Endoscope ya Matibabu Nyeusi Teknolojia (3) AI Utambuzi wa Kusaidiwa kwa Wakati Halisi

Uchunguzi wa wakati halisi wa AI uliosaidiwa wa endoscopes ya matibabu ni mojawapo ya teknolojia za mapinduzi katika uwanja wa akili ya bandia ya matibabu katika miaka ya hivi karibuni. Kupitia muunganisho wa kina wa algoriti za kujifunza kwa kina na picha za endoscopic, imepata maendeleo makubwa kutoka kwa "dawa ya majaribio" hadi "dawa ya akili ya usahihi". Ifuatayo hutoa uchambuzi wa kina kutoka kwa vipimo 8:

1. Kanuni za kiufundi na usanifu wa mfumo

Vipengee vya msingi:

Safu ya kupata picha: 4K/8K kamera ya ubora wa juu+uboreshaji wa macho (NBI/FECE)

Safu ya usindikaji wa data: chipu maalum ya kuongeza kasi ya AI (kama vile NVIDIA IGX)

Safu ya mfano wa algorithm:

Convolutional Neural Networks (CNN): ResNet50, EfficientNet, n.k

Muundo wa uchanganuzi wa mfululizo wa muda: LSTM kwa uchakataji wa mtiririko wa video

Muunganisho wa aina nyingi: kuchanganya picha za mwanga mweupe/NBI/fluorescence

Kiolesura cha mwingiliano: onyesho la wakati halisi la ufafanuzi wa alama za hatari

Mtiririko wa kazi:

Upatikanaji wa picha → usindikaji wa awali (kupunguza sauti/kuboresha) → uchanganuzi wa AI (ugunduzi wa kidonda/uainishaji) → taswira ya wakati halisi (uwekaji alama wa mipaka/uwekaji daraja) → urambazaji wa upasuaji

2. Mafanikio muhimu ya kiteknolojia

Algorithm ya ubunifu:

Sampuli ndogo ya kujifunza: kutatua tatizo la data isiyotosheleza yenye maelezo

Teknolojia ya urekebishaji wa kikoa: Badilisha kwa picha za vifaa kutoka kwa watengenezaji tofauti

Uundaji upya wa vidonda vya 3D: ukadiriaji wa sauti kulingana na picha za fremu nyingi

Kujifunza kwa kazi nyingi: utekelezaji wa usawazishaji wa ugunduzi/uainishaji/mgawanyiko

Kuongeza kasi ya vifaa:

Vifaa vya kompyuta vya pembeni (kuchelewa kwa sababu <50ms)

Kichakataji maalum cha endoscope AI (kama vile chipu ya Olympus ENDO-AID)

3. Matukio kuu ya maombi ya kliniki

Hali ya utambuzi:

Uchunguzi wa saratani ya mapema ya utumbo (unyeti 96.3%)

Ubaguzi wa wakati halisi wa sifa za polyp (kuongezeka kwa kiwango cha kugundua adenoma kwa 28%).

Tathmini ya ukali wa ugonjwa wa matumbo ya uchochezi (hesabu otomatiki ya eneo la kidonda)

Hali ya matibabu:

Urambazaji wa upasuaji wa ESD/EMR (usahihi wa utambuzi wa chombo 99.1%)

Utabiri wa hatari ya kutokwa na damu (onyo la wakati halisi la upasuaji)

Upangaji wa busara wa safu ya resection

4. Ulinganisho wa bidhaa za kawaida na vigezo vya kiufundi

5. Uthibitishaji wa thamani ya kliniki

Data ya utafiti wa vituo vingi:

Kituo cha Kitaifa cha Saratani cha Japani: AI Ilisaidia Kuongezeka kwa Kiwango cha Utambuzi wa Saratani ya Tumbo ya Awali kutoka 72% hadi 89%

Utafiti wa Kliniki ya Mayo: Mfumo wa AI ya Colonoscopy hupunguza kiwango cha utambuzi kilichokosa kwa 45%

Utafiti wa Kichina REAL: Kuongezeka kwa unyeti wa kitambulisho cha saratani ya umio kwa 32%

Faida za kiuchumi za kiafya:

27% kupunguza gharama za uchunguzi (kupunguza biopsy zisizo za lazima)

Mzunguko wa mafunzo ya daktari umefupishwa kwa 40%

Kiasi cha ukaguzi wa kila siku kiliongezeka kwa 35%

6. Vikwazo katika maendeleo ya teknolojia

Changamoto za sasa:

Suala la silo la data (viwango vya picha visivyolingana kati ya hospitali)

Uamuzi wa sanduku nyeusi (ufafanuzi wa kutosha wa msingi wa hukumu wa AI)

Utangamano wa vifaa (vigumu kuzoea chapa tofauti za endoscopes)

Mahitaji ya wakati halisi (udhibiti wa kucheleweshwa kwa uchakataji wa utiririshaji wa video 4K)

Suluhisho:

Kujifunza kwa Shirikisho huvunja vizuizi vya data

Ramani ya joto inayoonekana inaelezea kufanya maamuzi ya AI

Kiolesura sanifu cha DICOM-MEIS

Uboreshaji wa chipu ya maelekezo ya AI iliyojitolea

7. Maendeleo ya hivi karibuni ya kiteknolojia

Mwelekeo wa mpaka:

Pacha wa dijiti wa upasuaji: simulizi ya kabla ya upasuaji+ulinganisho wa wakati halisi wakati wa upasuaji

Mchanganyiko wa multimodal: kuchanganya data ya endoscopic ultrasound/OCT

Kujifunza kwa kujisimamia: kupunguza utegemezi wa maelezo

Ushirikiano wa wingu: Usanifu wa kompyuta wa 5G+makali

Mafanikio mazuri:

EndoGPT, "Endoscopic Vision Model" iliyoripotiwa katika Nature BME mnamo 2023

Mfumo wa AI wa urambazaji wa upasuaji wa 3D uliotengenezwa na Chuo Kikuu cha Stanford

Mfumo wa Udhibiti wa Maono wa AI wa Shurui wa Ndani

8. Mwenendo wa Maendeleo ya Baadaye

Maendeleo ya kiteknolojia:

Mageuzi kutoka kwa utambuzi msaidizi hadi upasuaji wa uhuru

Mfumo wa Ushauri wa AI wa taaluma nyingi (Endoscopy+Pathology+Imaging)

AI inayoelezeka (XAI) huongeza uaminifu wa kimatibabu

Kompyuta ya quantum huharakisha mafunzo ya mfano

Ikolojia ya viwanda:

Endoscopy AI kama mfano wa Huduma (EaaS).

Vitumiaji vya akili vilivyojumuishwa (kama vile sindano za AI za biopsy)

Utambuzi otomatiki na mchakato wa matibabu (kutoka kwa uchunguzi hadi ufuatiliaji)

Maonyesho ya kesi ya kliniki

Matukio ya kawaida ya maombi:

(1) Uchunguzi wa saratani ya tumbo:

Uwekaji lebo katika wakati halisi wa AI wa vidonda vinavyotiliwa shaka (mipaka/mishipa midogo/miundo ya uso)

Tengeneza ripoti ya daraja la LABC kiotomatiki

Mapendekezo ya busara ya tovuti ya biopsy

(2) Upasuaji wa Colorectal ESD:

Utabiri wa kina cha kupenya kwa tumor

Urekebishaji wa pande tatu za kozi ya mishipa

Kidokezo chenye nguvu cha mpaka wa usalama

Muhtasari na mtazamo

Endoskopu ya matibabu AI inapitia mabadiliko kutoka "mafanikio ya sehemu moja" hadi "akili ya mfumo":

Muda mfupi (miaka 1-3): AI inakuwa usanidi wa kawaida wa endoscopy, na kiwango cha kupenya cha zaidi ya 60%

Muda wa kati (miaka 3-5): Fikia otomatiki ya mchakato mzima wa utambuzi na matibabu

Muda mrefu (miaka 5-10): Kueneza kwa roboti za upasuaji zinazojitegemea

Teknolojia hii itaunda upya dhana ya uchunguzi na matibabu ya endoscopic, hatimaye kutambua maono ya huduma ya afya jumuishi ambapo kila mgonjwa anaweza kufurahia uchunguzi wa kiwango cha utaalam na huduma za matibabu.