Ближайшее будущее в рентгенологии. Интересные факты
Кроме того, только официально зарегистрированных управлением по контролю за продуктами питания и лекарствами США (FDA), алгоритмов на основе ИИ для радиологии насчитывается более 400. И это только в США, но не менее крупных достижений добиваются в России, Евросоюзе, странах СНГ.
Рентгенологи являются основным потребителем продуктов на основе медицинского ИИ. По статистике, 75% из более чем 500 зарегистрированных решений приходятся именно на радиологию.
Дальнейшее развитие технологии искусственного интеллекта в медицине скажется и на производительности врачей, взяв на себя рутинные задачи.
Одной из таких задач является составление радиологических отчётов на основе выявленных признаков на снимке. Сейчас этим занимаются либо ординаторы, либо сами врачи. Но в скором будущем - решения на основе ИИ, способные не только изучать и сравнивать изображения, но и генерировать естественный текст радиологических заключений, тем самым облегчая работу врачей.
Врачам останется лишь проверять готовые отчёты и ставить подписи (сначала по заключениям с описанием “нормы”, а потом по случаям с патологиями, где ИИ имеет высокую “степень уверенности”).
А врачи при этом смогут сфокусироваться на главном, что и повысит производительность, находиться постоянно в фокусе, так как в их потоке исследований для анализа не будет присутствовать простых случаев, тем самым ожидается существенное повышение уровня диагностических и скрининговых процедур, и также большие подвижки в решении проблемы нехватки квалифицированного персонала.
Технологии, с которыми работают радиологи в настоящее время, развивались независимо друг от друга, что создало барьер для удобной работы в рамках одного интерфейса. Мы говорим про отдельные системы распознавания речи, архивирования изображений, связи, бумажные истории болезни и медицинские карты. Огромное количество сервисов и инструментов, в каждый из которых требуется вносить информацию «с нуля».
Но технологии постепенно меняют мир, в особенности облачные решения, позволяющие собрать множество инструментов в одном интерфейсе.
Единая система для рентгенологов – это важный шаг к повышению как качества услуг, так и удобства работы врачей.
В ближайшем будущем радиологи смогут видеть открытые задачи, историю болезни, результаты рентгенографии и отчёты в одном интерфейсе.
Человечество пока не научилось полностью доверять машинам, особенно в сфере медицины, где слишком высока цена ошибки. Но статистика показывает, что 63% скрининговых маммограмм могут не проверяться человеком. ИИ уже сейчас способен достаточно точно описывать часть потока исследований.
В любом случае, технологии скоро достигнут уровня, когда участие человека в некоторых процессах просто не будет требоваться.
Но стоит отметить, что автоматизация процесса скрининга не вытеснит радиологов, а наоборот откроет новые грани профессии и позволит раскрыть потенциал.
Тут стоит рассмотреть сразу 2 стороны больших языковых моделей в медицине:
-
Языковые модели пришлись по вкусу в сфере медицины, составляя отчёты, объясняя рекомендации и даже сдавая экзамены. Но количество ошибок, в том числе ложные сведения, проблемы с математикой и даже опасные заявления пока сдерживают прогресс. В будущем разработчикам предстоит бороться с этими проблемами.
-
Радиологи, согласно общепринятым правилам, должны обеспечивать пациентам свободный доступ к информации и они делают это. Но профессиональный сленг врачей вводит пациентов в ступор из-за сложных терминов, а объяснений ждать не приходится. Зато языковые модели могут в режиме реального времени объяснять сложные заключения врачей простым языком, понятным для масс.
Электронный обмен медицинскими исследованиями внутри облачных систем в скором будущем поможет ещё и избежать задержек при оказании медицинских услуг, а также снизить затраты на передачу изображений.
Дело в том, что при необходимости оказания неотложной медицинской помощи данные визуализации часто приходится запрашивать у других медицинских организаций, либо делать заново. Лишь единицы из пациентов имеют при себе изображения на компакт-дисках или DVD-дисках.
Создание единой сети обмена информации только в США позволит экономить до 218 миллионов долларов в год за счёт экономии на расходных материалах при повторных исследованиях и до 11 миллиардов долларов на процедуры медицинской визуализации.
Для развития искусственного интеллекта, особенно для медицинской сферы, нужны разноплановые специалисты. Сейчас за решения на базе ИИ в медицинских организациях могут отвечать практикующие врачи с минимальной подготовкой в области машинного обучения.
Но тренд идёт к тому, что будут создаваться команды, включающие практикующих врачей, IT-специалистов, экономистов, философов, специалистов по этике, которые смогут обеспечить стабильное развитие медицинского ИИ, оценивать риски и применять новейшие решения на практике.
Вывод
Прогресс искусственного интеллекта, особенно в медицинской сфере, поражает своими масштабами. Делать прогнозы даже на несколько лет не берутся даже эксперты.
Однозначно понятно, что ближайшие 5-10 лет принесут множество сюрпризов, упрощающих работу врачей, повышающих качество и скорость оказания медицинских услуг и улучшающих пользовательский опыт пациентов.
Радиологи точно смогут сфокусироваться на интеллектуальной деятельности и полезной работе, из-за которой люди и выбирают данную сложную, но очень интересную профессию.
Ссылка: The Future of AI and Informatics in Radiology: 10 Predictions | Radiology (rsna.org)
