Hoe kan AI de radiologie helpen transformeren?

Academische medische onderzoekers en technologiebedrijven bundelen hun krachten om deze nieuwe tools te ontwikkelen. De eerste oplossingen laten positieve resultaten zien voor het verbeteren van de patiëntenzorg en het stroomlijnen van de processen, aldus radiologen.

Om AI naadloos te implementeren in de radiologie, kunnen zorginstellingen profiteren van hun bestaande technologische infrastructuur, waaronder opslagsystemen voor medische beelden. Ze moeten dan echter wel onderdelen van hun bedrijf heroverwegen, aldus Mutaz Shegewi, senior research director bij IDC Health Insights.

"Ze hebben workflowintegratie nodig. Ze hebben rekenkracht nodig, en ze zullen governance en beveiliging nodig hebben ", zegt Shegewi.

Snellere scans en verbeterde spoedeisende hulpzorg

Terwijl radiologieonderzoekers van de Universiteit van Washington de toepassing van AI in hun vakgebied onderzoeken, moeten ze er rekening mee houden dat alleen AI-technologie die is goedgekeurd door de Amerikaanse Food and Drug Administration in hun zorgsysteem kan worden toegepast, zegt Reeder.

Zo heeft UW Health bijvoorbeeld FDA-goedgekeurde geavanceerde beeldreconstructie in zijn scanapparatuur geïntegreerd, wat scherpere beelden oplevert met minder beeldruis en artefacten. Daarnaast wordt de scantijd met 30% tot 50% verkort, wat de blootstelling van een patiënt aan straling kan verminderen, voegt hij toe.

"Patiënten zijn er blij mee. Wij ook, omdat we nu kortere onderzoekstijden kunnen inplannen", zegt Reeder. "Het verbetert de doorlooptijd en de workflow. Het is een gamechanger."

Om AI-tools in de radiologie aan te drijven, vertrouwt UW Health op interne servers, de cloud, algemene computers en de beeldvormende machines zelf, om er maar een paar te noemen, zegt John Garrett, directeur van beeldvormende informatica op de afdeling radiologie van UW.

Sommige AI-modellen draaien bijvoorbeeld op standaardcomputers, maar AI-gestuurde CT- en MRI-hersenperfusiesoftware, die hersenscans analyseert en kleurgecodeerde afbeeldingen produceert van hoe het bloed in de hersenen stroomt, draait op een on-premises server, voegt hij toe.

ONTDEK: Ontgrendel de gegevensstroom met krachtige opslag voor medische beeldvorming en analyses.

Examens die meer rekenkracht vereisen , worden uitgevoerd op GPU's in de cloud , zoals CT-scans die worden beoordeeld door 10 tot 12 AI-triagetools, aldus Garrett. Afhankelijk van het specifieke algoritme voeren Amazon Web Services en Microsoft Azure realtime gegevensverwerking uit, terwijl sommige tools gebruikmaken vanGoogle Cloud Platform .

Bij triage op de spoedeisende hulp worden gegevens naar de cloud gestuurd, waar ze worden verwerkt door meerdere AI-algoritmen. De resultaten worden teruggestuurd naar het beeldarchiverings- en communicatiesysteem van UW Health. Een desktopwidget op de PACS-werkstations van radiologen kan hen waarschuwen voor bevindingen met hoge prioriteit, aldus Garrett.

Radiologen van UW Health gebruiken ook AI-gestuurde spraakherkenningssoftware Nuance PowerScribe op hun Dell- computers om te helpen bij het schrijven van rapporten. Reeder is al jarenlang gebruiker van de oplossing, die volgens hem voortdurend is verbeterd.

"Het stelt ons in staat om rapporten efficiënt, nauwkeurig en op een gestandaardiseerde manier te genereren", zegt hij. "Hoewel het niet perfect is, is het wel accuraat. Je kunt er mooie medische termen over zeggen en het klopt."

Beperkte diagnostische voordelen vandaag, veelbelovende toekomst voor de boeg

Het in Boston gevestigde Massachusetts General Brigham heeft diverse AI-tools voor radiologie geïmplementeerd in zijn klinische praktijk. Deze tools omvatten beeldverwerkingstools die de beeldkwaliteit verbeteren en 'beeldkwantificering' uitvoeren, wat radiologen kan helpen bij het interpreteren van medische beelden, aldus dr. Bernardo Bizzo, senior directeur van de AI-tak van Mass General Brigham.

Het zorgsysteem heeft AI-gestuurde, computerondersteunde triagetools ingezet die radiologen helpen bij het prioriteren en informeren over urgente bevindingen, zegt hij. Het heeft ook tientallen AI-modellen getest die medische beelden analyseren, en tot nu toe zijn er een tiental geïmplementeerd, zegt Bizzo.

Mass General Brigham gebruikt deze AI-tools in on-premises datacenters en de cloud . Het bedrijf heeft bijvoorbeeld een aantal AI-modellen geïmplementeerd binnen Microsoft 's Nuance Precision Imaging Network (gebouwd op Azure) en modellen geïmplementeerd die longnoduli detecteren in CT-scans en MRI-scans van de lever analyseren.

GERELATEERD: Transformeer MRI's met moderne scanners en virtuele programma's.

Deze AI-tools helpen radiologen bij het interpreteren van scans, maar de huidige voordelen zijn beperkt omdat elk model doorgaans is ontworpen om één of enkele bevindingen te detecteren. Radiologen moeten een holistische kijk hebben en de afbeelding analyseren voor een uitgebreid rapport, voegt Bizzo toe.

"Elke door de FDA goedgekeurde AI-tool detecteert slechts een paar beeldvormingsbevindingen. Het helpt een beetje in specifieke gevallen, maar het brengt niet de vooruitgang die we allemaal hopen dat AI zal brengen, omdat het werk van een radioloog verder gaat dan alleen het detecteren van een handvol bevindingen", zegt hij.

Radiologen zeggen echter dat ze er vertrouwen in hebben dat de opkomende AI-tools zich verder kunnen ontwikkelen. Zo werkt Mass General Brigham samen met bedrijven wereldwijd om hun opkomende AI-modellen en -tools te testen in hun zoektocht naar FDA-goedkeuring en klinisch gebruik in de VS. Dit omvat het testen van generatieve AI en uitgebreide AI-tools . Deze nieuwe tools kunnen meerdere algoritmen combineren in één pakket om diepgaandere diagnoses te stellen, aldus Bizzo.

"Naar mijn mening kunnen AI-tools voor detectie en diagnose radiologen het meest helpen, vooral bij het opstellen van rapporten in de nabije toekomst", zegt hij. "AI biedt veel potentieel om de diagnostische nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren."

AI-tool meet effectiviteit van nierziektebehandeling

Ongeveer een jaar geleden bouwde de afdeling radiologie van Weill Cornell Medicine een geavanceerd AI-cluster – aangestuurd door Dell-servers die draaien op NVIDIA GPU's – waarmee onderzoekers AI-modellen voor radiologie kunnen ontwikkelen en trainen, en deze vervolgens in een klinische setting kunnen gebruiken en testen.

Zo testen artsen in het New York-Presbyterian Hospital / Weill Cornell Medical Center (het onderzoeks- en opleidingsziekenhuis van de medische faculteit) momenteel een AI-model om nauwkeurige metingen van de nieren van patiënten te doen, om zo de voortgang van de ziekte en de effectiviteit van de behandeling te bepalen, aldus dr. Mert Sabuncu, vicevoorzitter van AI- en technisch onderzoek bij de afdeling radiologie van Weill Cornell Medicine en hoogleraar elektrotechniek en computertechniek aan Cornell Tech.

Meer specifiek is het AI-model ontworpen om klinische scans te analyseren van patiënten met polycysteuze nierziekte, een genetische aandoening waarbij cysten in de nieren ontstaan ​​en groter worden, wat kan leiden tot nierschade en nierfalen.

Patiënten met gevorderde PKD krijgen doorgaans eenmaal per jaar een MRI.

"Standaard radiologierapporten bevatten veel impressionistische uitspraken", zegt Sabuncu. "Radiologen beschrijven wat ze zien zonder veel kwantitatieve metingen, wat betekent dat het jaren kan duren om erachter te komen of een medicijn als Tolvaptan werkt."

Een paar jaar geleden ontwikkelde een onderzoeksteam van Weill Cornell Medicine een AI-model dat zeer nauwkeurige numerieke metingen van de anatomie van de buik kan produceren. Tegenwoordig wordt deze tool gebruikt om klinische besluitvorming te ondersteunen en beter te beoordelen of een medicijn effectief is voor patiënten, zegt hij.

AI kan fouten maken. Daarom beoordeelt een technoloog of radioloog als onderdeel van de workflow de resultaten van het model, brengt eventuele correcties aan en stuurt de resultaten vervolgens door naar een andere radioloog voor de definitieve beoordeling. Ze kunnen de resultaten ook afwijzen als de metingen van het AI-model onjuist zijn.

"We hebben een mens erbij betrokken om nauwkeurige resultaten te garanderen", zegt Sabuncu.

Weill Cornell Medicine hoopt FDA-goedkeuring te krijgen voor het AI-model, maar voorlopig kan het het als academisch onderzoeksziekenhuis bij patiënten gebruiken. "We hebben de luxe dat we geavanceerde onderzoekstools kunnen gebruiken", zegt hij.

Hij gelooft dat dergelijke tools de radiologie radicaal zullen veranderen. "We staan ​​op het punt de komende vijf jaar een grote transformatie door te maken. Er komt een enorme toestroom van AI-tools die de radiologie zullen verbeteren en de geneeskunde zullen transformeren", zegt Sabuncu.