Cercetările anterioare au descoperit că inteligența artificială poate fi folosită in imagisti-ca pentru a identifica diversele procese patologice. Acest lucru evidențiază potențialul acestui sistem de a reduce volumul de muncă al radiologilor, de a îmbunătăți acu-ratețea rezultatelor și de a îmbunătăți rata de detectare a unor afectiuni grave precum cancerul. Iar furnizorii de servicii de sanatate explorează acest taram care promite sa revolutioneze si industria medicala.
Conform studiilor, tehnologia susținută de AI are o precizie de până la 99% și crește eficiența fluxului de lucru prin scăderea timpului total de interpretare a datelor si elabo-rare a raportului imagistic cu 34%. Poate imbunatati procesele, fluxurile si rezultatele finale, dar pana acum, cel putin, judecata si expertiza medicilor ramane suverana.
Am discutat despre aceste noi inovatii in imagistica adoptate si in Romania cu dna Dr Aurelia Cristina Bilbie, medic primar Radiologie Imagistica in cadrul re-telei Regina Maria, un specialist cu o experienta relevanta in domeniu si compe-tente in senologia imagistica si CT.
Inteligența artificială (AI) a acaparat astazi interesul multor industrii, fiind sinonima cu inovatia, iar domeniul sănătății nu face excepție. Mulți specialiști simt influența tehnolo-giei și așteaptă cu nerăbdare cele mai noi dezvoltări software care să îi ajute în rutina lor de zi cu zi.
Ce sunt inteligenta artificiala si deep learning (invatarea profunda) din perspectiva medi-cinei si cum influențează radiologia astăzi?
Inteligenta artificiala este capacitatea unei mașini de a imita funcții umane, cum ar fi raționamentul, învățarea, planificarea și creativitatea.
AI utilizeaza modelele de învățare automată pentru a căuta date medicale și pentru a descoperi informații care să ajute la îmbunătățirea rezultatelor în materie de sănătate și a experienței pacienților.
Inteligenta artificiala transformă radical practica medicinei. Îi ajută pe medici să diagnosticheze pacienții cu mai multă acuratețe, să facă predicții despre evolutia diferitelor patologii și să recomande tratamente personalizate, mai eficiente.
Învățarea profundă (deep learning) este un subset al învățării automate și stă la baza majorității instrumentelor AI pentru interpretarea imaginilor. Algoritmii de învățare profundă pot învăța automat reprezentările caracteristicilor din date fără a fi nevoie de o definire prealabilă de către experți umani.
În multe feluri, învățarea profundă poate oglindi ceea ce fac radiologii pregătiți, adică identifică parametrii imaginii, dar și evalueaza importanța acestor parametri pe baza altor factori pentru a ajunge la o decizie clinică
Cum ajută AI la îmbunătățirea productivității radiologilor?
Prin automatizarea anumitor actiuni repetitive și furnizarea de informații în timp real, inteligenta artificiala poate ajuta la exprimarea unei decizii mai rapide și mai informate.
Printre beneficiile utilizarii inteligentei artificiale voi mentiona: detectarea si diagnosticarea precoce, cresterea acuratetii si reducerea erorilor medicale, evaluarea cazurilor prin prioritizare, optimizarea si reducerea dozelor de radiatii, cresterea calitatii examinarilor imagistice, reducerea erorilor medicale, economia substantiala de timp.
Regina Maria a implementat proiecte legate de inteligenta artificiala, fiind un pionier al proiectelor curajoase in domeniul medical in Romania. Care este cel mai nou proiect pe care il desfasurati in radiologie legat de AI?
Cel mai nou proiect consta in utilizarea unui dispozitiv software „Lunit INSIGHT MMG”, care este un sistem de detectare/diagnostic asistat de computer (CADe/x), bazat pe un algoritm de inteligență artificială menite să ajute la detectarea, localizarea, identificarea și caracterizarea zonelor suspecte de cancer de sân pe mamografii.
In ce consta deepcOS, in ce arii de imagistica este implementat si cum functioneaza?
DeepcOS AIM este cea mai noua platforma medicala implementata in cadrul retelei REGINA MARIA, ce permite unui departament de imagistica să obțină acces la inteligenta artificiala, in cazul nostru permite analiza AI mamografica.
Accesul este stabilit printr-o componentă software (denumita „deepcOS Gate”), instalata pe site-ul departamentului de imagistica și o a doua componentă, platforma AI în deepc Cloud.
Imaginile mamografice (datele DICOM) sunt trimise automat către deepcOS Gate prin PACS (Picture Archiving and Communication System), un sistem complex si avansat de arhivare si acces la imagistica medicala de care dispunem in cadrul retelei. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) este standardul international de schimb de date pentru imagistica biomedicală.
Datele sunt pseudonimizate și trimise automat către platforma AI. Datele sunt procesate de sistem si imaginile mamografice sunt analizate de sistemul AI, informatiile rezultate ajutand medicul radiolog in redactarea rezultatului final.
In senologie, de exemplu, domeniul de care ma ocup prioritar si unde folosesc acest sistem de AI, imaginea sub format DICOM rezultata in urma analizei AI contine informatii despre:
- Abnormality Score - reprezintă probabilitatea prezenței unei leziuni maligne pe imagine pe fiecare incidenta a fiecarui san;
- Contour Weight indicator - arată semnificația grosimii liniei în hartă termică în tonuri de gri cu care este fiecare anomalie incercuita;
- Grayscale Heatmap – este o hartă termică în tonuri de gri care traseaza conturul fiecărei leziuni;
- Breast Density - indica densitatea sanului;
- Lesion Score - reprezintă scorul de risc al anomaliei, aratat individual pe fiecare leziune;
- Composition Category - reprezintă cele patru categorii (A, B, C, D) pe criterii BI-RADS și numerice calculate de AI (1-10).
- Lesion Type - reprezintă probabilitatea prezenței următoarelor leziuni: doar leziunea țesuturilor moi (M), numai calcificări (C), leziune a țesuturilor moi cu calcificări (M&C).
Trebuie subliniat ca dispozitivul software este o detectie auxiliara si un ajutor deosebit de valoros de diagnostic, nu un ajutor interpretativ. Cu alte cuvinte, sistemul nu poate pune un diagnostic autonom, dar vine cu o analiza pertinenta, rapida a volumului imens de date obtinute in urma scanarilor imagistice care faciliteaza rezolutia finala a medicului radiolog si creste gradul de precizie al interpretarilor imagistice si diagnosticului radiologic.
Care sunt beneficiile lui principale si unde este implementat in cadrul retelei?
Utilizarea a fost implementata in toate centrele de radiologie si imagistica medicala ale retelei noastre medicale. Dispozitivul software a fost conceput pentru a detecta numai zonele suspecte de cancer de sân, fara detectarea altor anomalii ale sânilor.
Dispozitivul este un instrument adjuvant, rezultatul analizei poate fi diferit de decizia finală luată de medic. Pe baza semnelor și simptomelor pacientului sau altor informatii (asocierii altor caractere imagistice, istoric, antecedente familiale), medicul stabileste o concluzie.
Exista si alte proiecte in domeniul radiologiei la RM care implica AI?
Alte doua dispozitive software ce ne furnizeaza analiza AI sunt utilizate in departamen-tele de imagistica: analiza radiografiilor pulmonare si a examinarilor CT pulmonare.
Exista temeri ca AI ar putea inlocui multi specialisti in medicina, inclusiv pe radiologi? Sunt fondate aceste suspiciuni, poate AI sa concureze cu mintea umana? Cat de de-parte ne aflam de momentul cand interpretarea unor investigatii va fi facuta de un robot inteligent?
Radiologii vor fi inlocuiti de AI? Răspunsul simplu este: NU. Cu toate acestea, viața profesională se va schimba, fără îndoială, în această eră a inteligenței artificiale. Multe dintre sarcinile de rutină unice din fluxul de lucru radiologic vor fi efectuate mai rapid și mai bine de algoritmi AI, dar rolul medicului radiolog este unul complex, axat pe rezolvarea problemelor clinice complexe.
Adevărata provocare nu este să ne opunem încorporării AI în viața profesională, ci să îmbrățișăm inevitabila schimbare a practicii radiologice, încorporând AI în fluxul de lucru radiologic. Radiologii pot evita capcana rezultatelor fals pozitive furnizate de AI, prin educarea lor înșiși și a viitorilor colegi, colaborând cu cercetătorii pentru a se asigura că aceasta este implementată într-un mod util, sigur și semnificativ și asigurându-se că utilizarea sa este întotdeauna îndreptată în primul rând spre beneficiul pacientului. În acest fel, AI poate îmbunătăți radiologia și permite radiologilor să-și îmbunătățească în mod continuu relevanța și valoarea
Sunteți un expert in imagistica si radiologie recunoscut in domeniul sanatatii și sunteți invitata la evenimente de top în domeniul radiologiei. Care este subiectul cel mai discutat în zilele noastre, in special in senologie, domeniu in care aveti un nivel inalt de expertiza si un interes special?
Pe plan national, o importanta deosebita este data necesitatii unui program național de screening pentru cancerul de san, populațional organizat.