Kesehatan

Masa depan perawatan kesehatan yang cerah dengan perangkat lunak pencitraan medis

[ad_1]

Solusi IT perawatan kesehatan telah merevolusi perawatan kesehatan modern. Ambil pencitraan medis, misalnya – setiap tahun jutaan pasien menjalani USG, MRI dan X-ray dengan aman. Prosedur ini membuat gambar yang merupakan pilar utama diagnosis. Dokter menggunakan gambar untuk membuat keputusan tentang penyakit dan segala jenis penyakit.

Sejarah singkat dan definisi pencitraan medis

Dalam istilah dasar, pencitraan medis adalah penggunaan aplikasi fisika dan beberapa biokimia untuk mendapatkan representasi visual dari anatomi dan biologi suatu organisme. Diyakini bahwa gambar sinar-X pertama diambil sekitar tahun 1895. Sejak itu, kami telah berkembang dari gambar buram yang hampir tidak dapat membantu para profesional medis membuat keputusan untuk dapat menjelaskan efek oksigenasi di otak.

Dewasa ini, pemahaman tentang penyakit yang merusak tubuh manusia telah sangat meningkat karena bidang pencitraan medis telah mengalami pergeseran paradigma. Namun tidak semua kemajuan teknologi mampu diterjemahkan ke dalam praktik klinis sehari-hari. Kami mengambil salah satu peningkatan ini – teknologi analisis gambar – dan menunjukkan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk mendapatkan lebih banyak data dari gambar medis.

Apa teknik analisis gambar?

Ketika komputer digunakan untuk mempelajari citra medis, itu dikenal sebagai teknik analisis citra. Mereka populer karena sistem komputer tidak terhambat oleh bias manusia seperti ilusi optik dan pengalaman masa lalu. Saat komputer memindai gambar, ia tidak melihat bahwa itu adalah komponen yang terlihat. Gambar diterjemahkan ke dalam informasi digital di mana setiap piksel setara dengan properti biofisik.

Sistem komputer menggunakan algoritme atau perangkat lunak untuk menemukan pola tertentu dalam gambar dan kemudian mendiagnosis kondisi tersebut. Seluruh prosedurnya panjang dan tidak selalu akurat karena satu-satunya fitur dalam gambar tidak selalu menunjukkan penyakit yang sama setiap saat.

Menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan analisis gambar

Strategi unik untuk memecahkan masalah pencitraan medis ini adalah pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberi komputer keterampilan untuk belajar dari data yang disediakan tanpa diprogram secara terbuka. Dengan kata lain, mesin diberikan berbagai jenis sinar-X dan MRI

  1. Dia menemukan pola yang tepat di dalamnya

  2. Kemudian dia belajar untuk memperhatikan hal-hal yang penting secara medis

Semakin banyak data yang diberikan ke komputer, semakin baik algoritma pembelajaran mesin. Untungnya, tidak ada kekurangan gambar medis di dunia perawatan kesehatan. Penggunaannya dapat memungkinkan analisis citra aplikasi dilakukan di tingkat global. Untuk memahami bagaimana pembelajaran mesin dan analisis gambar mengubah praktik perawatan kesehatan, mari kita lihat dua contoh.

  • Contoh 1:

Bayangkan seseorang pergi ke ahli radiologi yang terlatih dengan citra medis mereka. Seorang ahli radiologi belum pernah mengalami penyakit langka yang diderita seseorang. Peluang praktisi medis untuk mendiagnosis penyakit dengan benar sangat kecil. Sekarang, jika ahli radiologi memiliki akses ke pembelajaran mesin, kondisi langka dapat dengan mudah diidentifikasi. Alasan untuk ini adalah bahwa algoritma analisis gambar dapat terhubung ke gambar dari seluruh dunia dan kemudian mengembangkan program yang mengidentifikasi keadaan.

  • Contoh 2:

Aplikasi lain dari analisis gambar berbasis AI di dunia nyata adalah untuk mengukur efek kemoterapi. Saat ini, seorang profesional medis harus membandingkan foto pasien dengan foto orang lain untuk melihat apakah perawatan tersebut memberikan hasil yang positif. Ini adalah proses yang memakan waktu. Di sisi lain, pembelajaran mesin dapat mengetahui dalam hitungan detik apakah pengobatan kanker efektif dengan menghitung ukuran lesi kanker. Itu juga dapat membandingkan pola di dalamnya dengan yang ada di baseline dan kemudian menyajikan hasilnya.

Hari ketika teknologi analisis citra medis khas seperti Amazon merekomendasikan Anda item mana yang akan dibeli berikutnya berdasarkan riwayat pembelian Anda tidak lama lagi. Manfaatnya tidak hanya sebatas menyelamatkan nyawa, tetapi juga sangat ekonomis. Dengan semua data pasien yang kami tambahkan ke perangkat lunak analisis gambar, algoritme menjadi lebih cepat dan akurat.

Tidak semuanya cerah

Tidak dapat disangkal bahwa manfaat pembelajaran mesin dalam analisis gambar sangat banyak, tetapi ada beberapa kesulitan juga. Beberapa rintangan yang harus dilewati sebelum Anda dapat melihat penggunaan yang meluas adalah:

  • Manusia mungkin tidak memahami pola yang dilihat komputer.

  • Proses pemilihan algoritma masih dalam proses. Masih belum jelas apa yang harus dianggap penting dan apa yang tidak.

  • Seberapa amankah menggunakan mesin diagnostik?

  • Apakah etis menggunakan pembelajaran mesin dan apakah ada konsekuensi hukum untuk itu?

  • Apa yang terjadi jika algoritme melewatkan tumor, atau salah menentukan kondisinya? Siapa yang bertanggung jawab atas kesalahan tersebut?

  • Apakah tugas dokter untuk memberi tahu pasien tentang semua kelainan yang diidentifikasi oleh algoritme, bahkan jika tidak ada perawatan yang diperlukan untuk mereka?

Semua pertanyaan ini harus diselesaikan sebelum teknologi dapat disesuaikan dalam kehidupan nyata.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button