Anvendelser av AI i diagnostisk avbildning.

NDO – Moderne helsevesen genererer en enorm mengde komplekse, høyoppløselige og svært detaljerte bildedata. Selv om dette gir fordeler for diagnose, presenterer det også en utfordring på grunn av dataenes enorme omfang. Derfor er bruken av kunstig intelligens (KI) en måte å gjøre helsevesenet raskere, mer nøyaktig og møte de stadig mer krevende kravene i helsevesenet.

NDO – Moderne helsevesen genererer en enorm mengde komplekse, høyoppløselige og svært detaljerte bildedata. Selv om dette gir fordeler for diagnose, presenterer det også en utfordring på grunn av dataenes enorme omfang. Derfor er bruken av kunstig intelligens (KI) en måte å gjøre helsevesenet raskere, mer nøyaktig og møte de stadig mer krevende kravene i helsevesenet.

AI-drevne MR-systemer (magnetisk resonansavbildning) rekonstruerer detaljerte bilder fra små datakilder, automatiserer skanneplanlegging, korrigering og dataanalysetrinn, minimerer feil og øker arbeidsflythastigheten.

Ifølge Vietnam-Sovjet-vennskapssykehuset øker etterspørselen etter diagnose og behandling fra pasienter, og mengden bilder som krever behandling øker også betydelig. Samtidig øker behovet for å oppdage komplekse og uklare sykdommer, og utviklingen av moderne bildesystemer som MR- og CT-skanning, som gir bilder med svært høy oppløsning og detaljer, resulterer i en stor mengde data som må behandles. Derfor ville det være svært vanskelig for leger og medisinsk personell å håndtere alle disse oppgavene selv.

Derfor, med den raske teknologiutviklingen, de høyere kravene til bildebehandling og -analyse, og fremveksten av nye utfordringer, øker også behovet for AI-applikasjoner innen diagnostisk avbildning.

Dr. Nguyen The Anh, direktør for Vietnam-Sovjet-vennskapssykehuset, sa at sykehuset tar i bruk magnetisk resonansavbildning (MR)-maskiner med kunstig intelligens for å møte kravene til moderne medisinsk undersøkelse og behandling, samtidig som det tar sikte på å raskt og effektivt respondere på nasjonal innovasjon og digital transformasjon for å betjene pasienter.

Dr. Nguyen The Anh, direktør for Vietnam-Sovjet-vennskapssykehuset, forventer at digital transformasjon og anvendelse av vitenskap og teknologi vil bidra til å forbedre helsetjenestene for pasienter.

Tidligere kunne leger og teknikere bruke mye tid på å analysere bilder og trekke konklusjoner. Nå, på grunn av den økte arbeidsmengden og antallet pasienter, har optimalisering av arbeidsflyter og minimering av diagnostiske feil blitt en kritisk faktor.

Noen lesjoner eller patologiske tegn er svært små eller dypt forankret i kroppens struktur, noe som gjør dem vanskelige å oppdage med det blotte øye. Med sin evne til å analysere detaljer og gjenkjenne komplekse mønstre, kan AI hjelpe leger med å forkorte behandlingstiden, fremskynde diagnosen med mer nøyaktige funn og unngå å gå glipp av små detaljer.

Dr. Nguyen The Anh, direktør for Vietnam-Sovjet-vennskapssykehuset, delte sine forventninger om at sykehusets bruk av toppmoderne utstyr vil markere et stort skritt fremover i å forbedre kvaliteten på medisinsk undersøkelse og behandling, og spesielt diagnostiske bildediagnostikkmuligheter. Han bekreftet også sykehusets mål om å anvende den mest avanserte teknologien for å tilby medisinske tjenester av høy kvalitet for å best mulig betjene pasienter.

Magnetisk resonansavbildning (MR) er en metode som bruker sterke magnetfelt og radiobølger for å lage detaljerte bilder av kroppens innside. Det er en av de mest moderne teknikkene som er tilgjengelige for å oppdage svulster, metastaser, betennelse og andre patologiske vevsendringer på et tidlig stadium.

Bruken av kunstig intelligens, kombinert med den raskeste skannehastigheten som er tilgjengelig for øyeblikket og et romslig skannekammerdesign, reduserer pasienters angst når de går inn i lukkede rom. Disse fordelene vil gi pasienter mer avgjørende tid i hjerneslagbehandlingen.

Profesjonelt sett bidrar denne enheten til å oppdage farlige sykdommer tidlig med sin helkroppsskanningsfunksjon som kan oppdage svulster så små som 1 mm eller større. Samtidig muliggjør enheten høykvalitetsavbildning av cerebrale blodkar uten behov for betydelige kontrastmiddelinjeksjoner.

Fabian Martin Singer, administrerende direktør i Siemens Healthineers Vietnam, uttalte at AI-applikasjoner i MR-maskiner bidrar til å forbedre skanneeffektiviteten, øke nøyaktigheten og forbedre den generelle opplevelsen for både pasienter og leger.

Fabian Martin Singer, administrerende direktør i Siemens Healthineers Vietnam, fortalte om bruken av kunstig intelligens i MR-maskiner for å forbedre effektiviteten i helsevesenet.

Disse inkluderer Deep Resolve-teknologi for rekonstruksjon av bilder, som bruker konvolusjonelle nevrale nettverk for å øke hastigheten på skanning ved å rekonstruere mer detaljerte og skarpere bilder fra mindre data, og dermed redusere maskintid; automatisere skanneplanlegging, korrigering og dataanalysetrinn, minimere feil og øke arbeidshastigheten, oppdage avvik, fremheve problemområder og hjelpe leger med å stille mer nøyaktige diagnoser.

Med integrert AI kan systemet «lære» etter operasjon, syntetisere lignende tilfeller og velge riktig bilde- og undersøkelsesprogram for pasienten. Maskinen velger automatisk undersøkelsesprogram for pasienten uten at det kreves at man holder pusten eller plasserer elektroder. Denne funksjonen er spesielt effektiv ved undersøkelse av eldre pasienter, pasienter med nedsatt bevissthet, som små barn, eller bevisstløse pasienter. Denne funksjonen vil maksimere den dyrebare tiden som er tilgjengelig for pasientene.

Kilde: https://nhandan.vn/ung-dung-ai-trong-chan-doan-hinh-anh-post856180.html