Wie verändert KI die medizinische Bildgebung, von der Krebsfrüherkennung bis zur Krankheitsverfolgung?

Man kann tief in den menschlichen Körper eindringen, ohne dass ein Arzt nötig ist. Klingt das nicht ein bisschen unglaublich? Die medizinische Bildgebungstechnologie in der Radiologie hat große Fortschritte gemacht und mit der Unterstützung von KI einen weiteren großen Schritt nach vorne gemacht. Die medizinische Gemeinschaft nutzt derzeit die leistungsstarke Rechenleistung von KI und maschinellem Lernen, um den menschlichen Körper zu scannen und nach subtilen Unterschieden zu suchen, die vom menschlichen Auge möglicherweise übersehen werden.

Die heutige medizinische Bildgebung umfasst eine Reihe komplexer Technologien, die jeden Datenpunkt analysieren, um Krankheiten von der Gesundheit und Signale von Lärm zu unterscheiden. In den ersten Jahrzehnten der Radiologie bestand die Aufgabe der Forscher vor allem darin, die Auflösung von Körperfotos zu verbessern, und in den folgenden Jahrzehnten bestand die Aufgabe darin, die Daten zu interpretieren, um sicherzustellen, dass nichts übersehen wurde.

Am Anfang bestand die primäre Aufgabe der Bildgebungstechnologie darin, medizinische Erkrankungen zu diagnostizieren, doch mittlerweile wird die Bildgebungstechnologie langsam zu einem wichtigen Bestandteil der Behandlung, insbesondere im Bereich Krebs. Ärzte untersuchen die Bilder und lassen sich dabei helfen, die Ausbreitung von Krebszellen zu überwachen, damit sie schneller und besser erkennen können, ob Behandlungen wirken. Die Bildgebung spielt eine neue Rolle und die Art und Weise, wie Patienten behandelt werden, hat sich verändert. Ärzte verfügen über mehr Informationen und können bessere Behandlungen für ihre Patienten auswählen.

Basak Dogan, außerordentlicher Professor am Southwestern Medical Center der University of Texas, sagte: „In den nächsten fünf Jahren werden wir erleben, wie funktionelle Bildgebung Teil der Behandlung wird. Die heutige Standardbildgebung kann echte klinische Fragen nicht beantworten und Patienten wünschen sich qualitativ hochwertigere Behandlungen.“ „Genauigkeit, damit sie auf der Grundlage umfassenderer Informationen bessere Entscheidungen treffen können. Funktionelle Technologie kann ihnen dabei helfen, eine frühe Diagnose zu stellen

Nutzen Sie die Bilder voll aus und lesen Sie so viel wie möglich automatisch aus, wodurch Radiologen wertvolle Zeit sparen. Zeit ist die erste Hürde, auf die die meisten Bildgebungsgeräte stoßen , sei es Röntgen, CT, MRT oder Ultraschall. Zu diesem Zeitpunkt können computergestützte Algorithmen ins Spiel kommen, die den Computer mithilfe leistungsstarker Rechenleistung darauf trainieren, zwischen Anomalie und Normalität zu unterscheiden. Daran wird derzeit gearbeitet.

Softwareexperten arbeiten seit Jahren Hand in Hand mit Radiologen, um große Mengen normaler und abnormaler Bilder zu analysieren. Ärzte geben die Ergebnisse an Computerprogramme weiter, sodass die Computer im Laufe der Zeit lernen können, sodass sie schließlich zwischen Anomalien unterscheiden können. Je mehr Bilder Sie vergleichen und je mehr Sie lernen, desto stärker wird die Unterscheidungsfähigkeit der KI sein.

Die FDA hat einen Bildgebungsalgorithmus mit einer Genauigkeit von 80–90 % zugelassen. Dennoch verlangt die FDA, dass selbst wenn ein maschineller Lernalgorithmus eine Entdeckung macht, es letztlich dem Menschen überlassen bleibt, die Entscheidung zu treffen. KI kann entdeckte Zweifel markieren, damit Ärzte sie überprüfen können, sodass Ärzte den Patienten schneller Antworten geben können.

Bei Mass General Brigham verwenden Krankenhäuser etwa 50 Algorithmen, um die Behandlung zu unterstützen, von der Erkennung von Aneurysmen und Krebs bis hin zur Erkennung von Symptomen von Embolien und Schlaganfällen. Die Hälfte der Algorithmen wurde von der FDA zugelassen, andere werden noch getestet.

Keith Dreyer, Chief Data Science Officer und stellvertretender Vorsitzender der Abteilung für Radiologie am General Hospital, sagte: „Unser Ziel ist es, Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Manchmal brauchen menschliche Ärzte mehrere Tage, um eine genaue Diagnose zu stellen, aber Computer sind anders, sie nie.“ Schlafen. Wenn der Computer eine genaue Diagnose durchführen kann, wird die Behandlung schneller sein Überwachen Sie Patienten und verfolgen Sie subtile Veränderungen. Diese Techniken sind bei der Krebsbehandlung äußerst wichtig, da Ärzte feststellen, ob Krebszellen wachsen, schrumpfen oder gleich bleiben, was für die Entscheidung, wie sie behandelt werden sollen, wichtig ist.

Dogan sagte: „Der Patient unterzieht sich einer Chemotherapie, was passiert mit den Krebszellen? Das ist für uns schwer zu verstehen. Standard-Bildgebungstechnologien können vor dem Ende der Chemotherapie keine Veränderungen erkennen. Der gesamte Prozess kann mehrere Monate dauern, und es wird mehrere Monate dauern, bis man es sieht.“

Mit der KI-Bildgebung können wir Veränderungen in Krebszellen erkennen, die unabhängig von Größe und Anatomie sind. Dogan fügte hinzu: „In den frühen Stadien der Chemotherapie haben die meisten Veränderungen in Krebszellen noch nicht das Ausmaß des Zelltods erreicht. Die Veränderungen bestehen in veränderten Interaktionen zwischen Immunzellen und Krebszellen

In vielen Fällen Krebszellen.“ Bewegen Sie sich nicht von außen nach innen. Anstatt auf vorhersehbare Weise zu schrumpfen, können kleine Taschen von Krebszellen innerhalb eines Tumors absterben, während andere weiterleben und die gesamte Masse pockennarbig zurücklassen wie ein von Insekten zerfressener Pullover. Da der Zelltod oft mit einer Entzündung einhergeht, nimmt die Größe der Krebszellen manchmal immer noch zu, aber die Anzahl der Krebszellen nimmt nicht unbedingt zu. Standardbildgebung kann uns nicht sagen, wie viele Krebszellen leben und wie viele tot sind. Die am häufigsten verwendeten bildgebenden Verfahren bei Brustkrebs sind Mammographie und Ultraschall, die lediglich der Suche nach anatomischen Merkmalen dienen.

Am University of Texas Southwestern Medical Center nutzt Dogan zwei Bildgebungstechnologien, um funktionelle Veränderungen bei Brustkrebspatientinnen zu verfolgen.

Im ersten Fall macht sie jedes Mal, wenn sich der Patient einem Chemotherapiezyklus unterzieht, Fotos vom Patienten und injiziert Mikrobläschen, um die subtilen Druckveränderungen um die Krebszellen herum zu beobachten. Ultraschallwellen können Veränderungen im Blasendruck erkennen, die sich um Krebszellen herum ansammeln; wachsende Krebszellen verfügen über mehr Blutgefäße, die ihre Expansion unterstützen als andere Gewebe.

In einer anderen Studie testete Dogan die photoakustische Bildgebungstechnologie, die Licht in Tonsignale umwandelt. Das Einstrahlen von Laserlicht auf das Brustgewebe bringt die Zellen zum Schwingen, wodurch Schallwellen entstehen, die erfasst und analysiert werden können. Mithilfe der photoakustischen Bildgebungstechnologie kann der Sauerstoffgehalt von Krebszellen bestimmt werden. Krebszellen benötigen beim Wachstum mehr Sauerstoff als gewöhnliche Zellen. Durch die Analyse der Klangveränderungen können Sie erkennen, welche Teile der Krebszellen wachsen und welche nicht.

Dogan sagte: „Durch die Analyse der Bilder von Krebszellen können wir wissen, welche Teile am wahrscheinlichsten in die Lymphknoten metastasieren. Ärzte können Ihnen nicht sagen, welche Teile der Krebszellen sich in die Lymphknoten ausbreiten. Mit der photoakustischen Technologie Wir können Krebszellen früh erkennen. Anzeichen einer Ausbreitung, die zu diesem Zeitpunkt bei Scans nicht sichtbar sind, erfordern keine invasiven Biopsien, um Anomalien zu finden, die Menschen nicht sehen können

Dreyer sagte, wenn wir genügend Daten und Bilder haben. , kann der Algorithmus Verzerrungen entdecken, die Menschen nicht erkennen können. Sein Team entwickelt einen Algorithmus, der Biomarker im Körper messen und deren Veränderungen aufzeichnen kann, um jemandem mitzuteilen, dass bei ihm das Risiko eines Schlaganfalls, einer Fraktur oder eines Herzinfarkts besteht.

Dreyer glaubt, dass diese Technologie der „Heilige Gral“ der medizinischen Bildgebung ist. Obwohl sie noch nicht ausgereift ist, kann sie Veränderungen in der medizinischen KI-Versorgung mit sich bringen.

Da immer mehr KI-Modelle verfügbar werden, kann die KI-Bildgebung Patienten schließlich zu Hause helfen. Eines Tages könnten wir möglicherweise Ultraschallbildinformationen über eine Smartphone-App erhalten.

Dreyer sagte: „Die wirkliche Veränderung, die KI für die Gesundheitsversorgung mit sich bringt, besteht darin, dass sie den Menschen vielfältige Lösungen bieten kann, bevor sie zu Patienten werden, damit die Menschen gesund bleiben können

.“

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verändert KI die medizinische Bildgebung, von der Krebsfrüherkennung bis zur Krankheitsverfolgung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!