مروری برهوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در رادیولوژی (فرصت ها، چالش ها و خطرات)

علاقه جهانی به کاربردهای هوش مصنوعی ، از جمله تصویربرداری، با سرعت بالایی در حال رشد است، که با در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ (کلان داده)، پیشرفت های اساسی در قدرت محاسبه، و الگوریتم های یادگیری عمیق جدید تغذیه می شود. به غیر از توسعه روش های جدید AI، فرصت ها و چالش های بسیاری برای جامعه تصویربرداری وجود دارد، از جمله توسعه یک نام گذاری مشترک، روش های بهتر برای به اشتراک گذاری داده های تصویر، و استانداردهای تایید استفاده از برنامه AI در سراسر پلتفرم های تصویربرداری مختلف و جمعیت های بیمار. برنامه های نظارتی AI می توانند با شناسایی موارد مشکوک یا مثبت برای بازبینی اولیه، به رادیولوژیست ها کمک کنند تا فهرست کار را اولویت بندی کنند. برنامه های AI می توانند برای استخراج اطلاعات رادیومیک از تصاویری که به وسیله بازرسی بصری قابل تشخیص نیستند استفاده شوند، که به طور بالقوه ارزش تشخیصی و پیش آگهی به دست آمده از مجموعه داده های تصویر را افزایش می دهد. پیش بینی هایی صورت گرفته است که نشان می دهد AI رادیولوژیست ها را از کار بی کار می کند. این موضوع بیش از حد بیان شده است، و احتمال بیشتری وجود دارد که رادیولوژیست ها به طور سودمندی روش های AI را در فعالیت های خود لحاظ کنند. محدودیت های کنونی در دسترسی به تخصص فنی و حتی توان محاسباتی در طول زمان برطرف خواهد شد و همچنین می تواند توسط راه حل های دسترسی از راه دور مورد بررسی قرار گیرد. موفقیت AI در تصویربرداری با ارزش ایجاد شده اندازه گیری می شود: افزایش قطعیت تشخیصی، چرخش سریع تر، نتایج بهتر برای بیماران، و کیفیت زندگی کاری بهتر برای رادیولوژیست ها. AI مجموعه ای جدید و امیدوار کننده از روش ها را برای تجزیه و تحلیل داده های تصویر ارائه می دهد. رادیولوژیست ها این مسیرهای جدید را کشف خواهند کرد و احتمالا نقش مهمی در کاربردهای پزشکی AI ایفا خواهند کرد.

Keywords:

هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , رادیولوژی , فرصت ها و چالش ها , درمان و سلامت