Yapay zeka, tıbbi görüntü analizine yardımcı olma konusunda giderek daha yetenekli hale geliyor. Birçok klinik için asıl zorluk yapay zekanın yararlı olup olmadığı değil, hasta gizliliğinden ödün vermeden veya mevcut iş akışlarını bozmadan nasıl benimseneceğidir.
Bu yaklaşımın en güçlü temellerinden biri, özellikle tıbbi görüntüleme için geliştirilmiş açık kaynaklı bir çerçeve olan Project MONAI'dir (Medical Open Network for AI). Genel amaçlı yapay zekayı sağlık hizmetlerine uyarlamak yerine MONAI, başından beri DICOM ve NIfTI gibi klinik görüntüleme formatlarıyla çalışmak ve radyoloji iş akışlarına entegre olmak üzere tasarlandı.
Bugün NVIDIA, Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH), Stanford Üniversitesi ve King's College London gibi kuruluşlar tarafından desteklenen MONAI, tıbbi görüntüleme yapay zeka çözümleri oluşturmak için önde gelen platformlardan biri haline geldi.
Daha da önemlisi, araştırma laboratuvarı dışında da kendini kanıtlamıştır.
Mayo Clinic Florida'da, Görüntülemede Artırılmış Zeka Merkezi, çok sayıda MONAI tabanlı yapay zeka modelini doğrudan klinik uygulamaya entegre etti. Bu sistemler, göğüs yoğunluğu değerlendirmesi, göğüs röntgenlerinden MR'a uygun olmayan implantların tanımlanması ve beyin MR anormalliklerinin bölümlere ayrılması gibi görevlerde, radyologların mevcut iş akışının yerini almak yerine ona uyum sağlayarak yardımcı oluyor.
Bu, önemli bir prensibi göstermektedir.
Başarılı bir tıbbi yapay zeka, klinisyenlerin kullanmayı öğrenmesi gereken başka bir uygulama değil, iş akışının bir parçası haline gelmelidir.
Açık teknolojiler ve yerel olarak barındırılan altyapı kullanarak özel klinikler ve tıp merkezleri için aynı türde bir mimari oluşturabiliriz.
Özel bir şirket içi yapay zeka sunucusu, tıbbi görüntüleri alabilir, bunları MONAI tabanlı modelleri kullanarak işleyebilir ve hasta verilerini harici bulut hizmetlerine aktarmadan saniyeler içinde sonuçları döndürebilir. Sistem mevcut iş akışınıza entegre edilebilir veya minimum eğitim gerektiren hafif bir web arayüzü aracılığıyla sağlanabilir.
Asıl avantaj zamanla ortaya çıkar.
MONAI Label'ı kullanarak, klinisyenler yapay zeka tarafından oluşturulan açıklamaları gözden geçirebilir ve gerektiğinde düzeltmeler yapabilirler. Bu düzeltmeler değerli eğitim verileri haline gelerek, gelecekteki modellerin kendi klinik uygulamanızı, görüntüleme protokollerinizi ve hasta popülasyonunuzu daha iyi yansıtmasına olanak tanır.
Klinik, tamamen başka bir yerde eğitilmiş genel bir modele güvenmek yerine, kendi uzmanlığınızdan öğrenen bir yapay zekayı yavaş yavaş geliştirir.
Amaç klinik yargının yerini almak değildir.
Amaç, uzmanlarınız onu her kullandığında daha yararlı hale gelen özel bir yapay zeka asistanı oluşturmaktır.
Anatolia Solutions Ekibi tarafından hazırlanmıştır