本文概述了放射学的发展趋势和技术人工智能(AI)2021年申请。11名使用人工智能的放射科医生和行业领导者分享了他们的观点,其中包括:
•兰迪·希克斯,医学博士MBA,区域医学成像(RMI)放射科医生兼首席执行官,iCAD深度人工智能用户。
•Thomas Frauenfelder教授博士他是苏黎世大学诊断和介入放射学研究所的研究员,也是Riverain人工智能用户。
•Amy Patel,医学博士自由医院女性影像学医学主任,UMKC放射学助理教授,乳房超声Kios AI的用户。
•Sham Sokka博士飞利浦医疗保健副总裁兼创新、精准诊断主管。
•Ivo Dreisser他是AI Rad Companion的全球营销经理。
•比尔·莱西美国富士医疗系统公司医疗信息学副总裁。
•Karley Yoder),GE医疗副总裁兼人工智能总经理。
•乔治·埃斯帕达,爱克发医疗保健数字和计算射线照相业务部门的负责人。
•Pooja饶他是Qure.ai的研发负责人和联合创始人。
•吉尔前Carestream Health全球市场经理。
•塞巴斯蒂安镍他是西门子Healthineers公司AI path Companion全球产品经理。
在上海世博会上,人们对人工智能的态度发生了变化北美放射学会(RSNA)在过去两年里。人工智能对话最初是101级的,讨论了如何训练人工智能技术来分类狗和猫的照片。然而,在2020年,随着FDA对各种人工智能应用的大量批准,RSNA和整个行业的对话已经转向接受人工智能的有效性。放射科医生现在想讨论一种特定的人工智能算法将如何帮助他们节省时间,做出更准确的诊断,并使他们更有效率。
随着人工智能技术水平的提高和技术的广泛采用,使用人工智能的放射科医生表示,人工智能给他们的诊断带来了额外的信心,甚至可以帮助那些在他们被要求阅读的检查类型方面可能不是深度专家的读者。
随着无数新的人工智能应用程序获得数十家成像供应商的监管批准,将这项技术引入医院的最大挑战是易于集成的格式。这导致一些供应商创建了人工智能应用程序商店。这使得AI应用程序可以轻松地集成到放射学工作流程中,因为这些应用程序已经作为第三方软件集成到更大的放射学供应商的IT平台中。
现在有数百个人工智能应用程序可以进行各种各样的分析,从数据分析、图像重建、疾病和解剖识别、自动化测量和高级可视化。人工智能应用可分为两种基本类型——用于改进工作流程的人工智能,以及用于临床决策支持的人工智能,如诊断辅助。
在工作流程方面,一些供应商正在利用人工智能将所有患者的信息、先前的检查和报告集中在一个位置,并消化这些信息,使放射科医生更容易消化这些信息。通常,人工智能只会根据考试使用的成像协议提取与所问特定问题相关的数据和先验信息。其中一个例子是Siemens Healthineers AI临床路径和Siemens AI与PACS的集成,以自动化测量和高级可视化。
人工智能还有助于简化复杂的任务,并有助于减少相关考试的阅读时间。其中一个例子就是有数百张图像的3d乳房断层合成,它正在迅速取代仅产生4张图像的2d乳房x光检查。另一个例子是自动图像重建算法,以显著减少人工工作。人工智能现在也被直接集成到几家供应商的成像系统中,以加快工作流程并提高图像质量。
供应商表示,人工智能将继续存在。他们解释说,人工智能的未来将是自动化,以帮助提高图像质量,简化人工流程,提高诊断质量,分析数据的新方法,以及作为越来越多软件解决方案的一部分在后台运行的工作流辅助工具。
RSNA 2020大会上的几家供应商指出,人工智能在未来几年最大的影响将是,与全球快速增长的老年患者群体相比,它能够增强和加快少数放射科医生的工作流程。在医生或专科医生数量非常少的农村和发展中国家也有应用。
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