Göğüs röntgenlerini analiz etmeye çalışırken ortaya çıkan bir takım zorluklar vardır. Ana zorluklardan biri, görüntünün kendisinin doğasıdır. Nitelikli ve profesyonel bir radyolog yetiştirmek ortalama 7-10 yıllık bir eğitim gerektirir. Ve o zaman bile, anormallikleri tespit etmek kolay olmaktan uzaktır. Ek olarak, X-Işınları genellikle farklı açılardan alınır, bu da işin doğruluğunu mümkün olduğunca yüksek tutmayı zorlaştırabilir. Bu nedenle, giderek daha fazla tıbbi kuruluş ve profesyonel, AI göğüs röntgeni Onlara yardımcı olacak çözümler.
Yapay zeka göğüs röntgeni görüntülerini analiz etmek için nasıl kullanılır?
Radyolojideki AI araçları öncelikle üç ana amaç için kullanılır – anormallikleri teşhis etmek (ancak teşhis etmemek), herhangi bir anormallik olmadan görüntülerden geçmek ve ikinci tür görüntüler hakkında raporların çoğunu oluşturmak.
ChestLink harika bir örnek. Üst düzey bir yapay zeka aracı olarak ChestLink, veritabanlarından çok sayıda göğüs röntgeni görüntüsü üzerinde önceden eğitilmiş bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) kullanır.
CNN, bir tıbbi kuruluşun veya bireysel doktorun özel ihtiyaçlarına göre ince ayar yapılabilir. CNN, çalışmaya başladığında, kendisine yüklenen bir görüntüyü hızlı bir şekilde analiz edebilir ve herhangi bir anormallik olmadığını kabul edebilir ve otomatik bir rapor oluşturabilir veya anormallikler varsa bunu insan uzmanlara iletebilir.
Radyolojiyle ilgili istatistikler, bir insan uzmanın günde yalnızca az sayıda görüntüyü – genellikle 25’ten az – analiz edebileceğini gösteriyor.
ChestLink ve benzeri AI araçları, çok yüksek bir doğruluk oranıyla çok daha kısa bir zaman diliminde çok sayıda görüntüyü analiz edebilir. Bu, iş yükünü azaltmaya ve hasta bakımını iyileştirmeye yardımcı olur. Ve göğüs röntgenlerinin yaklaşık %80’i hiçbir anormallik göstermeyeceğinden, otomatik bir araca sahip olmak üretkenliği büyük ölçüde artırır.
Kaynak : https://quintdaily.com/2022/04/can-ai-be-used-to-analyze-chest-x-ray-images-more-accurately/