Automatyczny radiolog IBM może odczytywać obrazy i dokumentację medyczną

Większość używanych obecnie inteligentnych programów specjalizuje się w jednym rodzaju danych, czy to w interpretacji tekstu, czy w odgadywaniu zawartości zdjęć. Oprogramowanie tworzone w IBM musi wykonać wszystkie te czynności naraz. Jest w trakcie szkolenia, aby zostać asystentem radiologa.

Oprogramowanie nosi nazwę kodową Avicenna, na cześć filozofa z XI wieku, który napisał wpływową encyklopedię medyczną. Może identyfikować cechy anatomiczne i nieprawidłowości w obrazach medycznych, takich jak skany CT, a także wykorzystuje tekst i inne dane z dokumentacji medycznej pacjenta, aby zasugerować możliwe diagnozy i leczenie.

Avicenna jest przeznaczony do stosowania przez kardiologów i radiologów w celu przyspieszenia pracy i zmniejszenia liczby błędów, a obecnie specjalizuje się w kardiologii i radiologii piersi. Obecnie jest testowany i dostosowywany przy użyciu anonimowych obrazów i dokumentacji medycznej. Ale Tanveer Syeda-Mahmood , naukowiec z laboratorium badawczego IBM Almaden w pobliżu San Jose w Kalifornii i główny naukowiec projektu, mówi, że jej zespół i inne osoby w firmie już przygotowują się do rozpoczęcia testowania oprogramowania poza laboratorium na dużych ilościach rzeczywistych danych pacjentów. Wchodzimy w przygotowania do komercjalizacji – mówi.

Avicenna analizuje obrazy medyczne przy użyciu zestawu różnych algorytmów przetwarzania obrazów o różnych specjalizacjach. Niektórzy zostali przeszkoleni, na przykład, aby oceniać, jak daleko w klatce piersiowej pacjenta znajduje się wycinek tomografii komputerowej. Inni mogą identyfikować narządy lub oznaczać nieprawidłowości, takie jak skrzepy krwi. Niektóre z tych komponentów obrazu wykorzystują technikę zwaną uczeniem głębokim, która ostatnio przyczyniła się do znacznego wzrostu dokładności oprogramowania do rozpoznawania obrazów (patrz AI Advances Make It possible to Search, Shop with Images ).

Algorytmy przetwarzania obrazu współpracują z innymi algorytmami przeszkolonymi w interpretacji tekstu i wyników badań w dokumentacji medycznej. Avicenna ma system rozumowania, który na podstawie danych wyjściowych wszystkich tych różnych sygnałów sugeruje możliwe diagnozy dla pacjenta. Pokazuje podsumowanie tego rozumowania osobie pracującej z oprogramowaniem.

Oprogramowanie IBM Avicenna podświetliło na zielono możliwe zatorowości na tym tomografii komputerowej, znajdując w większości te same problemy, co radiolog, który zaznaczył obraz na czerwono.

W demonstracji systemu Syeda-Mahmood pokazał Awicennę, jak zajmuje się sprawą 28-letniej kobiety, która skarży się na duszność. Dokumentacja medyczna pacjentki zawierała angiograficzne obrazy naczyń krwionośnych wokół płuc, niektóre badania krwi i tekst, w którym stwierdzono, że jej matka doświadczyła wielu poronień.

Avicenna wiedziała, że ​​historia rodzinna może wiązać się z tendencją do tworzenia skrzepów krwi, co może prowadzić do poronień, wiedząc, że zmieniła sposób, w jaki analizowała obrazy angiograficzne. Oprogramowanie zasugerowało zatorowość płucną jako najbardziej prawdopodobną diagnozę i wskazało kilka możliwych zatorów w lewej i prawej tętnicy płucnej pacjenta. Kiedy radiolog niezależnie przeanalizował ten sam przypadek, postawił tę samą diagnozę i wskazał mniej więcej te same zatory.

IBM nie są jedynymi badaczami, którzy próbują zbudować oprogramowanie, które łączy tekst i inne dane z dokumentacji medycznej, aby działać jak radiolog. Ale Kenji Suzuki , profesor nadzwyczajny w centrum badań obrazowania medycznego w Illinois Institute of Technology, mówi, że komercyjne ambicje IBM dotyczące Awicenny są wyjątkowe. Żadna inna firma nie próbuje ani nie wyobraża sobie takiej całkowitej integracji tekstu, uporządkowanych danych i obrazowania medycznego, mówi.

Jednak w oparciu o to, co do tej pory zaobserwował w ramach projektu, Suzuki twierdzi, że przetwarzanie obrazu i możliwości diagnostyczne Avicenny nadal muszą być dokładniejsze i bardziej elastyczne. Nawet po wprowadzeniu tych ulepszeń, aby osiągnąć znaczącą sprzedaż, IBM będzie musiał zintegrować swojego automatycznego pomocnika z istniejącymi szpitalnymi systemami informatycznymi i udowodnić, że przynosi korzyści ekonomiczne — takie jak zmniejszenie całkowitych kosztów szpitala, zwrot kosztów ubezpieczenia lub ryzyko procesów sądowych. Suzuki.

Syeda-Mahmood mówi, że zwiększenie dokładności Awicenny jest jednym z głównych priorytetów jej zespołu, chociaż celem jest pomoc radiologom, a nie ich zastępowanie. I wierzy, że IBM ma przewagę nad innymi próbującymi zbudować tego rodzaju oprogramowanie.

Dzieje się tak, ponieważ zwiększenie dokładności systemu uczenia maszynowego wymaga podania mu wielu przykładowych danych, aby dostosować jego możliwości. IBM zgromadził już bardzo dużą kolekcję obrazów i dokumentacji medycznej i jest w trakcie jej powiększania.

W zeszłym roku firma nabyła kolekcję miliardów obrazów medycznych, kupując firmę Merge Healthcare. Te obrazy nie są jeszcze dostępne dla Awicenny, ale kiedy są, mogą pomóc w ulepszeniu oprogramowania, mówi Syeda-Mahmood. Projekt może również zyskać dzięki 50 milionom zanonimizowanych elektronicznych kart zdrowia, które IBM otrzymał w zeszłym roku w przejęciu startupu o nazwie Explorys.

ukryć