Візуальна діагностика: від винаходу до систем зі штучним інтелектом

У міру розвитку технологій стає зрозуміло, що штучний інтелект (artificial intelligence, AI) відіграватиме важливу роль у медицині в цілому, і в галузі медичної візуалізації зокрема. Очевидно, що незабаром AI стане частиною повсякденного життя при діагностиці більш простих випадків і виконанні завдань, що повторюються.

Радіологія як ігровий майданчик для технологічного розвитку

Рентген

Область клінічної радіології розпочалася з цілком випадкового відкриття рентгенівського випромінювання Вільгельмом Конрадом Рентгеном 8 листопада 1895 року у Вюрцбурзі, Німеччина. Протягом двох місяців світ охопила рентгенівська манія. Сенсаційні заголовки в газетах пропагували "нове світло, видиме крізь тіло до кісток", а один винахідник навіть припустив, що незабаром у кожному будинку буде електронно-променева машина.

Відео дня

Ультразвукові апарати

Приблизно через півстоліття після відкриття рентгенівського проміння ультразвук приєднався до методів медичної візуалізації. З середини шістдесятих років поява комерційно доступних систем уможливила їх ширше розповсюдження.

Швидкий технологічний прогрес в електроніці та п'єзоелектричних матеріалах забезпечив подальші покращення кольору та додаткові можливості, включаючи отримання рухомих зображень у реальному часі.

Томографи

Перші комп'ютерні томографи були представлені в 1971 р. з одним детектором для дослідження мозку під керівництвом Годфрі Хаунсфілда, інженера-електрика з EMI. Найперший МРТ-сканер був побудований Раймондом Дамадьяном у 1970-х роках вручну за допомогою студентів із Медичного центру Даунстейт у Нью-Йорку. Він виконав перше МРТ-сканування здорової людини у 1977 році та людини, хворої на рак, у 1978 році.

Перше функціональне МРТ-сканування людського мозку було здійснено на початку 1990-х років. На початку 2000-х років МРТ серця, МРТ тіла, візуалізація плода, функціональна МРТ стали рутинними дослідженнями у багатьох центрах візуалізації.

Автоматизація

Отже, історія радіології показує як розширення можливостей, так і підвищення точності. Хоча останнє все ще залишається у центрі уваги, також спостерігається помітне зрушення у бік полегшення життя радіологів шляхом автоматизації.

Оскільки радіологам необхідно переглядати все більше і більше зображень щодня, стає неминучим, що частина їхньої роботи може бути автоматизована. Для цього використовується машинне навчання, після чого алгоритми зможуть виявляти багато типів аномалій на основі радіологічних зображень.

AI не зможе взяти на себе всі завдання радіологів. Якщо подивитися на частоту діагнозів на медичних зображеннях, є загальні випадки, де AI може допомогти, також є незвичайні, але справді важливі деталі, які не можна пропустити.

Ультразвукові системи зі штучним інтелектом

Наразі єдиним портативним ультразвуковим сканером з повною діагностичною візуалізацією, в якому використовується AI, є Kosmos.

Штучний інтелект дозволяє медичним працівникам, які не мають спеціальної підготовки в галузі ультразвукової візуалізації, проводити професійні обстеження діагностичної якості, порівнянного із зображеннями, отриманими за допомогою більших та тяжких УЗД-апаратів.

Висновок

Впровадження AI у медичну візуалізацію можна порівняти з появою автопілота в авіації. Нововведення не замінило пілотів, а збільшило їхні завдання. У дуже тривалих польотах зручно включати автопілот, але він марний, коли потрібне швидке рішення.

Аналогічно штучний інтелект не замінить лікарів, які займаються візуальною діагностикою. Проте ті лікарі, які використовують AI, замінять тих, хто цього не робить.