放射科医生将从人工智能中获益

在放射学领域，关于人工智能 (AI) 的讨论已经司空见惯。许多人认为人工智能，也称为机器学习或深度学习，可以改善放射科医生的操作，实现定量放射学，并帮助识别遗传标记。

放射科医生是非常活跃的医学专家。任何错误都是无法承受的。他们必须与广泛的转诊医疗专业人员进行沟通，包括神经科医生、泌尿科医生、骨科专家等。他们必须时刻保持警惕。人工智能可以为这些过度劳累的放射科医生提供什么来提高他们的表现?

人工智能对放射学有什么好处?

人工智能可以通过多种方式进一步提高放射科医生的技能。在本节中，我们将介绍其中的一些方法。这不是一个完整的列表。人工智能还有其他几种方式可以帮助放射科医生。稍后，我们将添加到该区域。

指定更具体的诊断

许多人工智能系统的目标是提供更多信息。这可以通过量化与图像相关的细节或通过放射学图像注释来完成，现在只进行定性报告。或者，该软件可以合并规范值，使医生能够将患者结果与基于一般人群样本的平均值进行对比。

这个好处的问题是我们经常不确定如何管理这些附加信息。特定值表示什么?当患者显着偏离一般人群时，这对诊断意味着什么?由于我们对量化信息的经验有限，因此对于这些信息的含义或放射科医生应该做什么通常没有规则(还没有!)。

接受死记硬背的日常任务

人工智能并非精通所有领域。至少现在还没有。人工智能现在可以处理的最佳任务是什么?课程很容易上手，我们有大量数据，不需要混合多种不同类型的输入。因此，放射科医生执行许多简单的日常工作。这通常是指放射科医生认为最繁琐的活动或任务。

减少观察者内部和观察者之间的差异

即使是具有最高水平培训和经验的放射科医生也可能有不同的诊断。经过一整天的工作，任何新鲜事物都可以吸引早上精神焕发的人的眼球。此外，不同放射科医师对研究结果的重视程度可能有所不同。

这对转诊医生来说是一个挑战，因为他们在将所有知识放在一起做出最终诊断时必须考虑这些差异。人工智能算法可以减少甚至消除放射科医生报告中的这种差异。

人工智能如何帮助放射科医生治疗患者?

最好的患者结果是任何诊断程序的最终目标。由于医学成像是诊断过程中越来越重要的组成部分，它应该具有与其他诊断程序相同的结果：患者的利益。

因此，我们应该做试金石，确定放射科医生用来评估图片的任何人工智能工具从长远来看是否对患者有益。表示，质量和效率轴可用于概念化患者利益。两者都在下面介绍。

改善患者结果的质量改进

人工智能具有巨大的潜力来提高我们现在使用的图片阅读的准确性。例如，通过执行未执行的分析，因为放射科医生手动执行它们需要太长时间。一个例子是器官的体积测量，其中用手描绘会太费时，但可能会提高诊断的准确性。

人工智能在推进精准医疗方面也发挥着重要作用。当更多患者数据可用时，我们可以更准确地评估哪些信息表明特定疗法将改善患者预后。患者沟通是另一个可能受益于一些人工智能输入的过程阶段。

提高患者利益的有效性

尽管治疗质量水平至关重要，但如果诊断时间过长，那么出色的护理将毫无用处。因此，效率和质量应该始终融合在一起。人工智能可以通过多种方式帮助提高生产力。耗时的手动过程的自动化有助于加速诊断过程。

选择理想的医学图像注释工具

毫无疑问，机器学习有可能彻底改变医疗保健行业。

广泛的潜在应用包括整个医学成像生命周期，从图像生成和分析到诊断和预后。

这些标签有时可能会用于机器学习 (ML)。但是，它们的格式经常与 ML 研究要求保持同步，例如缺少实例 ID、特征、标签队列或Pytorch 或 TensorFlow 等深度学习框架的适当形式。

通常建议与一家知名的医疗注释公司合作，该公司之前花费了必要的时间和精力来遵守成功的医疗 AI 项目所需的众多数据格式、监管法规和用户体验。