高度な医用画像ソフトウェアの構築におけるAIの役割
医用画像分野でのAI（人工知能）の導入は非常に有望です。さまざまな病気の早期発見と診断において独創的な進歩を見せています。
AIベースの医用画像ソフトウェアは、ヘルスケアセクターに実行可能なソリューションを提供できます。スキャン中に生成されたデジタルデータを効率的に処理および処理し、最も正確な結果を提供できます。
このブログでは、AIが高度な医用画像ソフトウェアの開発にどのように役立つか、いくつかの印象的な例と使用例を見ていきます。
飛び込みましょう。
AIは医用画像処理にどのように役立ちますか？
AIは、さまざまな方法で病院の医用画像処理プロセスを改善できます。スキャン時間を短縮し、患者のケアを強化するためのテクノロジーの使用を見るのはエキサイティングです。
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この技術は、放射線科医や他の医療専門家が生産性を向上させるのに役立ちます。技術者は、高度な医用画像ソフトウェアが病院内の個人の数を抑え、感染の可能性を低くしていることを繰り返し述べています。
このようなイニシアチブは、最良の医学的決定を行うことにより、画像コミュニティをサポートします。 AIが医療画像をどのように促進できるかを見てみましょう。 1.
1。 自動化による生産性の向上
AIは、放射線ワークフローのいくつかの部分を自動化できます。計算能力が優れているため、医療専門家よりも速く医用画像を分析するのに役立ちます。
速度、効率、精度を向上させ、さらにケアを向上させることができます。
2。より正確な診断
研究によると、AIは、医療専門家や医療画像に基づいて癌などの病気を診断する専門家よりも熟練している可能性があります。
たとえば、Googleの科学者は、乳がんの診断を容易にするAIを開発しました。このテクノロジーは、スライドを介して医用画像をキャプチャし、深層学習アルゴリズムを使用して癌細胞を分析します。
比較グループの一部の医師の38％に対応するスライドに基づいて、AIは癌診断で99％の精度を記録しました。
3。定量的データの計算
AIは、人間の認知の限界を超えて、さまざまな方法で定量的データを使用できます。
通院率と病歴に基づいて、患者が心不全に苦しむかどうかを予測できます。
数え切れないほどの可能性が、世界中でAIベースのイメージングモダリティシステムの大幅な増加につながっています。この成長は、ディープラーニング技術の急速な進化と業界を超えたパートナーシップの増加に拍車をかけています。
医用画像におけるAIの主な使用例
医用画像におけるAIの実際の使用例をいくつか見てみましょう。
1。一般的ながんのスクリーニング
本質的に、ほとんどのソフトウェアキュレーターは、AIを含む臨床ケアの有効性を継続的に改善したいと望んでいます。
がんのイメージングにおいて、AIは、検出、特性評価、腫瘍のモニタリングなどの臨床タスクを実行する上で優れた有用性を見出しています。
- 検出 ：この段階では、AIベースの検出ツールにより、観察の見落としや脱落のエラーを減らすことができます。
- 特性評価 ：このタスクは、腫瘍の診断、セグメンテーション、およびステージングを幅広くキャプチャします。腫瘍内の不均一性と変動性を捉えるのに役立つ堅牢な腫瘍記述子を提供します。
- 監視 ：AIは、腫瘍の経時変化を監視する上で重要な役割を果たすことができます。自然史または治療に応じた腫瘍変化の時間的追跡。
医用画像は、肺がん、乳がん、結腸がんなどのがんの予防的スクリーニングにおいて重要なスポットを見つけます。
例 専門家によると、AIの医用画像は、肺がんの早期発見と特徴づけを改善する上で重要な役割を果たしています。
良性の結節と悪性の結節を区別することができます。早期発見と精度の向上は、患者の転帰を改善し、過剰治療を最小限に抑えるのに役立ちます。初期の段階で検出された病気はしばしば治癒可能です。
さらに、AIは、肺がんの病期分類と特性評価、および治療反応のモニタリングを強化することもできます。定量的イメージング機能を使用して、微小石灰化をより正確に分類できます。実際、この技術は不必要な良性生検の割合を減らす可能性があります。
2。心血管疾患のリスクの特定
機械学習（ML）、コグニティブコンピューティング、ディープラーニング（DL）などのAI技術は、特に心臓血管イメージングにおいて、心臓病学と心臓血管医学の実践方法を変える大きな可能性を秘めています。
心臓のさまざまな構造を測定し、心血管疾患の個人のリスクを明らかにするのに役立ちます。
AIは、手術または薬理学的管理を通じて対処する必要がある可能性のある問題を特定できます。胸部X線などの一般的に順序付けられた画像検査で異常の検出を自動化すると、意思決定が迅速化されるだけでなく、診断エラーも減少します。
したがって、患者が息切れを訴えて救急医療ユニットに着陸した場合、最初の画像検査としての胸部X線写真が役立つ可能性があることを少し考えてみてください。
心臓肥大の初期スクリーニングツールとして使用でき、医療専門家は心臓病のマーカーとして使用できます。
実際、ZebraMedicalVisionとClalitHealthServicesは、AIを使用して心血管疾患の患者を早期に特定できる研究プロジェクトを発表しました。 Zebra-MedのAIアルゴリズムは、既存のコンピューター断層撮影（CT）データを使用して、クラリットが心臓イベントのリスクがある患者を見つけることを可能にします。
将来的には、誤っていることがある放射線科医の視覚的評価は、AIの効率的な使用にとどまらない可能性があります。たとえば、胸部X線から左心房の拡大を特定することで、他の心臓や肺の問題を取り除くことができます。
さらに、プロバイダーが患者に適切な治療をターゲットにするのに役立ちます。その後、自動化された肺動脈血流量の定量化により、医師の通訳時間を節約できます。
3。神経疾患の診断の正確さ
過去10年間で、コンピューター断層撮影（CT）、陽電子放出断層撮影（PET）、および磁気共鳴画像法（MRI）は、脳の研究に革命をもたらしました。
専門家は、放射線医学における日々のエラー率と不一致は3％-5％を超えると推定しています。新しい方法と高度な医用画像ソフトウェアが、医師がデータを効果的に分析するのに役立つことは明らかです。
医療データの質が向上し、より良い病気の分析と管理をサポートできるようになります。
少し考えてみてください。筋萎縮性側索硬化症（ALS）などの一部の変性神経疾患の治療法はありません。このような場合、正確な診断は、個人が起こりうる結果を理解し、長期的なケアの準備をするのに役立ちます。
画像検査は、ALSを特定し、ALSと原発性側索硬化症（PLS）を区別する上で重要です。放射線科医は、病変が病気の1つの構造を模倣しているかどうかを判断する上で重要な役割を果たします。
医療専門家は、運動皮質の手動セグメンテーションおよび定量的感受性マッピング（QSM）評価が困難であり、必要であり、時間がかかることを知っています。
ML技術は、脳関連の問題に対処するためにますます人気があります。 MLを使用してこのような手順を自動化すると、有望なイメージングバイオマーカーの開発に役立つ可能性があります。このような斬新なイニシアチブは、プロバイダーのワークフローの負担を軽減するのに役立ちます。
4。胸部合併症の検出
肺炎と気胸は、肺の虚脱と呼吸器または循環器の苦痛により、生命を脅かす緊急事態に変わる可能性があります。重篤な気胸の検出と治療が遅れると、患者に深刻な害を及ぼす可能性があります。このような場合、人工アルゴリズムは医師を支援することができます。
放射線画像は、肺炎を診断し、その状態を気管支炎などの他の肺の状態と区別するために広く使用されています。ただし、放射線科医が常に画像を読むことができるとは限りません。
放射線科医がいる場合でも、患者が嚢胞性線維症や悪性腫瘍などの既存の肺疾患を患っている場合は、肺炎を検出するのが難しい場合があります。
ここで、AIアルゴリズムは、肺炎を示す不透明度の証拠についてX線やその他の画像を評価できます。その後、それは潜在的な診断について医療提供者に警告し、より迅速な治療を可能にすることができます。
さらに、高品質のトレーニングデータに裏打ちされたコンピューターアルゴリズムは、胸部X線で気胸を非常に正確に検出するのに役立ち、医師による迅速なレビューのために画像に優先順位を付けるのに役立ちます。
放射線科医は、重度の気胸が検出される速度を上げるためのツールとしてアルゴリズムを使用する可能性があります。特に、人員が少ない場合は、所要時間が通常長くなります。
胸部の合併症と状態の検出の精度を繰り返す良い例を見てみましょう。調査研究では、アルゴリズムは、気胸のない画像の90％以上をネガティブとして正しく分類しながら、中程度または大きな気胸を示す画像の大部分（80％〜84％）を検出できました。
したがって、このようなアルゴリズムの実装により、さまざまな医療環境で提供されるケアの速度と質を向上させることができます。さらに、AIは、プロバイダーが患者を長期にわたって監視するのにも役立つ可能性があります。
迅速な検出と治療を行う医療専門家との迅速なコミュニケーションにより、気胸の治療が迅速化され、深刻な医療問題の影響が軽減される可能性があります。
医用画像におけるAIの代表的な例
臨床使用が承認されている人気のあるAIおよびマシンビジョンテクノロジーをいくつか見てみましょう。
1。 QuantX（Quantitative Insights）
ParagonBiosciencesとQlarityImagingは、人工知能の力を利用して、人間がより早く、より正確に癌を発見できるようにする方法を開発しました。
QuantXは、放射線科で使用するためにFDAによって認可された初めてのコンピューター支援乳がん診断システムです。これは、放射線科医がMR画像データを使用して乳房の異常を評価および特性評価するのを支援するために使用される定量的画像分析ソフトウェアデバイスです。
このソフトウェアは、放射線科医がMRIを解釈するのに役立ち、癌性乳房病変と非癌性乳房病変の違いに注目しています。 Paragon BiosciencesのCEO兼会長が適切に述べているように、放射線科は多くの病気を診断するためのバックボーンであり、将来はテクノロジーを備えた放射線科医です。
さらに、QuantXは、超音波やマンモグラフィなどのマルチモダリティデジタル画像の画像ビューアとしても使用できます。このソフトウェアには、ユーザーが画像を測定して文書化し、構造化されたレポートに出力できるようにするツールが含まれています。
乳房のMRI（国立がん研究所）|画像ソース
2。 ProFound AI（iCAD inc。）
コンピューター支援による乳がんの検出のマーケットリーダーであるiCADは、最新のAIであるProFoundAIを発表しました。
デジタル乳房トモシンセシス（DBT）用のProFound AIは、最新の深層学習とAIテクノロジーに基づいて開発されています。トモシンセシスの症例を読むという課題に取り組む際に放射線科医を支援するために臨床的に確立されています。
ProFound AIは、放射線科医が2Dマンモグラフィを読むのを支援する強力で実績のある深層学習AIプラットフォームです。
高性能のがん検出およびワークフローソリューションは、各画像を正確に検査および分析します。さらに、悪性の軟組織密度と石灰化の両方を比類のない精度で検出します。
2Dマンモグラフィ用のProFoundAI|画像ソース
3。 IDx-DR
自律AI診断ツールのメーカーであるIDxは、IDx-DRを構築しました。人間の介入なしに糖尿病性網膜症を診断できる装置です。
このシステムは、ソフトウェアを使用して、病変の証拠についてTopcon NW400と呼ばれる網膜カメラからの画像を分析する最初のFDA承認の自律型人工知能（AI）です。
どのように機能しますか？
医師は、患者の網膜のデジタル画像をIDx-DRソフトウェアがインストールされているクラウドサーバーにアップロードします。ソフトウェアは、さらなる診断評価のために正確な結果を提供できます。
FDAはIDx-DRを画期的なデバイスとして指定しました。これに関連して、会社の創設者兼社長であるMichael Abramoffは、医療システムには糖尿病性網膜症を検出するためのより効率的で費用効果の高い方法が必要であると適切に述べました。
IDx-DRシステム|画像ソース
4。 OsteoDetect（Imagen Technologies）
Imagen TechnologiesのOsteoDetectソフトウェアは、コンピューター支援の検出および診断ソフトウェアです。このテクノロジーは、人工知能アルゴリズムを使用して、橈骨遠位端骨折の兆候がないか2DX線画像を検査および分析します。
このソフトウェアは、深層学習技術を使用して、成人患者の橈骨遠位端骨折の手首X線写真（前方[PA]および外側[LAT]）を分析します。さらに、プロバイダーが検出と診断を行うのを支援するために、画像上の骨折の位置をマークします。
FDAが承認したOsteoDetectは、プライマリケア、緊急医療、救急医療、整形外科などの専門医療など、さまざまな状況で臨床医が使用することを目的としています。
OsteoDetectAIガイド付きソフトウェア|画像ソース
5。 ContaCT（Viz.ai）
Viz.aiのContaCTは、通知のみの並列ワークフローツールです。 ContaCTは、人工知能アルゴリズムを使用して、脳卒中の可能性を示すバイオマーカーのコンピューター断層撮影（CT）画像を検査および分析します。
このソフトウェアは、ディープラーニングを使用して画像の特性を定量化し、スキャンでの大血管閉塞（LVO）と一致する血管セグメンテーションを実行します。
脳卒中を治療するときは時間が重要であるため、治療を行う医師に直接通知を送信するモバイルアプリは命を救うことができます。
Viz.AIContaCTアプリケーション|画像ソース
訓練を受けた経験豊富な放射線科医の不足はAIで解決できますか？
一方では、断面イメージング（CTおよびMRI）の需要が高まっています。一方、画像を調べて分析するための訓練を受けた放射線科医が不足しています。
ヨーロッパ全体で、訓練を受けた放射線科医が非常に不足しています。英国は最悪の収容能力の制約に直面しており、一人当たりの放射線科医の数は最も少ない。
予算の制約と人口の高齢化が画像分析の時間のかかるプロセスと相まって、おそらくヨーロッパ全体で放射線技師が壊滅的に不足している理由です。 （出典）
AIと機械学習により、専門家はこの問題に取り組むことを望んでいます。 AIを使用して、データの記録や分析の実行など、いくつかの手動アクティビティを自動化できます。ただし、AIベースの医用画像ソフトウェアを使用するにはまだいくつかの課題があります。
医用画像でAIを使用する際の課題
グローバルなAI対応のイメージングモダリティは、市場の状況を変える準備ができています。ただし、AIベースの医用画像ソフトウェアはいくつかの重要な課題に直面しています。
危機の側面を確認しましょう。
- 規制上の課題
AIアプリケーションには、安全性、プライバシー保護、および機密情報の倫理的使用に関する規制が必要です。
一部のデバイスは非倫理的な方法で実行するようにプログラムできるため、AIの設計の背後にある意図を考慮する必要があります。したがって、タイムリーで適切な規制を設定する必要があります。
- 医用画像処理費用の増加
医用画像における人工知能の世界市場は、2026年までに2,648億5,000万米ドルの予測値に達すると予想されます。調査によると、これらのシステムを採用することの高コストと消極的姿勢も市場の成長を抑制すると予想されます。 （出典）
課題には、ケアの提供を混乱させる新技術や患者の転帰を改善する必要性も含まれます。ただし、技術の複雑さと課題が増大するにつれて、技術を活用し、イメージング容量のギャップを埋めるためのソリューションを提供する絶好の機会があります。見習いとして、増大するニーズを満たすためにベストプラクティスを取り入れることで進化することができます。
まとめ
間違いなく、医用画像用のAIは刺激的な岐路に立っています。 AIは、膨大な数の医用画像を処理する能力を高めており、有望な未来があります。興奮しているにもかかわらず、より堅牢になる前に必要な機能強化がまだあります。それでも、AIは医用画像分野で重要な役割を果たすことができます。それは人々が膨大な数の画像を処理する方法を変え、患者のケアを改善し、スキャン時間を短縮することができます。
AIの機能に関しては、まだ表面を傷つけています。 AIベースの臨床ソリューションに対する顧客の信頼が高まるにつれ、医用画像の展望は加速するでしょう。あなたがする必要があるのは、診断精度を高めた放射線科医を可能にする堅牢なソフトウェアを開発し続けることです。
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