211service.com
IBM automatizētais radiologs var lasīt attēlus un medicīniskos ierakstus
Lielākā daļa mūsdienās izmantoto viedo programmatūru specializējas uz viena veida datiem, piemēram, teksta interpretāciju vai fotoattēlu satura uzminēšanu. IBM izstrādes stadijā esošajai programmatūrai tas viss ir jādara vienlaikus. Tas ir apmācībā, lai kļūtu par radiologa palīgu.
Programmatūras kodētais nosaukums ir Avicenna pēc 11. gadsimta filozofa, kurš uzrakstīja ietekmīgu medicīnas enciklopēdiju. Tas var identificēt anatomiskās pazīmes un novirzes medicīniskajos attēlos, piemēram, CT skenējumos, kā arī izmanto tekstu un citus datus pacienta medicīniskajā dokumentācijā, lai ieteiktu iespējamās diagnozes un ārstēšanu.
Avicenna ir paredzēta lietošanai kardiologi un radiologi, lai paātrinātu savu darbu un samazinātu kļūdas, un pašlaik tā ir specializējusies kardioloģijā un krūšu radioloģijā. Pašlaik tas tiek pārbaudīts un pielāgots, izmantojot anonimizētus medicīniskos attēlus un ierakstus. Bet Tanveer Syeda-Mahmood , pētniece IBM Almaden pētniecības laboratorijā netālu no Sanhosē, Kalifornijā, un galvenā zinātniece par projektu, saka, ka viņas komanda un citi uzņēmuma darbinieki jau gatavojas sākt programmatūras testēšanu ārpus laboratorijas, izmantojot lielu reālu pacientu datu apjomu. Mēs sākam gatavoties komercializācijai, viņa saka.
Avicenna aplūko medicīniskos attēlus, izmantojot dažādu attēlu apstrādes algoritmu komplektu ar dažādām specialitātēm. Daži ir apmācīti spriest, piemēram, cik tālu no pacienta krūtīm atrodas CT skenēšanas šķēle. Citi var identificēt orgānus vai iezīmēt novirzes, piemēram, asins recekļus. Daži no šiem attēla komponentiem izmanto paņēmienu, ko sauc par dziļo mācīšanos, kas nesen ir radījusi lielus lēcienus attēlu atpazīšanas programmatūras precizitātē (skatiet AI Advances Make It Possible to Search, Shop with Images ).
Attēlu apstrādes algoritmi darbojas kopā ar citiem, kas ir apmācīti interpretēt tekstu un testu rezultātus medicīniskajos dokumentos. Avicennai ir spriešanas sistēma, kas izmanto visu šo dažādo signālu izvadi, lai ieteiktu pacientam iespējamās diagnozes. Tas parāda šī pamatojuma kopsavilkumu personai, kas strādā ar programmatūru.
IBM Avicenna programmatūra šajā datortomogrāfijā iespējamās embolijas iezīmēja zaļā krāsā, konstatējot lielākoties tādas pašas problēmas kā cilvēka radiologs, kurš attēlu iezīmēja sarkanā krāsā.
Sistēmas demonstrācijā Syeda-Mahmood parādīja, ka Avicenna uzņemas 28 gadus vecas sievietes gadījumu, kas sūdzas par elpas trūkumu. Pacientes medicīniskajā dokumentācijā bija iekļauti plaušu angiogrammas attēli ar asinsvadiem ap plaušām, dažas asins analīzes un teksts, kurā norādīts, ka viņas mātei ir bijuši vairāki spontānie aborti.
Avicenna zināja, ka ģimenes vēsturi var saistīt ar tendenci veidot asins recekļus, kas var izraisīt spontānu abortu, un zināšanas, kas mainīja angiogrammas attēlu analīzi. Programmatūra ieteica plaušu emboliju kā visticamāko diagnozi un iezīmēja vairākas iespējamās embolijas pacienta kreisajā un labajā plaušu artērijās. Kad radiologs neatkarīgi izskatīja vienu un to pašu gadījumu, viņš uzstādīja to pašu diagnozi un izcēla vairāk vai mazāk tieši tādas pašas embolijas.
IBM nav vienīgie pētnieki, kas cenšas izveidot programmatūru, kas apvieno tekstu un citus medicīnisko ierakstu datus, lai strādātu kā radiologs. Bet Kenji Suzuki Ilinoisas Tehnoloģiju institūta Medicīnas attēlveidošanas pētniecības centra asociētais profesors saka, ka IBM komerciālās ambīcijas attiecībā uz Avicennu ir unikālas. Viņš saka, ka neviens cits uzņēmums nemēģina vai neparedz šādu pilnīgu teksta, strukturētu datu un medicīniskās attēlveidošanas integrāciju.
Tomēr, pamatojoties uz to, ko viņš līdz šim ir redzējis no projekta, Suzuki saka, ka Avicennas attēlu apstrādes un diagnostikas iespējām joprojām ir jākļūst precīzākām un elastīgākām. Pat pēc šo uzlabojumu veikšanas, lai veiktu ievērojamus pārdošanas apjomus, IBM būs jāintegrē automatizētais palīgs ar esošajām slimnīcu IT sistēmām un jāpierāda, ka tam ir ekonomisks ieguvums, piemēram, jāsamazina slimnīcas kopējās izmaksas, apdrošināšanas atlīdzība vai tiesas prāvu risks. Suzuki.
Syeda-Mahmood saka, ka Avicennas precīzākas uzlabošana ir viena no viņas komandas galvenajām prioritātēm, lai gan mērķis ir palīdzēt radiologiem, nevis viņus aizstāt. Un viņa uzskata, ka IBM ir priekšrocības salīdzinājumā ar citiem, kas cenšas izveidot šāda veida programmatūru.
Tas ir tāpēc, ka, lai padarītu mašīnmācības sistēmu precīzāku, tai ir jāievada daudz piemēru datu, lai pielāgotu tās spējas. IBM jau ir uzkrājis ļoti lielu medicīnisko attēlu un ierakstu kolekciju, un pašlaik notiek to daudz lielāka palielināšana.
Pagājušajā gadā uzņēmums iegādājās miljardu medicīnisko attēlu kolekciju, iegādājoties uzņēmumu Merge Healthcare. Šie attēli Avicennai vēl nav pieejami, taču, kad tie ir pieejami, tie varētu palīdzēt padarīt programmatūru precīzāku, saka Syeda-Mahmood. Projektu var veicināt arī 50 miljoni anonimizētu elektronisko veselības karšu, ko IBM saņēma, pagājušajā gadā iegādājoties jaunuzņēmumu ar nosaukumu Explorys.