입니다. 여기에는 다른 유형의 스캐너의 데이터뿐만 아니라 암 검출을 더욱 어렵게 만드는 공동 병리와 관련된 데이터도 포함됩니다.
데이터 외에도 정확도를 향상시키기 위해 새로운 ML 방법을 개발하는 데 지속적인 진전이 있습니다. 예를 들어, 주요 연구 영역 중 하나는 이미지 획득 차이에서 생물학적 변동성을 분해하는 방법을 찾고 있습니다. 다른 영역은 ML 모델을 새로운 도메인으로 전송하는 방법을 찾고 있습니다. 다중 유동성과 예측은 향후 몇 년 동안 방사선학이 어떻게 변할 수 있는지를 암시하는 두 가지 흥미로운 방향을 나타냅니다. 정밀 의학에서 통합 진단은 치료 결정을 위해 방사선학, 실험실 의학, 병리 및 기타 진단 영역의 데이터를 사용하는 것을 목표로하는 중요한 방향입니다. 이러한 데이터가 함께 사용되면 특정 매개 변수보다 결정을 안내하기 위해 더 많은 정보를 제공합니다. 이것은 예를 들어 종양 보드에서 이미 표준 관행입니다. ML은 단순히 앞으로 토론에 들어갑니다. 이것은 질문을 제기합니다. ML 모델은 여러 소스 의이 모든 통합 데이터로 무엇을해야합니까? 우리가 할 수있는 한 가지는 미래의 질병과 치료에 대한 개인의 반응을 예측하는 것입니다. 그들은 함께 치료 결정을 안내 할 수있는“What-if”예측을 만들기 위해 악용 할 수있는 많은 힘을 가지고 있습니다.
2025의 트렌드 : 효율성, 품질 및 상환 형성
임상 실습에서 AI를 주도하는 몇 가지 요인이 있습니다. 두 가지 중요한 측면은 효율성과 품질입니다.
능률
방사선 전문의가 복잡한 데이터를 통합하는 작업의 결정적이고 도전적인 측면에 집중할 수있게함으로써 AI는 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 치료 시점 (예 : 정량적 값)에서 중요한 정보를 제공하거나 변칙의 탐지 또는 세분화와 같은 몇 가지 작업을 자동화함으로써이를 지원할 수 있습니다. 이것은 흥미로운 부작용이 있습니다. 변화를 더 빨리 평가할 수있을뿐만 아니라 픽셀 바이 픽셀 세분화 및 질병 패턴의 부피 측정과 같은 작업을 연구에서 임상 실습에 이끌어냅니다. 많은 상황에서 큰 패턴을 수동으로 세분화 할 수 없지만 자동화는 일상적인 치료 중에이 정보에 액세스 할 수있게합니다.
품질
AI는 작업의 질에 영향을 미칩니다. 즉, 우리는 진단, 특정 치료의 권고, 질병의 초기 탐지 또는 치료 반응의보다 정확한 평가에서 더 나아지는 것을 의미합니다. 이들은 각 개별 환자에게 혜택입니다. 현재, 시스템 수준에서 비용 효율성과 이러한 혜택의 관계는 방사선학에 AI 도입의 건강 경제학 영향을 연구하고 벤치마킹하기 위해 평가되고 있습니다.
반제
AI 채택은 더 이상 효율성에 관한 것이 아닙니다. 환자 치료 및 비용 절감에 대한 실질적인 기여로 인정 받고 보상을 받고 있습니다. 상환 체계에 포함 된 것은 이러한 변화를 강조합니다. 불필요한 절차를 줄이고 치료가 가속화하는 것과 같은 이점은 뒷받침되지만, 여행은 오래 걸렸습니다. 이제 첫 번째 성공적인 사례가 떠오르면서 AI의 변형 영향이 분명합니다. AI는 환자의 결과를 개선하고 의료 프로세스를 최적화함으로써 업계를 재구성하고 있으며, 흥미로운 발전과 함께 업계를 재구성하고 있습니다.
의료 영상의 미래를 형성합니다
의료 영상은 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 정밀 의학, 통합 진단 및 새로운 분자 진단 기술은 점점 더 복잡한 치료 옵션 환경에서 치료 결정을 내리는 수단을 변화시킵니다. AI는 의사가 다른 양식에 의해 캡처 된 더 많은 특성을 통합하고 치료 반응에 연결할 수 있기 때문에이 변화의 촉매제입니다.
기술적 인 과제, 통합 문제 및 건강 경제 문제로 인해 이러한 도구를 규모로 채택하는 데 여전히 시간이 걸릴 것입니다. 우리 모두가 프로세스 속도를 높이기 위해 할 수있는 한 가지는 정보에 입각 한 환자입니다. 우리는 모두 의사들에게 그들이 테스트하거나 실제로 사용했을 수있는 AI와 그 도구가 그들의 전문적인 경험과 지식을 보완하는 방법에 대해 이야기 할 수 있습니다. 시장은 수요를 말합니다. 따라서 우리가 조기에 정확한 탐지를 요구하면 AI가 올 것입니다.
게시물 초기 이상 탐지를위한 의료 영상에서 AI의 역할 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
