از هوش مصنوعی می توان برای بهبود روند تشخیص تصویربرداری پزشکی استفاده کرد.

هوش مصنوعی به دلیل ابزارهای قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ها و فیلتراسیون داده های ارزشمند از انبوه اطلاعاتی بدون ساختار ، تأثیر زیادی در سیستم مراقبت های پزشکی داشته است. هوش مصنوعی نقش مهمی در تصمیم گیری بالینی و اتصال بیماران با منابع برای مدیریت خود دارد. در صنعت مراقبت های بهداشتی ، تصویربرداری پزشکی مقدار زیادی داده پیکسلی گرفته شده از اشعه ایکس ، سی تی اسکن یا ام آر آی را به ارمغان می آورد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل این وضوح بالا در تصویربرداری به رادیولوژیست ها و پزشکان کمک می کند تا در زمان کمتری بهره وری بیشتری داشته و دقت آنها را بهبود بخشند.

در زمینه پزشکی ، زمان یک موضوع ارزشمند است. اگر به بیمار در زمان مناسب داروی مناسب داده نشود ، ممکن است جان او در خطر باشد.

ناهنجاری در سیستم قلبی :

عروقی اندازه گیری ساختار قلب به پزشکان کمک می کند وجود هر نوع ناهنجاری را تشخیص دهند. پس از شناسایی ، آنها تصمیم می گیرند که چه نوع عمل و داروهایی مناسب باشد.

استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ساختارها از تصاویر اشعه ایکس باعث صرفه جویی در وقت زیادی می شود. همچنین احتمال خطای تشخیصی کمتر خواهد بود. شناسایی عناصری مانند Cardiomegaly یا بزرگ شدن دهلیز چپ با کمک AI بسیار آسان خواهد شد. این امر پزشکان را به تصمیم گیری سریع در مورد اقدامات بعدی سوق می دهد. استفاده از هوش مصنوعی در داده های تصویربرداری به شناسایی ضخیم شدن برخی از ساختارهای عضلانی مانند دیواره عمودی سمت چپ کمک می کند. همچنین بر تغییرات جریان خون از طریق قلب و همچنین عروق مرتبط نظارت می کند. کمی سازی خودکار جریان شریان ریوی در وقت زیادی برای پزشکان مفسر صرفه جویی می کند ، زیرا خطاهای تشخیص اندازه گیری دستی را از بین می برد. همچنین داده های کمی متشکل را برای استفاده بیشتر برای مطالعات بیشتر فراهم می کند.

درمان شکستگی :

گاهی ممکن است شکستگی ها و آسیب های بافت نرم برای چشم انسان غیرقابل مشاهده باشد. استفاده از ابزار هوش مصنوعی می تواند به پزشکان کمک کند تا در تشخیص خود از دقت و اطمینان بیشتری برخوردار باشند. پزشکان تشخیص انسان با تمرکز ابتدا بر نگرانی های بالینی فوری خود ، تصویربرداری مربوط به تروما را بررسی می کنند. در طول این ، گاهی اوقات می توان شکستگی را نادیده گرفت. با این حال ، بیمار مبتلا به ترومای سر و گردن می تواند به طور دقیق از نظر شکستگی ادنتوئید ، که نوعی شکستگی در ستون فقرات گردنی است ، با استفاده از ابزار رادیولوژی AI ارزیابی شود.

شناسایی بیماری های مغز و اعصاب :

شناسایی اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS) و اسکلروز جانبی اولیه (PLS) بستگی زیادی به سیستم تصویربرداری پزشکی دارد. رادیولوژیست ها اغلب با موارد مثبت کاذب روبرو می شوند که با استفاده از AI می توان به راحتی از آنها جلوگیری کرد. تقسیم دستی و ارزیابی حساسیت کمی (QSM) ارزیابی قشر موتور به طور کلی دشوار است. استفاده از هوش مصنوعی کمک زیادی به تحقیق می کند. همچنین می تواند به توسعه یک نشانگر زیستی امیدوارکننده کمک کند.

تشخیص عوارض قفسه سینه :

پنومونی و پنوموتوراکس اغلب توسط رادیولوژیست ها از طریق تصویربرداری شناسایی می شوند. هنگامی که این کار به صورت دستی انجام می شود ، اگر بیمار از قبل موجود در ریه باشد ، مانند بدخیمی یا فیبروز کیستیک ، شناسایی ممکن است با مشکل روبرو شود. به غیر از این ، موارد ظریف پنومونی به عنوان مواردی که در زیر گنبد دیافراگم ها در رادیوگرافی قفسه سینه جلوی آن قرار می گیرند ، اغلب قابل چشم پوشی هستند. با این حال ، استفاده از هوش مصنوعی با شناسایی دقیق آنها باعث کاهش زمان تشخیص می شود.

هوش مصنوعی همچنین می تواند در شناسایی بیماران پر خطر در صورت مشکوک به پنوموتوراکس کمک کند. این ورود جیب های هوا بین ریه و دیواره قفسه سینه است که می تواند نتیجه ضربه یا مداخلات تهاجمی باشد. اگر دارو در زمان مناسب تجویز نشود ، این شرایط می تواند کشنده باشد. هوش مصنوعی قادر به شناسایی درجه شدت پنوموتوراسها خواهد بود.

شناسایی سرطان شایع در موارد سرطان سینه یا سرطان روده بزرگ ، از تصویربرداری پزشکی اغلب برای تشخیص استفاده می شود. برای سرطان سینه ، می توان محاسبه میکرو بافت را غیرقابل مشاهده یا دشوار تشخیص بدخیم دانست. اگر به دروغ شناسایی شود ، می تواند منجر به آزمایش غیرضروری و همچنین درمان شود. در صورت از دست رفتن ، مرحله سرطان ممکن است پیشرفت کند. هوش مصنوعی می تواند به بهبود دقت و استفاده از ویژگی های تصویربرداری کمی کمک کند تا ریز محاسبات را با توجه به سطح کارسینوم مجرای دسته بندی کند. این امر به طور بالقوه میزان بیوپسی های خوش خیم غیر ضروری را کاهش می دهد.

201000309.009