Die Diagnose Emphysem und Klassifizierung Ihrer schwere sind längst mehr Kunst als Wissenschaft.
„Jeder hat einen anderen trigger-Schwelle für das, was Sie nennen würde, normal, und dem, was Sie nennen würde, Krankheit,“ sagte U. Joseph Schoepf, M. D., Direktor der kardiovaskulären Bildgebung für die MUSC Gesundheit und stellvertretender Dekan für klinische Forschung in der Medizinischen Universität von South Carolina College of Medicine. Und bis vor kurzem war tastet der geschädigte Lunge haben, war ein strittiger Punkt, sagte er.
„In der Vergangenheit, wenn Sie verloren Lungengewebe, das war es. Das Gewebe der Lunge Weg war, und gab es sehr wenig Sie tun können, in Bezug auf die Therapie, um Patienten zu helfen“, sagte er.
Aber mit Fortschritten in der Behandlung in den letzten Jahren gekommen ist, ein erhöhtes Interesse bei der objektiven Klassifizierung der Krankheit, Schoepf sagte. Das ist, wo künstliche Intelligenz und imaging ins Spiel kommen könnte.
Schöpf war principal investigator in einer Studie der Betrachtung der Ergebnisse von Siemens Healthineers‘ AI-Rad-Begleiter ist im Vergleich zu herkömmlichen Lungenfunktionstests. Die Studie, online veröffentlicht in der American Journal of Roentgenology im März hat gezeigt, dass der Algorithmus innerhalb der KI-Rad, die Begleiter, die untersucht, Brust-scans, liefert Ergebnisse, die vergleichbar mit der Lungenfunktion tests, die Messen, wie stark eine person ausatmen können. Die zeigen, dass der künstliche-Intelligenz-software funktioniert, ist der erste Schritt in Richtung evtl. mit Thorax-Untersuchungen zur Quantifizierung der schwere der Lungenerkrankung und verfolgen Sie den Fortschritt der Behandlung.
In der Studie, Forscher zurück gegangen und sah auf die Brust-scans und Lungenfunktionstests 141 Menschen. Brust-scans derzeit nicht Teil der Richtlinien für die Diagnose chronisch-obstruktive Lungenerkrankung, ein überbegriff, umfasst Emphysem, chronische bronchitis und andere Lungenerkrankungen, Schoepf sagte, denn es wurde nicht ein objektives Mittel zur Bewertung von scans.
Aber er erwartet eine Funktion für die imaging-scans, wenn es gezeigt werden kann, dass Sie einen nutzen in Bezug auf Objektivität und Quantifizierung.
Philipp Hoelzer, customer engagement manager bei Siemens Healthineers, sagte, dass eine Objektive Messung könnte helfen bei der Bewertung neuer Therapien oder Medikamente. Die Siemens Healthineers team sieht das Programm als eine Möglichkeit für künstliche Intelligenz arbeiten im tandem mit der klinischen expertise des Radiologen, sagte er.
„Wegnehmen manuelle, sich wiederholende Aufgaben, wie diejenigen, die erfordern eine Menge Messung ist ein großer Vorteil für einen Radiologen, vor allem beim Lesen von Fällen, die möglicherweise 20 oder mehr Knöllchen“, sagte er. „Die Interpretation der Bilder, und das abstrakte denken, die zusammen mit ihm geht, wird bleiben mit den Radiologen.“
Das Programm kann auch bieten eine konkrete Hilfe für ärzte, die versuchen, zu beeindrucken auf den Patienten die Notwendigkeit von änderungen. Sie können erstellen eine 3-D-Modell der Lunge des Patienten, zeigen der vorhandenen Schäden.
„Wenn Sie könnten, visualisieren Sie es und geben Sie die Informationen in Bild-Bezug, Sie könnten besser mit dem Patienten zu kommunizieren und hoffentlich schubsen die Patienten in der Raucherentwöhnung oder änderungen des Lebensstils,“ Hoelzer sagte.
Eine mögliche zusätzliche Vorteil ist, dass AI-Rad-Begleiter sucht automatisch für Probleme, die über mehrere Organsysteme, einschließlich der Messung der aorta und der Knochendichte. Als Schöpf bewegt sich in einer prospektiven Studie der phase, er werde untersuchen, ob die künstliche Intelligenz findet Dinge, die Menschen vermissen. Und es kann leicht für den Menschen zu verpassen, Probleme, dass Sie nicht gezielt gesucht, sagte er.
„Wir sagten den Patienten hat diese Art der Symptome, und dann haben wir im Grunde gehen Blick für die Dinge, die erklären könnten, sind die Symptome. So, wir sind oft blind für die Dinge, die nicht unbedingt beziehen sich auf das organsystem, der uns interessiert“, sagte er.
Es kann auch schwierig sein, für Menschen zu erstellen, die eine genaue Messung der drei-dimensionalen Struktur innerhalb des Körpers von einem zwei-dimensionalen scan—etwas, das nicht ein problem für die künstliche-Intelligenz-Programm. Es kann automatisch kombinieren Sie mehrere 2-D-Bilder zu erzeugen, 3-D-Messungen.
Schöpf will, um zu sehen, ob sich das Programm verbessert die Behandlung der Patienten, indem Sie aufgefordert werden eine frühzeitige Behandlung von Problemen, wie eine erweiterte aorta oder verminderte Knochendichte, bevor die Probleme erst schmerzlich klar zu beide Arzt und patient.
Weiter, um die sich dynamisch verändernden Gesundheitswesen Umwelt, erhebliche Anstrengungen werden derzeit in der Endphase der Ausbildung der künstliche-Intelligenz-software in der Erkennung und Charakterisierung von COVID-19-related lung ändert. Hoffentlich, das würde den ärzten ein Werkzeug, um besser unterscheiden, der eher unspezifischen Ergebnisse der COVID-19 Pneumonie von anderen infektiösen oder entzündlichen Erkrankungen der Lunge und mehr Objektiv zu quantifizieren, das Ausmaß der Erkrankung.
In Bezug auf die Maßnahmen, für die es ursprünglich entwickelt wurde, Schöpf, sagte MUSC-Gesundheit testen das system für drei Monate vor der Bestimmung, ob Sie es Ausführlicher. Mit einem regionalen Netzwerk, dass nun auch die Krankenhäuser in den Staat, könnte es ein nützliches Werkzeug in der Standardisierung von Pflege.