به مارکوپکس خوش آمدید

چگونه هوش مصنوعی می تواند بر تصویربرداری پزشکی تاثیر بگذارد

چکیده مقاله

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

کمپانی زیمنس مدت ها است که بر روی اتوماسیون به عنوان راهی برای سریعتر و کارآمدتر کردن تجهیزات تشخیصی متمرکز شده است. ولسی گیلسون در مورد این رویکرد می گوید که: هوش مصنوعی جدیدترین ابزاری است که کمپانی زیمنس برای ارتقای کیفیتی، کارایی و سرعت تجهیزات پزشکی به کار برده است.

ما در ای بخش می خواهید به بررسی این مورد بپردازیم که چگونه هوش مصنوعی می تواند بر تصویربرداری پزشکی تاثیر بگذارد. به دلیل اتکای متخصصین برای تشخیص و انتخاب بهترین رویکرد درمانی به تصویربرداری پزشکی، ارتقای کیفیت تجهیزات در این بخش می تواند به بهبود روند درمان منجر شود.

در ۲۱ ژانویه در نشست سالانه مدیریت تصویربرداری پزشکی در دنور، گلیسون و پیتر شن معاون بخش خدمات تجارت دیجیتال زیمنس در آمریکای شمالی چنین اظهار داشتند که این شرکت تمرکز اولیه خود را بر استفاده از هوش مصنوعی قرار داده است. علاوه بر این انتخاب این استراتژی برنامه ای بلند مدت است که این شرکت برای دستیابی به اهداف تجاری خود به آن چشم دوخته است.

در ادامه گیلسون به خبرنگاران بخش فناوری در تصویربرداری پزشکی چنین گفت: هدف اصلی آنها برنامه ریزی برای ایجاد یک سمپوزیوم تحت ریاست شرکت زیمنس است که در آن به مخاطبان و مدعوین در مورد کاربرد هوش مصنوعی آموزش های لازم داده شود. بعلاوه، او گفت: ما قصد داریم به مخاطبان یاد دهیم که هوش مصنوعی در چه بخش های وابسته به حوزه سلامت قابل استفاده خواهد بود. علاوه بر این ما می خواهیم کارایی و چگونگی تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی را برای آنها بیان کنیم.

باید بگوییم که زیمنس به هوش مصنوعی به عنوان روشی مداوم نگاه می کند که می تواند ارتقا و استفاده از آن را به کمک رویکردی طبقه بندی شده، حل کرد. اساس، این شرکت از هوش مصنوعی استفاده می کند تا بتواند تجهیزات تصویربرداری پزشکی خود را به نتایج قابل قبول برساند.

این نوع پیشرفت های عملیاتی می تواند فواید و نتایج اولیه داشته باشد و از طریق سرعت بخشیدن به روند بالینی، بهره وری نیز افزایش خواهد یافت. با استفاده از هوش مصنوعی و از طریق کاهش خطاهای تشخیصی می تواند از تحمیل هزینه های اضافی به بیمار و کادر درمان جلوگیری کرد. به همین دلیل، هوش مصنوعی می تواند به سازندگان و تولیدکنندگان تجهیزات پزشکی و تصویربرداری پزشکی در دستیابی به اهداف بلند مدت از جمله افزایش کارایی و تشخیص سریعتر عامل بیماری کمک کند.

هدف اولیه دستیابی به اهداف کوچک با استفاده از هوش مصنوعی است

شرکت زیمنس به سرعت برای دستیابی به اهداف خود در حیطه تصویربرداری پزشکی متمرکز شده است. البته دلیل این امر سهولت دستیابی به این موارد نیست بلکه دلیل اصلی این کار این است که ارتقای کیفیت تجهیزات تصویربرداری پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی می تواند در کوتاه و بلند مدت فواد درمانی متعددی برای بیمار و پزشک معالج به همراه داشته باشد.

به همین دلیل، شرکت زیمنس سالانه در جستجوی یافتن روش هایی برای دستیابی سریعتر به داده ها است. تا بتواند از طریق آنها تجهیزات بسیار موثر تر تولید کند. آنها خود را با این سوال به چالش می کشند که چگونه می توانید داده ها را برای دستیابی به نتیجه بهتر، زودتر از سایر روش ها در اختیار داشته باشیم. مطمئنا پاسخی که آنها در این مورد بدست می آورند صنعت تصویربرداری پزشکی را دگرگون خواهد کرد.

با افزایش کارایی تجهیزات تصویربرداری پزشکی می توان دقت این ابزار را در اسکن ها افزایش داد. و به محصولی طبیعی دارای تمام استانداردهای لازم دست یافت. به همین دلیلف با قطعیت می تواند گفت که هوش مصنوعی تاثیر بسزایی در بهبود عملیات های روزانه خواهد داشت.

همانطور که می دانید روش رادیولوژی و تصویربرداری پزشکی مبتنی بر انتقال داده است. هوش مصنوعی نیز توانایی بالایی در جمع آوری داده های بیشتر دارد.

از سوی دیگر، می توان چنین گفت که هوش مصنوعی می تواند افزایش معنی داری در نمره ریسک پیش آگاهی ایجاد کند. علاوه بر این، الگوریتم های هوش مصنوعی ممکن است الگوهایی را در داده های تشخیص دهند که مرتبط با پیشرفت بیماری است.

باید به این نکته توجه داشته باشید که این الگوها بدون استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و توسط افراد قابل تشخیص نخواهند. بسیاری از محققین خوش بین هستند تا بتواند با استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی، کمک شایانی به درک فرایندهای مختلف در تشخیص بیماری کنند.

چگونه می توان با استفاده از هوش مصنوعی داده های پزشکی را استخراج و استفاده نمود

نکته مهم در این زمینه این است که میتوان از هوش مصنوعی برای استخراج و جمع آوری داده ها از اطلاعات فراوان وابسته به مراقبت های پزشکی افراد و بیماران استفاده کرد. پزشکان و تیم درمان می توانند از این اطلاعات برای ارزیابی پیش آگاهی بیمار از جنبه های خطرات و ریسک هایی که ممکن است در آینده مسیر درمان بیمار را تحت تاثیر قرار دهد، بکار گرفته شود. این مورد می تواند اصلی ترین اطلاعات را در اختیار تیم درمان قرار دهد. در نتیجه به آنها این قدرت را می دهد تا علاوه بر تشخیص قطعی و دقیق، مناسب ترین روش درمانی را انتخاب کنند.

در نهایت می توان گفت که استفاده از هوش مصنوعی می تواند به یکپارچه سازی تصویربرداری پزشکی تشخیصی در جریان تصمیم گیری مستقیم برای آغاز پروسه درمان کمک کند. البته باید در استفاده از این روش نیز مانند سایر روش ها احتیاط کامل به کار گرفته شود. زیرا زمانی که ما وارد دنیای واقعی تجزیه و تحلیل داده ها می شوی تازه درگیری های ذهنی و گروهی ایجاد می شود. و اهمیت این موضوع وقتی بیشتر می شود که با درمان و سلامت افراد و جامعه در ارتباط باشد.

منبع: سایت itnonline.com

مجله مارکوپکس

آخرین مقاله‌ها

مجله مارکوپکس

دیویژن(نسخه ۱۴)

برنامه دیویژن برای طیف گسترده‌ای از کاربران و متخصصین طراحی شده تا همه‌ی نیاز‌های مختلف را به بهترین شکل ،سهولت و امنیت بالا تامین کند.

فناوری اطلاعات و تصویربرداری پزشکی

ایجاد شبکه داده‌های بهداشتی فدرال

جای خالی شبکه‌های فدرال این روزها بسیار قابل لمس است، زیرا دسترسی به داده‌های بهداشتی جهت برنامه‌ریزی برای سلامت جمعیت، تحقیقات پایه و استفاده از

FHDN
تصویربرداری پزشکی

شبکه‌ داد‌ه‌‌های سلامت فدرال (FHDN)

چالش‌، نیاز و فرصت‌ها در شبکه‌ داد‌ه‌های سلامت فدرال (FHDN) با توجه به چالش‌های اشتراک‌گذاری داده‌های حساس سلامت، شبکه‌ داده‌های سلامت فدرال (FHDN) به‌ عنوان

تازه‌های مارکوپکس