هوش مصنوعی تعادل عملیاتی را به رادیولوژی بازمیگرداند
یک وبینار اخیر از سوی GE HealthCare نشان داد که چگونه فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در رادیولوژی میتوانند فشار کاری را کاهش داده، دقت تشخیص را افزایش دهند و جریان کاری واحدهای رادیولوژی را متحول کنند. این نشست با حضور متخصصان برجسته حوزه هوش مصنوعی و رادیولوژی برگزار شد و تجربیات نوین مراکز پیشرو در استفاده از فناوریهای هوشمند مورد بررسی قرار گرفت.
به گزارش مدرن مد به نقل از healthcareitnews، در ابتدای این وبینار، پروفسور متیاس گویِن، مدیر ارشد پزشکی GE HealthCare، رادیولوژی را در «لحظهای سرنوشتساز» توصیف کرد. افزایش تقاضا برای تصویربرداری، پیچیدهتر شدن دادهها و ضرورت دستیابی به نتایج سریعتر و دقیقتر، فشار بیسابقهای را بر رادیولوژیستها وارد کرده است.
اسکنرهای پیشرفته امروزی با تولید ۲۵۶ تا ۶۴۰ برش در هر چرخش، حجم عظیمی از اطلاعات ایجاد میکنند؛ بهطوری که یک اسکن CT معمولی اکنون حدود ۶۰۰۰ تصویر دارد، در حالیکه این عدد در سال ۲۰۱۰ حدود ۶۰۰ تصویر بود. این افزایش حجم، زمان و تمرکز بیشتری برای گزارشنویسی میطلبد؛ فرآیندی که هم حساسیت قانونی بالا و هم بار شناختی قابل توجهی برای متخصصان دارد.
گزارشدهی دیجیتال و دگرگونی در رادیولوژیه
یکی از مهمترین تحولاتی که هوش مصنوعی ایجاد کرده، استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای تسهیل گزارشنویسی و بهبود بهرهوری تشخیصی است. این فناوریها میتوانند پیشنویس گزارشهای ساختاریافته را بهصورت خودکار تهیه کنند، نواقص احتمالی را مشخص سازند و حتی به انتخاب مناسبترین پرونده برای هر رادیولوژیست کمک نمایند.
همچنین فناوری مستندسازی محیطی (Ambient Documentation) به عنوان یک ابزار هوشمند برای تبدیل گفتار رادیولوژیست به یادداشتهای ساختاریافته و استاندارد عمل میکند. این قابلیت ضمن افزایش دقت و یکپارچگی، زمان گزارشدهی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد و تطابق با دستورالعملهای بالینی را بهبود میبخشد.
هوش مصنوعی در خدمت بهینهسازی جریان کاری
نقش هوش مصنوعی در بهینهسازی توزیع پروندهها و تخصیص منابع نیز در حال گسترش است. ابزارهای انتخاب پرونده میتوانند بر اساس تخصص، سرعت کار، پیچیدگی موارد و میزان دسترسپذیری، هر پرونده را به مناسبترین رادیولوژیست ارجاع دهند. با پیشرفت در یکپارچگی میان پلتفرمهای گزارشدهی، PACS و RIS، جریان دادهها روانتر شده و امکان تکمیل خودکار بخشهایی از گزارش فراهم میشود.
از سوی دیگر، دادههای کُدگذاریشده میتوانند برای افزایش دقت بالینی، ارتقای بهرهوری و تسهیل تحقیقات به کار روند. این دادهها امکان پایش شاخصهای کلیدی مانند موارد دارای یافتههای مهم یا میزان رعایت دستورالعملهای تشخیصی را فراهم میکنند؛ موضوعی که برای تضمین کیفیت و برنامههای ملی غربالگری اهمیت ویژهای دارد.
آیندهای دادهمحور برای رادیولوژی
پذیرش این تحول دیجیتال از سوی رادیولوژیستها، زمینهساز ایجاد نظامی شفافتر و کارآمدتر است که در آن کیفیت مراقبت و سرعت ارائه خدمات ارتقا مییابد. در آینده، انتظار میرود هوش مصنوعی بیش از گذشته در اولویتبندی موارد روتین و سادهسازی گردش کار نقش داشته باشد، و رادیولوژیستها بتوانند بر تحلیلهای پیشرفته و تصمیمگیریهای مبتنی بر داده تمرکز کنند.
در نهایت، همانطور که شرکتکنندگان در این وبینار تاکید کردند، نوآوریهای هوش مصنوعی میتوانند تعادل از دسترفته را به رادیولوژی بازگردانند و تأثیر آن را بر نتایج درمانی بیماران تقویت کنند.
