Infervision työskentelee uraauurtavassa toiminnossa aivohalvausten diagnosoimiseksi ja hoitamiseksi koneoppimisalgoritmien avulla. Tekoälyn lääketieteellisen kuvan asiantuntijat ovat jo saaneet päätökseen Head CT Augmented Screening -alustan onnistuneet pilotit. Uskotaan, että tekniikka tulee pian laajalle levinneeksi ja säilyttää ihmishenkiä antamalla lääkäreille nopeammin ja tarkemmin diagnosoida aivohalvaukset ja arvioida aiheuttamansa vahingot.
Se on toinen koneoppimiseen perustuva lääketieteellinen tekniikka , jonka Infervision on ilmoittanut menestyvän.
Yli 100 000 annotoitua kliinistä kuvaskannausta käytettiin kouluttamaan algoritmeja, jotka antoivat pidemmän live-datan tehostavan molempien aivohalvausten, verenvuotojen ja iskeemisten diagnosointia.
Infervisionin perustaja ja toimitusjohtaja Chen Kuan kertoi meille, että "röntgenkuva on hyvin vanha lääketieteellinen tarkastus Kiinassa, esimerkiksi kukaan ei ollut maininnut rintakehän röntgenkuvaa akateemisissa konventeissa yli 15 vuoden ajan. Viime aikoihin saakka Tekoäly. AI on auttanut radiologeja löytämään ongelmia, joita he eivät aikaisemmin pystyneet selvittämään. Joten olemme erittäin tyytyväisiä nähdessämme radiologien alkavan tutkia joitakin mielenkiintoisia ja upeita tapauksia tekoälyn välillä. "
Se on varmasti hieno tapa, jolla uudet tekniikat voivat avata arvoa tiedoille, jotka ovat olleet olemassa hyvin kauan.
Jotkut suurimmista ongelmista, joita se ratkaisee, ovat tapa arvioida veren määrä verenvuotohoidoissa. Kun jokainen hetki on ratkaiseva aivohalvauksen jälkeen, lääkärit käyttävät yleensä yksinkertaista matemaattista kaavaa "arvioidakseen" mahdollisen verenhukan kehossa.
Tutkimukset osoittavat, että mitä tarkemmin tämä määrä arvioidaan, sitä suurempi on potilaan todennäköisyys parantua, koska se vaikuttaa hoitoon.
"Verenvuodon määrä liittyy läheisesti kuolleisuuteen ja parhaana tunkeutumismenetelmänä", Kuan selventää.
"Yli 30 ml: n volyymit liittyvät läheisesti kuolleisuuteen, ja on turvallisempaa käyttää kilpailevia kirurgisia tekniikoita puuttumiseen. Ongelmana on, että testausvaiheessa pyysimme radiologeja suorittamaan nämä laskelmat ja huomasimme, että joissakin tapauksissa virhemarginaali oli yli 30 ml "
Paitsi että voidaan toivoa, että algoritmit "oppivat" tulemaan tarkemmiksi kuin ihmisen radiologit näissä arvioinneissa, heillä on myös kyky viedä ne pois paljon nopeammin vastauksena kriisiin.
Siihen liittyy lisäetuja diagnoosien suorittamisesta myös röntgen- ja TT-skannauksista, itsenäisten MRI-tutkimusten sijaan, jotka ovat nyt ainoa tapa diagnosoida iskeemisiä (veritulppa) aivohalvauksia. Magneettikuvauskoneita on vähemmän saatavilla, ja useilla sairaaloilla ei ole resursseja hoitaa niitä 24 tuntia päivässä.
Kysyimme Kuanilta, miten radiologit ja muu lääkintähenkilöstö olivat reagoineet kohdatessaan tekniikoita, jotka näyttivät siltä, että niiden muutama osaaminen on tarpeeton.
"He ovat hyvin innoissaan", hän selitti "Kaksi tai kolme viikkoa sitten järjestettiin kiinalaisten radiologien kongressi, ja innostusta siitä, mitä voimme tehdä. He ymmärtävät myös, että autamme heitä tunnistamisessa, mutta autamme myös myös potilaiden hoitostrategioilla. "
Tosiasiassa Infervisionin oikeudenkäynnin tulokset Kiinassa näkyisivät tällä viikolla myös Pohjois-Amerikan Radiologisen Seuran vuosikokouksessa Chicagossa, jossa Kuan toivoo saavansa yhtä innostuneen reaktion. Hän odottaa myös, että paljon useammalla ihmisellä on mahdollisuus hyödyntää tekniikkaa pian.
"Olemme laajentaneet sen neljään sairaalaan Kiinassa ja ensimmäiset tulokset ovat lupaavia, joten pian laajennamme sairaaloihin toivottavasti myös Yhdysvaltoihin."
Tekoäly kehittää ehdottomasti häiritseviä evoluution lonkeroita syvälle sektoreihin toimittamaan eniten ihmisille.