La tecnica di imaging medico non è nuova, e i medici li usano per diagnosticare varie malattie del cuore, del cervello e di altre parti del corpo. Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale e l’apprendimento automatico stanno facendo avanzare ulteriormente le tecniche di imaging medico. Questi strumenti consentono al settore medico di automatizzare il campo medico e di aumentare l’analisi accurata della produttività per un trattamento migliore.
I medici possono diagnosticare i pazienti attraverso il miglioramento del processo di imaging medico. Grazie all’Intelligenza Artificiale e alle tecnologie di machine learning, i medici possono prevedere le malattie e fornire il trattamento in fasi precoci rispetto a prima.

Comprensione dell’analisi di imaging medico

I professionisti del settore medico utilizzano processi e metodi di imaging medico per creare un’immagine degli organi interni e di altre parti del corpo che non possono analizzare ad occhio nudo. Questi professionisti possono fornire trattamenti aggiuntivi e diagnosticare il corpo umano in profondità. I medici di solito si affidano al processo di imaging medico per il trattamento e il follow-up delle malattie diagnosticate.
L’imaging medico comporta numerose tecniche radiologiche. Ecco alcuni esempi di queste tecniche che potreste conoscere:
– PET o tomografia ad emissione di positroni
– TAC o tomografia computerizzata
– Risonanza magnetica o risonanza magnetica
– Radiografia a raggi X

Come l’IA può trarre vantaggio dall’analisi dell’immagine medica

I radiologi possono prendere decisioni migliori e aumentare la loro produttività nel trattamento dei pazienti attraverso l’intelligenza artificiale e l’analisi delle immagini mediche basata sull’apprendimento automatico. Possono trovare e migliorare rapidamente le condizioni dei pazienti.
Ora che l’industria comprende l’importanza della tecnologia per il processo di imaging medico, numerosi fornitori ed esperti tecnologici stanno lavorando per fornire all’industria medica strumenti e applicazioni migliori.
Questo ci permette di migliorare la qualità delle informazioni a disposizione dei radiologi durante l’esecuzione delle analisi, il che consente una migliore precisione. L’uso crescente delle tecnologie AI e ML nel campo della medicina sta migliorando la raccolta dei dati e i rapporti che ne derivano. I radiologi possono accedere all’anamnesi del paziente e ripercorrere il loro precedente trattamento per condurre una diagnosi accurata. Anche se le condizioni mediche sono complesse, la collaborazione di un radiologo professionista con queste tecnologie sta risolvendo le principali sfide della storia clinica.
Algoritmi di apprendimento profondo possono apprendere ed eseguire vari compiti critici per aiutare gli esperti nel processo decisionale e nell’identificazione precoce delle malattie. Possono accedere a dati nuovi e precedenti per fornire trattamenti con i massimi benefici. Questo spiega perché le tecnologie AI e ML stanno prendendo d’assalto il settore sanitario. Ecco alcuni dei vantaggi che l’IA e ML forniscono per l’analisi dell’immagine medica:
– Con l’aiuto di una migliore analisi dell’immagine medica basata sull’IA e ML, gli esperti medici possono migliorare il loro processo clinico e la produttività del flusso di lavoro.
– Queste tecnologie ridurranno il rischio di analisi errate e ritardi, aumentando la reportistica, l’interpretazione e la lettura dei risultati.
– I team medici dotati di analisi di immagini mediche basate su IA e ML possono prendere decisioni informate e rapide, diagnosticare facilmente le condizioni e snellire il flusso di lavoro: Questo, in ultima analisi, migliora la soddisfazione e l’esperienza del paziente
– AI e ML permetteranno ai ricercatori di analizzare i dati e di trovare migliori trattamenti per nuove malattie. Inoltre, le tecnologie di apprendimento meccanico profondo possono generare nuovi dati dai dati di formazione, automatizzando il processo di apprendimento

Perché avete bisogno di IA e ML in Medical Imaging

L’industria medica si sta evolvendo dai metodi tradizionali come la TAC (Tomografia computerizzata), i raggi X e la risonanza magnetica (risonanza magnetica) e li sta facendo progredire con capacità di calcolo. Queste possibilità stanno migliorando la precisione e la velocità di elaborazione dell’immagine. Di seguito, troverete alcune ragioni per cui abbiamo bisogno di IA e ML per l’imaging medico:

1. Aumento della produttività

L’IA e l’apprendimento automatico hanno un algoritmo migliore per i compiti e le attività di calcolo. Queste tecnologie analizzano i dati e forniscono le immagini mediche in tempo reale.

2. Diagnosi accurata

Con l’apprendimento automatico possiamo sviluppare un modello che diagnostica in modo efficiente malattie come i tumori o il cancro. Le tecnologie di machine learning e di intelligenza artificiale funzionano con un algoritmo che riduce le possibilità di errore. L’intelligenza artificiale può identificare le cellule cancerose dalle immagini mediche di numerose diapositive. Il tasso di precisione di un sistema di imaging di IA è del 99%, mentre un professionista medico ha il 38% di precisione.

3. Sistema automatizzato

I professionisti del settore medico possono automatizzare il flusso di lavoro della radiologia e di altri compiti computazionali per la ricerca di malattie.

4. Analisi dei dati quantitativi

Il professionista non può analizzare i dati all’istante. Hanno bisogno di un sistema in grado di generare e analizzare i dati quantitativi per poterli visualizzare. Tuttavia, il sistema di intelligenza artificiale ha capacità che vanno al di là di quelle umane. Eseguono analisi istantanee per rilevare la ragione e i possibili trattamenti analizzando la storia medica precedente e altri dati.

5. Enorme raccolta di dati

AI e ML possono generare, raccogliere e accedere a grandi quantità di dati e fornire i risultati delle condizioni del paziente in tempo reale. I risultati sono efficienti e precisi rispetto ai risultati ottenuti da un medico.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nell’analisi delle immagini

Professionisti ed esperti nel campo della medicina comprendono l’importanza dell’IA e della ML nell’imaging medico. La parte migliore di questa tecnologia è che gli esperti tecnologici e i ricercatori stanno ancora facendo progressi tecnologici. Stanno perfezionando gli strumenti per migliorare le possibilità di analisi delle immagini.
Ancora oggi, l’Intelligenza Artificiale permette ai professionisti e agli esperti di automatizzare e generare analisi mediche senza sprecare il loro tempo. In futuro, potremo trovare soluzioni a problemi critici e limitazioni delle tecnologie e migliorare la qualità dei processi di imaging. Gli esperti stanno lavorando per ridurre le radiazioni e il tempo di scansione per proteggere i pazienti e i professionisti che lavorano in presenza di radiazioni elevate.
L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale aiutano nella patologia e nell’imaging radiologico. Aumentano inoltre l’efficienza nelle pratiche cliniche fornendo approcci estesi e stimolanti nel settore medico.

Conclusione

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono aumentare la produttività, l’analisi quantitativa e l’accuratezza del flusso di lavoro del radiologo. I radiologi possono dare priorità e automatizzare i loro dati e le loro attività per un accesso in tempo reale. Queste tecnologie possono migliorare la qualità dei dati e fornire strumenti e applicazioni automatiche. Inoltre, il miglioramento dell’analisi delle immagini mediche basate su IA e ML fornirà agli esperti medici informazioni accurate per diagnosticare il paziente e garantire che riceva un trattamento adeguato.