Инструменты Vision AI для диагностики в здравоохранении

Когда врачи просматривают рентгеновские снимки после длительных смен или анализируют сотни медицинских изображений, важные находки иногда могут быть упущены. Это распространенная проблема в области медицинской диагностики. 

Даже незначительные задержки или упущенные детали могут повлиять на качество ухода за пациентами. Для решения таких проблем в поддержку врачей используются системы искусственного интеллекта (ИИ). 

От раннего выявления заболеваний с помощью медицинской визуализации до помощи в принятии диагностических решений — они становятся неотъемлемой частью деятельности медицинских организаций. Фактически, инструменты искусственного интеллекта интегрируются в различные технологии здравоохранения. 

Сюда входят модели искусственного интеллекта для анализа визуальных данных, диагностическое программное обеспечение, помогающее врачам при обзоре, и клинически внедренные системы искусственного интеллекта, которые работают в реальных условиях здравоохранения. Хотя каждый тип инструмента искусственного интеллекта служит своей цели, все они преследуют одну и ту же задачу: обеспечить более точные, последовательные и надежные диагнозы.

В этой статье мы подробнее рассмотрим некоторые популярные инструменты искусственного интеллекта, используемые для диагностики в клинических условиях. Приступим!

Взгляд на технологии искусственного интеллекта и диагностику в здравоохранении

ИИ может использоваться для поддержки диагностики в здравоохранении на нескольких этапах. Он может работать от первоначального анализа медицинских данных до предоставления информации при принятии окончательных решений.

Такие возможности делают ИИ ценным инструментом в системах здравоохранения, работающих с большими объемами данных. Именно поэтому многие специалисты в области здравоохранения начинают использовать инструменты на базе ИИ для различных целей. 

Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать рентгеновские снимки и компьютерные томограммы, чтобы найти в медицинских изображениях закономерности, которые человек может пропустить при ручном просмотре. Решение на основе компьютерного зрения может автоматически отмечать подозрительные области и ускорять процесс диагностики. 

Таким образом, это повышает точность диагностики, не замедляя существующие клинические рабочие процессы, а также освобождает больше времени для специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на другой работе. Фактически, прогнозируется, что мировой рынок компьютерного зрения в здравоохранении вырастет на 10,97 миллиарда долларов в период с 2025 по 2030 год, что подчеркивает растущее внедрение этих технологий.

Инструменты Vision AI могут даже помочь в анализе человеческих тканей в микроскопическом масштабе. Модели машинного обучения и глубокого обучения могут использоваться для задач микроскопического анализа данных, таких как подсчет клеток за секунды. Это означает, что медицинские работники могут сосредоточиться на самом важном: на пациенте.

Кроме того, некоторые передовые клинические системы искусственного интеллекта могут объединять данные медицинской визуализации с данными о пациентах из электронных медицинских карт (EHR) и результатами клинических испытаний. Обрабатывая все эти данные с помощью искусственного интеллекта, врачи могут создавать индивидуальный план лечения для каждого пациента. Это особенно полезно при сложных заболеваниях, таких как рак груди или сердечно-сосудистые заболевания.

Типы инструментов искусственного интеллекта, используемых поставщиками медицинских услуг

Диагностика в здравоохранении может осуществляться с помощью различных инструментов искусственного интеллекта, каждый из которых выполняет свою конкретную роль. Некоторые из них ориентированы на анализ медицинских изображений, другие — на поддержку клинических рабочих процессов, принятие решений или операций на системном уровне в среде здравоохранения.

Вот несколько основных типов инструментов искусственного интеллекта, используемых для диагностики в здравоохранении:

• Модели Vision AI: это базовые модели искусственного интеллекта, ориентированные на задачи визуального понимания, такие как обнаружение, локализация, сегментация и подсчет объектов на медицинских изображениях и слайдах патологических препаратов. Они не принимают клинических решений самостоятельно, но предоставляют основную информацию на уровне изображений, которая лежит в основе диагностических приложений, основанных на визуализации.
• Диагностическое программное обеспечение на базе искусственного интеллекта: такие инструменты созданы на основе фундаментальных моделей и предназначены для поддержки принятия клинических решений. Они анализируют и объединяют данные из нескольких источников, таких как медицинские изображения, электронные медицинские карты (EHR), результаты лабораторных исследований и клинические записи, чтобы выявлять закономерности, отмечать потенциальные аномалии, расставлять приоритеты и помогать врачам при диагностике.
• Клинически внедренные системы ИИ: это полностью интегрированные, регулируемые решения ИИ, одобренные для реального клинического использования. Обычно они сочетают в себе несколько моделей ИИ, клинические правила, уровни валидации и механизмы мониторинга для безопасной работы в рамках определенных сценариев использования. В зависимости от разрешения регулирующих органов эти системы могут выполнять автономные или полуавтономные диагностические задачи, отвечая строгим требованиям к производительности, безопасности и конфиденциальности данных.

Популярные инструменты на базе искусственного интеллекта для диагностики в здравоохранении

Теперь, когда мы лучше понимаем, как различные инструменты ИИ могут поддерживать диагностические рабочие процессы, давайте рассмотрим некоторые из лучших инструментов ИИ, которые в настоящее время используются в медицинской диагностике.

1.YOLO Ultralytics YOLO

YOLO Ultralytics YOLO — это семейство моделей компьютерного зрения в реальном времени, предназначенных для выполнения различных задач искусственного интеллекта в области зрения на изображениях и видео. В сфере здравоохранения эти модели могут использоваться в качестве базового компонента, помогающего системам искусственного интеллекта анализировать и понимать медицинские изображения.

СемействоYOLO Ultralytics YOLO включает Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11и последняя версия, Ultralytics . Эти модели не detect аномалии из коробки. 

Для выявления опухолей, повреждений, переломов или других аномалий их можно точно настроить или специально обучить на основе маркированных наборов данных медицинских изображений, которые научат их определять объекты или аномалии на медицинских изображениях. 

После тонкой настройки модели, такие как YOLO26, могут выступать в качестве визуального помощника в диагностических рабочих процессах. В частности, благодаря своей скорости они полезны в загруженных клинических условиях, где необходимо быстро просматривать большие объемы данных визуализации.

2. Viz.ai

Viz.ai — это диагностический инструмент на базе искусственного интеллекта, который может анализировать медицинские изображения. Он используется для анализа медицинских изображений с целью выявления состояний, требующих немедленного клинического внимания, таких как инсульт и сосудистые заболевания.

Этот инструмент искусственного интеллекта напрямую интегрируется в системы больниц, предоставляя альтернативу ручным процессам просмотра изображений. Viz.ai позволяет командам медицинских диагностов быстрее реагировать в случаях, когда срочность лечения напрямую влияет на результаты лечения пациентов. 

Одно из его ключевых применений — автоматическое обнаружение окклюзий крупных сосудов (LVO) на сканах. Система искусственного интеллекта также используется для отправки мгновенных оповещений хирургической бригаде через мобильные устройства, чтобы обеспечить быстрое вмешательство.

3. PathAI

Патология является важной частью изучения образцов тканей и выявления признаков заболеваний. Инструменты искусственного интеллекта, такие как PathAI, используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа высококачественных слайдов и выявления тонких закономерностей.

Патологи используют этот инструмент при анализе биопсий. Среди его применений — подсчет клеток и определение границ раковых образований на препаратах. Это повышает эффективность диагностического процесса и помогает медицинским работникам с большей уверенностью подходить к своим выводам.

4. Aidoc

Aidoc — это инструмент искусственного интеллекта, разработанный в первую очередь для радиологии и диагностики на основе визуализации, включая сердечно-сосудистые и неврологические заболевания. Вместо анализа письменных медицинских отчетов Aidoc фокусируется на данных медицинской визуализации, чтобы помочь выявить наиболее срочные и клинически значимые результаты.

Этот инструмент функционирует как постоянный фоновый монитор безопасности для рабочих процессов медицинской визуализации. Он автоматически анализирует сканы и отмечает случаи с высоким риском, чтобы они могли быть рассмотрены в первую очередь врачами. Это помогает сократить задержки в диагностике и обеспечивает постоянное обслуживание пациентов в условиях загруженных больниц.

Aidoc легко интегрируется в системы больниц и рабочие списки радиологов, где помогает выявлять такие неотложные состояния, как тромбоэмболия легочной артерии и внутричерепное кровоизлияние. Уделяя приоритетное внимание неотложным случаям, Aidoc способствует более быстрому реагированию врачей без нарушения существующих рабочих процессов.

5. Tempus

Tempus — это инструмент на базе искусственного интеллекта, используемый в лечении рака, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения о лечении. Он анализирует медицинские записи вместе с генетическими и молекулярными данными пациентов.

Платформа объединяет такую информацию, как история болезни пациента, результаты анализов и геномные данные, чтобы предоставить полезные клинические сведения. Анализируя эту информацию в совокупности, Tempus помогает врачам лучше понять заболевание и определить, какие методы лечения будут наиболее подходящими для конкретного пациента.

Tempus в основном используется онкологами для подбора лечения. Он сравнивает генетический профиль пациента с образцами, найденными в больших клинических и молекулярных базах данных, что помогает подбирать индивидуальное лечение рака.

6. Cleerly

Cleerly — это диагностический инструмент на базе искусственного интеллекта, используемый для анализа компьютерных томограмм сердца, в частности коронарной компьютерной томографии. Он помогает врачам увидеть детали на изображениях сердца, которые могут быть трудно различимы при стандартном визуальном осмотре.

Инструмент анализирует результаты компьютерной томографии для оценки накопления бляшек и сужения коронарных артерий, которые являются ключевыми показателями сердечных заболеваний. На основе этого анализа Cleerly генерирует подробный отчет, который помогает определить риск развития ишемической болезни сердца у пациента.

Эволюция роли ИИ в здравоохранении 

Прогресс, достигнутый ИИ в области здравоохранения, затрагивает и другие сферы, помимо медицинской визуализации. Хотя ИИ стал особенно эффективным для более эффективного и последовательного анализа медицинских изображений, новые приложения расширяют его роль в более широком диагностическом рабочем процессе. 

Сегодня системы искусственного интеллекта могут поддерживать автоматизированный анализ, приоритезацию случаев и принятие клинических решений, помогая врачам принимать более быстрые и обоснованные решения, при этом сохраняя медицинскую визуализацию в центре диагностической помощи. Хорошо известным примером этого широкого прогресса в области медицинского искусственного интеллекта является AlphaFold, разработанный Google . 

Хотя AlphaFold не используется непосредственно в клинической диагностике, он демонстрирует, как ИИ может анализировать сложные биомедицинские данные для точного прогнозирования трехмерной структуры белков, что значительно ускорило биологические исследования и открытие новых лекарственных препаратов. Такие достижения помогают заложить научную основу для новых диагностических тестов и целевых методов лечения.

Основные выводы

Искусственный интеллект быстро меняет диагностику в здравоохранении, повышая скорость, точность и эффективность клинических рабочих процессов. От медицинской визуализации и патологии до индивидуального планирования лечения — инструменты искусственного интеллекта помогают врачам принимать более обоснованные решения, одновременно снижая ручную нагрузку. По мере развития этих технологий они будут играть все более важную роль в предоставлении своевременной, основанной на данных и ориентированной на пациента медицинской помощи.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучите наши страницы с решениями, чтобы узнать о применении ИИ в производстве и компьютерном зрении в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать модели ИИ для компьютерного зрения.