Një sistem i inteligjencës artificiale (AI) mund të interpretojë dhe t’i japë përparësi rrezeve të parregullta të gjoksit, duke zvogëluar potencialisht numrin e testeve dhe duke dhënë sa më shpejt kujdesin e nevojshëm tek pacientët, sipas një studimi që shfaqet në Radiology.
“Aktualisht nuk ka mënyra sistematike dhe të automatizuara për të analizuar rrezet e gjoksit dhe për t’i kategorizuar ato kritike dhe urgjente në krye të raportimit”, tha bashkautori i studimit Giovanni Montana, dikur studiues i King’s College në Londër dhe aktualisht në Universitetin Warwick në Coventry, Angli.
Në U.K ka rreth 330,000 rreze X që kanë pritur më shumë se 30 ditë për një raport. Mësimi i thellë (DL) është propozuar si një mjet i automatizuar për të reduktuar këtë diferencë të mbetur dhe për të identifikuar testimet që meritojnë vëmendje të menjëhershme, veçanërisht në sistemet e kujdesit shëndetësor të financuar nga publiku.
Sistemi AI i zhvilluar për të identifikuar gjetjet kyçe
Për studimin, Profesor Montana dhe kolegët përdorën 470.388 rreze X të gjoksit për të zhvilluar një sistem AI që mund të identifikonte gjetjet kyçe. Imazhet ishin zhveshur nga çdo informacion identifikues për të mbrojtur privatësinë e pacientit. Raportet radiologjike u para-përpunuan duke përdorur Përpunimin Natyror të Gjuhës (NLP). Për çdo rreze X, sistemi i brendshëm i hulumtuesve kërkoi një listë të etiketave që tregonin se cilat anomali të veçanta ishin të dukshme në imazh.
“NLP shkon përtej përputhjes së modelit”, tha Dr. Montana. “Përdor teknikat e AI për të nxjerrë në pah strukturën e çdo fjalie të shkruar; për shembull, identifikon praninë e gjetjeve klinike dhe vendndodhjeve të trupit dhe marrëdhëniet e tyre. Zhvillimi i sistemit NLP për etiketimin e rrezeve të gjoksit ishte një moment historik në studimin tonë.”
NLP analizoi raportin radiologjik për t’i dhënë prioritet çdo imazhi si kritik, urgjent, jo urgjent ose normal. Një sistem AI për vizionin kompjuterik u trajnua më pas duke përdorur imazhe të emërtuara me rreze X për të parashikuar prioritetin klinik vetëm nga paraqitjet. Studiuesit testuan performancën e sistemit për prioritizimin, duke përdorur një grup të pavarur prej 15,887 imazheve.
Sistemi AI mund të zvogëlojë ngarkesën e punës së Radiologut për shqyrtimin e grafisë
Sistemi AI përcakton me një saktësi të lartë të gjitha parregullsitë e rrezeve X të gjoksit. Simulimet treguan se me sistemin AI gjetjet kritike morën një mendim nga eksperti radiolog për 2,7 ditë, dukshëm më shpejt se mesatarja 11,2-ditore me praktikën aktuale.
“Rezultatet fillestare janë emocionuese pasi ato tregojnë se një sistem AI mund të trajnohet me sukses duke përdorur një bazë të dhënash të mëdha radiologjike të fituara në mënyrë rutinore”, tha Dr. Montana. “Me vlefshmërinë klinike të mëtejshme, kjo teknologji pritet të zvogëlojë ngarkesën e punës së radiologut me një sasi të konsiderueshme duke zbuluar të gjitha testimet normale, kështu që mund të kursehet më shumë kohë për ata që kanë nevojë për më shumë vëmendje”.
Studiuesit po planifikojnë të zgjerojnë kërkimet e tyre në një madhësi shumë më të madhe të mostrave dhe të vendosin algoritme më komplekse për performancë më të mirë.
“Një arritje e rëndësishme për këtë hulumtim do të konsistojë në gjenerimin automatik të fjalive që përshkruajnë anomalitë radiologjike të para në imazhe”, tha Dr. Montana. “Ky duket një objektiv i arritshëm duke pasur parasysh teknologjinë aktuale”.
Burimi / www.rsna.org
© Nuk lejohet riprodhimi i shkrimeve pa vendosur autorësinë e revistës "Psikologjia" dhe pa cituar burimin.
