Applicazioni dell'IA oltre le funzioni di base: utilizzo nell'intelligenza diagnostica medica
Nel campo della sanità, l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando l'approccio dei radiologi e degli altri stakeholder dell'imaging al loro lavoro. Questa trasformazione mira a migliorare i risultati clinici e finanziari, migliorare l'esperienza radiologica e affrontare le sfide urgenti della sanità.
Al centro di questa trasformazione c'è un'infrastruttura centrale, scalabile e basata sul cloud per l'IA. Questa infrastruttura consente a un gruppo diversificato di professionisti, tra cui radiologi, fornitori di riferimento, pagatori, produttori di tecnologie mediche e aziende del settore delle scienze della vita, di collaborare efficacemente.
Uno dei principali vantaggi di questa tecnologia IA è la sua capacità di ottimizzare i flussi di lavoro della radiologia. Purtroppo, i modelli IA nell'imaging diagnostico vengono spesso sottoutilizzati a causa della mancanza di integrazione. Tuttavia, con l'avvento di questa infrastruttura centrale per l'IA, questo sta per cambiare.
Nel campo della salute polmonare, gli algoritmi IA stanno avendo un impatto significativo. La diagnosi precoce delle condizioni polmonari croniche, comprese le forme tumorali, è essenziale e il sorgere dei programmi di salute polmonare sta contribuendo a questo obiettivo. I modelli IA possono supportare la diagnosi, migliorare l'interpretazione delle immagini, agevolare la decisione clinica, informare gli interventi e le terapie procedurali e supportare la gestione dell'utilizzo e le autorizzazioni.
Per i pazienti con stadio avanzato o grave enfisema, i valvole endobronchiali offrono un'opzione terapeutica meno invasiva. I modelli IA possono identificare e qualificare i pazienti per queste procedure, valutare quale regione del polmone deve essere targeting per il recupero ottimale e analizzare le immagini di follow-up per monitorare il progresso e il recupero del paziente.
Il dottor Sheela Agarwal, Chief Medical Information Officer per l'imaging diagnostico e l'IA presso Nuance Communications, è in prima linea in questa rivoluzione.
I benefici di questa trasformazione guidata dall'IA si estendono oltre il reparto di radiologia. Gli ospedali e i sistemi sanitari degli Stati Uniti spendono circa 65 miliardi di dollari all'anno per l'imaging. Stabilendo un'infrastruttura centrale per l'IA, questi costi possono essere ridotti migliorando i risultati clinici e finanziari per entrambi i fornitori e i pazienti.
Inoltre, i dipartimenti IT potrebbero non avere la capacità di supportare le singole soluzioni punto per le varie applicazioni sanitarie. Un'infrastruttura centrale per l'IA può aiutare a risolvere questo problema fornendo una piattaforma unificata per le applicazioni IA in
Leggi anche:
- Migliorare l'assistenza ai pazienti attraverso tre approcci chiave di interoperabilità
- Protezione delle reti e dei dispositivi negli istituti di cura per anziani: misure essenziali per garantire la sicurezza
- Sviluppo di un sistema di controllo e di controllo delle malattie
- Secondo quanto riferito, un bambino di 8 anni, esposto all'acido, ha gravi ferite.
