Intelligence artificielle

Détection précoce du cancer du poumon avec IA: Guide pour les patients

Détection précoce du cancer du poumon avec IA: Guide pour les patients


L'IA dans les soins de santé - battage publicitaire, mythes et vérités

Certes, lorsque je travaillais pour la première fois au NHS, je ne connaissais que très peu l'intelligence artificielle. Si j'ai entendu parler d'IA dans le contexte des soins de santé, j'ai imaginé un robot avec un stéthoscope au cou, probablement à cause du battage médiatique et des rumeurs selon lesquelles les médecins humains seraient un jour superflus. Étant assez sûr que cela aurait peu de chances de se produire de mon vivant, j'ai eu tendance à rejeter l'IA comme étant sans importance.

Mais lorsque j'ai commencé ma formation pour devenir médecin de radiologie (à savoir l'imagerie médicale), j'ai pris connaissance des technologies en cours de développement pour aider à détecter et à surveiller les maladies par l'intermédiaire de ce support. De nos jours, les radiologistes doivent connaître les techniques d’apprentissage automatique et le développement de l’IA, en raison de l’utilisation croissante des logiciels d’IA dans leur spécialité.

Mon intérêt particulier - détection précoce du cancer du poumon - est un domaine de la radiologie clinique susceptible d’être optimisé par l’IA. Ayant travaillé sur des projets dans mon hôpital pour améliorer l'identification précoce du cancer du poumon, ce qui a eu pour effet d'améliorer les taux de survie, j'ai naturellement voulu explorer la manière dont l'IA pourrait contribuer à ces voies. Un exemple est par automatisé détection; les ordinateurs ont la capacité de détecter très tôt une maladie qui peut être difficile à voir pour les humains. AI peut donc aider les radiologues (plutôt que de les remplacer) en soulignant ces anomalies subtiles sur le scanner pour attirer l'attention sur les sites possibles de la maladie.

La reconnaissance de formes

Partie radiologiste est la reconnaissance des formes. Au cours de la formation, j’ai appris à reconnaître les scans normaux (remarque: il existe une grande plage de ‘normaux’) - savoir à quoi ressemble la normalité permet d’identifier les scans anormaux. En examinant des milliers d'analyses, j'ai développé une confiance en moi pour détecter des anomalies subtiles. De la même manière, un ordinateur (remarque: un ordinateur spécialement conçu pour l'IA - utilisant des réseaux de neurones artificiels qui fonctionnent comme le cerveau humain) peut apprendre à reconnaître des caractéristiques en affichant des milliers d'images. Ainsi, comme un humain, l’ordinateur peut différencier les anormaux des normaux en tirant les leçons de l’expérience. (Une description très basique de l'intelligence artificielle!)

Interprétation

Le travail d’un radiologue ne se limite pas à reconnaître des images anormales; ils utilisent leurs connaissances médicales en anatomie, physiologie, maladies et épidémiologie humaines, ainsi que leur compréhension de la science de l'imagerie médicale (rayons X, résonance magnétique, nucléaire et échographie) pour interpréter les résultats anormaux. En rassemblant toutes les informations pertinentes sur chaque patient, ils reconstituent le puzzle et déterminent le diagnostic le plus probable et le plan de gestion approprié.

«La complexité de la collecte d'informations cliniques pertinentes pour déterminer le diagnostic le plus probable est la raison pour laquelle nos médecins en radiologie ne seront pas bientôt remplacés par des robots. ”

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