Share
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην ουρολογία μπορεί να συμβάλλει σε σημαντική βελτίωση όσον αφορά την εξατομίκευση της διάγνωσης και της θεραπείας, καθώς και στη μείωση του κόστους της υγειονομικής περίθαλψης.
Εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ουρολογία
Η ραγδαία αύξηση των αναζητήσεων σε ιατρικές βάσεις δεδομένων και δημοσιεύσεων που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη στον τομέα της Ουρολογίας, αποδεικνύει ότι υπάρχουν σημαντικές δυνατότητες για εξετάσεις με τη βοήθεια υπολογιστή και ότι ως αποτέλεσμα μπορούν να επιτευχθούν βελτιώσεις στη διάγνωση και τη θεραπεία.
Προστάτης
Χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, οι προεγχειρητικές εικόνες μαγνητικής τομογραφίας του προστάτη συγχωνεύονται κατά τη διάρκεια της ρομποτικά υποβοηθούμενης προστατεκτομής και η περιοχή του προστάτη που επηρεάζεται από τον όγκο επιδεικνύεται ενεργά στον χειρουργό σε μια τρισδιάστατη (3D) εικόνα. Αυτός ο τύπος διεγχειρητικής πλοήγησης με καθοδηγούμενη εικόνα μπορεί να βοηθήσει στην αποφυγή θετικού χειρουργικού περιθωρίου και στη μεγιστοποίηση της διατήρησης των οργάνων.
Νεφρός
Η προσέγγιση για την απεικονιστική διαφοροποίηση μεταξύ ενός καλοήθους ογκοκυττάρου και ενός νεφροκυτταρικού καρκινώματος, απαιτεί χειροκίνητο εντοπισμό και μέτρηση της περιοχής αιχμής της σκιαγραφικής ενίσχυσης εντός του όγκου. Αυτό καθιστά την εξέταση υποκειμενική και προδιαθέτει για σχετικούς περιορισμούς.
Ως αυτοματοποιημένη λύση σε αυτό το πρόβλημα, έχει αναπτυχθεί ένα συγκεκριμένο λογισμικό βασισμένο σε Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιώντας εικόνες αξονικής τομογραφίας που μπορεί να διακρίνει μεταξύ αυτών των δύο οντοτήτων με ευαισθησία 100 % και ειδικότητα 89 %. Σε σχετική δοκιμή, μόνο ένας όγκος από τους 20, ο μικρότερος από όλους, δεν ταξινομήθηκε σωστά από αυτό το μοντέλο. Με τη διεύρυνση των δεδομένων εκπαίδευσης και μετά από περαιτέρω βελτιστοποίηση, τα μοντέλα αυτά μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως υποστήριξη στην ακτινολογική διάγνωση των όγκων των νεφρών.
Ουροδόχος κύστη
Για να αυξηθεί το ποσοστό ανίχνευσης του καρκίνου στην ουροδόχο κύστη, έχουν καθιερωθεί στο παρελθόν νέες τεχνικές. Ως πρώτο βήμα για την αυτοματοποίηση της κυστεοσκοπικής διάγνωσης του ουροθηλιακού καρκινώματος της ουροδόχου κύστης, ένα λογισμικό Τεχνητής Νοημοσύνης πέτυχε ευαισθησία 96 % και ειδικότητα 89 % στην αναγνώριση εικόνων με κακοήθεις αλλοιώσεις. Επιπλέον, επιτεύχθηκε πρόβλεψη της διείσδυσης του όγκου - με βάση αποκλειστικά τις εικόνες - σε ποσοστό 100 % και 91 %, αντίστοιχα.
Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν τις δυνατότητες των νευρωνικών δικτύων για τη δημιουργία μοντέλων ταξινόμησης και πρόβλεψης για τη διάγνωση του καρκίνου της ουροδόχου κύστης με βάση κυστεοσκοπικές εικόνες
Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης
Οι ασθενείς αναζητούν πρωτίστως ενσυναίσθηση, διαπροσωπικές δεξιότητες και αλληλεπίδραση στην επαφή τους με έναν επαγγελματία ιατρό όταν είναι άρρωστοι. Στον τομέα των "ήπιων δεξιοτήτων", οι εφαρμογές ΤΝ έχουν σημειώσει σχετική πρόοδο τα τελευταία χρόνια, αλλά βρίσκονται ακόμη σε φάση ανάπτυξης.
Τα πρότυπα για την αξιολόγηση της ποιότητας, της ασφάλειας και της υπευθυνότητας αποτελούν τα κύρια στοιχεία της έρευνας για τις εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης. Ωστόσο, τα χαρακτηριστικά αυτά βρίσκονται ακόμη στο στάδιο της καθιέρωσης σε πολλές χώρες.
Παρά τα μειονεκτήματα των εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης, το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να επωφεληθεί από τη δύναμή της, αναγνωρίζοντας και εξαλείφοντάς τα σε πρώιμο στάδιο και χρησιμοποιώντας κατάλληλα την τεχνολογία αυτή.
Με υψηλή υπολογιστική ισχύ, το λογισμικό που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει σημαντικά τη διάγνωση και την ικανότητα πρόβλεψης των ασθενειών των ασθενών. Λόγω της υψηλής ακρίβειας και ταχύτητας των αυτοματοποιημένων ιατρικών διαδικασιών, το λογισμικό που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει ουσιαστικά το ιατρικό προσωπικό.
Η ανάλυση σύνθετων δεδομένων ασθενών με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει την αύξηση της ποιότητας των διεπιστημονικών θεραπευτικών συστάσεων και συνεπώς τη βελτιστοποίηση της ουρο-ογκολογικής θεραπείας. Επιπλέον, αυτό το λογισμικό που βασίζεται στην Τεχνητή Νπημοσύνη θα μειώσει τον όγκο των διοικητικών εργασιών που απαιτούνται στο πλαίσιο του συμβουλίου όγκων. Επιπλέον, ο αυτοματοποιημένος χαρακτήρας των εφαρμογών αυτών μπορεί να οδηγήσει σε σχετικά οικονομικά οφέλη για το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης.
