Искусственный интеллект на рынке медицинской визуализации и радиодиагностики: основные моменты

Одной из наиболее потенциальных областей инноваций в области здравоохранения является применение искусственного интеллекта в медицинской визуализации и медицинской диагностике. Отчет Stratview Research дает представление о возможностях, осведомленности, спросе и тенденциях в таких сегментах, как машинное обучение в здравоохранении, интеграция ИИ в рентгенологию и многое другое. Магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ) в совокупности составляют 70–80% рынка, за ними следуют нейрорадиология и другие.

Сегменты рынка

Приложения искусственного интеллекта варьируются от получения изображений, обработки до вспомогательных отчетов, планирования последующих действий, хранения данных, интеллектуального анализа данных и других. В отчете представлен баланс между угрозами ИИ и возможностями для рентгенологов в современном медицинском мире. Использование машинного обучения включает в себя вычислительные модели и алгоритмы, имитирующие архитектуру биологической нейронной сети в мозгу, то есть искусственные нейронные сети (ИНС). С точки зрения производительности Глубокое обучение имеет более высокую производительность по сравнению с традиционным машинным обучением.

Увеличение объема обрабатываемых данных может повлиять на то, как рентгенологи интерпретируют изображения, т. е. от вывода до обнаружения и описания. Когда рентгенологи анализируют слишком много изображений в день, шансы на ошибку возрастают, в то же время радиолог превращается в простого «аналитика изображений». Клиническая интерпретация результатов остается за другими врачами или специалистами. Другими словами, если у радиологов нет времени для клинической оценки или сценариев, таких как рынок Индии, Восточной Европы или Африки, где не хватает рентгенологов, окончательная интерпретация рентгенологических исследований будет предоставлена ​​неспециалистам в области медицинской визуализации. В этих обстоятельствах ИИ является отличной поддержкой для медицинской визуализации, поскольку алгоритмы ИИ могут просматривать медицинские изображения для выявления закономерностей после обучения большому количеству обследований и изображений. Врачи в отдаленных районах могут фактически переключиться на байесовский процесс принятия решений с помощью ИИ. Этот рынок должен сильно вырасти, поскольку ИИ может извлекать из изображений черты, видимые или невидимые для человеческого глаза, тем самым повышая специфичность и чувствительность изображений в радиодиагностике.

ИИ может заменить многие рутинные задачи по обнаружению, характеристике и количественной оценке, которые в настоящее время выполняются рентгенологом с использованием когнитивных способностей, а также выполнить интеграцию интеллектуального анализа данных электронных медицинских записей в процесс (EHR / EMR сам по себе является более крупным рынком). ).

Автоматизация обнаружения аномалий в обычно назначаемых тестах визуализации, таких как рентгенограмма грудной клетки, может привести к более быстрому принятию решений и меньшему количеству диагностических ошибок. Например, использование ИИ для выявления увеличения левого предсердия на рентгенограмме грудной клетки может исключить другие сердечные или легочные осложнения и помочь поставщикам выбрать целенаправленный подход при лечении субъекта. Инструменты ИИ можно использовать для автоматизации других измерительных задач, таких как анализ аортального клапана, измерение угла киля, диаметра легочной артерии и т. д.

ИИ применяется в ортопедическом сегменте, а также может использоваться для выявления трудно обнаруживаемых переломов (тип перелома часто трудно определить на стандартных изображениях). ИИ может помочь врачу разделить изображения на основе трудноразличимых переломов, вывихов, повреждений мягких тканей и других состояний по сравнению с внутренним кровотечением или повреждением органов. Например, пациента с травмой головы и шеи можно оценить на предмет перелома зубовидного отростка с помощью рентгенологического инструмента ИИ.

ИИ имеет большие возможности в диагностике неврологических состояний. Дегенеративные неврологические заболевания, такие как боковой амиотрофический склероз (БАС), могут быть тяжелым диагнозом для пациента. В настоящее время не существует лекарства от БАС, и существует множество подобных неврологических состояний, при которых для постановки точного диагноза требуется время, что приводит к более высоким затратам на здравоохранение. Используя инструмент ИИ, БАС и первичный боковой склероз (PLS) можно легко разграничить, и это может помочь врачу выбрать путь лечения гораздо более эффективным способом. В настоящее время таких инструментов нет. Ожидается, что спрос на ИИ в неврологическом сегменте вырастет в среднем на 21–28% в год в период с 2020 по 2025 год во всем мире. Рынки, такие как США, Япония, Китай и некоторые страны Западной Европы, станут первыми, кто внедрит такую ​​технологию.

Автономный ИИ обладает огромным потенциалом для снижения затрат на здравоохранение, повышения качества медицинской помощи и повышения доступности медицинской помощи там, где находятся пациенты, а не больницы. Например, в Нью-Мексико, недалеко от мексиканской границы, есть хорошая диабетическая клиника, которая внедрила специализированные диагностические технологии (с использованием ИИ) в свою систему первичной медико-санитарной помощи, помогая при обследовании глаз при диабете, и, что удивительно, клиникой управляют обученные медсестры и медицинские работники. рабочие. В отчете Stratview Research рассматриваются такие тематические исследования на рынке, которые могут быть воспроизведены по низкой цене в другом месте на мировом рынке. В то время как развитые рынки, такие как Северная Америка, Западная Европа и Япония, имеют необходимый бюджет и склонны к внедрению ИИ в свою визуализацию и диагностику, страны третьего мира, такие как Нигерия, Габон, Эфиопия, Истония, Латвия, Лаос, Судан и другие развивающиеся страны нуждаться в этом раньше, чем кому-либо другому, чтобы сократить расходы на здравоохранение и сделать уход ближе к пациентам. Такие компании, как Zebra Medical Vision, IBM, Arterys, Gauss Surgical Inc., Zebra Medical Vision, Sigtuole, Freenome, MIT и многие другие компании уже расширяют свои технологии и делают их доступными на различных рынках.

Ссылка на источник: https://www.stratviewresearch.com/499/artificial-intelligence-market-in-medical-imaging-and-diagnostics.html