Отделения радиологии могут принять ответственную структуру для развертывания ИИ

Согласно статье, опубликованной в журнале Канадский журнал кардиологии.

Исследователи под руководством кандидата медицинских наук Алексиса Нолина-Лапальма из Университета Монреаля описывают программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое они разработали для интеграции моделей искусственного интеллекта в PACS, под названием PACS-AI. Этот подход направлен на повышение оценки моделей искусственного интеллекта за счет облегчения их интеграции и проверки с существующими базами данных медицинских изображений.

«Это похоже на обучение команды. Необходимо хорошо понимать алгоритм обучения», — сказал Нолен Лапальм. Тётя Мини.ком«Это похоже на любой клинический инструмент. Нам нужно понимать, когда его использовать и как интерпретировать результаты».

Поскольку популярность искусственного интеллекта среди радиологических отделений продолжает расти, некоторые отделения могут столкнуться с уникальными проблемами при применении этой технологии к медицинским изображениям. Эти препятствия включают в себя разнообразие приложений системы здравоохранения, зависимость от программного обеспечения с закрытым исходным кодом и растущие угрозы кибербезопасности.

Исследователи также подчеркнули, что прежде чем модели ИИ можно будет использовать в клинических условиях, необходимо доказать их эффективность в широком диапазоне сценариев и подтвердить их в ходе будущих исследований. Они добавили, что использование технологий искусственного интеллекта в здравоохранении поднимает серьезные юридические и этические проблемы.

По словам Ноэлин Лапальм, структура ответственности направлена ​​на создание инструментов, которые будут максимально одинаково работать в разных медицинских группах. Сюда входит обучение моделей ИИ, которые понимают или принимают во внимание основные предубеждения при работе с различными группами пациентов.

«Я думаю, что существует большой интерес к искусственному интеллекту. Люди считают, что производительность кажется очень высокой», — сказал Нолен-Лапальме. «Иногда результаты могут показаться разумными, но понимание в сочетании с критикой является ключевым моментом».

В своем обзоре исследователи описывают PACS-AI, программное приложение с открытым исходным кодом, независимое от поставщика, целью которого является повышение оценки моделей ИИ путем облегчения их интеграции и проверки с существующими базами данных медицинских изображений. Цель состоит в том, чтобы обеспечить путь к ответственному, справедливому и эффективному внедрению моделей искусственного интеллекта в здравоохранении, пишет команда.

Платформа действует как интерфейс между существующими клиническими системами PACS и моделями искусственного интеллекта. Исследователи подчеркнули, что его основная цель — обеспечить автоматическое применение моделей искусственного интеллекта к клиническим изображениям практически в реальном времени для использования в местах оказания медицинской помощи.

Платформа предоставляет интерфейс веб-приложения, который врачи могут использовать для поиска изображений исследования, хранящихся в больничной системе PACS, и выбора совместимой модели искусственного интеллекта для применения к связанным изображениям. Затем серверная часть приложения собирает соответствующие изображения, подготавливает данные и запрашивает выполнение вывода ИИ. Результаты затем представляются пользователю в веб-интерфейсе.

В настоящее время платформа PACS-AI используется в исследовательских целях только в нескольких больницах Канады и США. Как пишут авторы, как только модели будут проверены и получат одобрение регулирующих органов, PACS-AI также будет использоваться для развертывания клинических моделей ИИ. Они также отмечают, что для клинического использования потребуется одобрение регулирующих органов в обеих странах.

Полное описание PACS-AI можно найти здесь. здесь.