UF Health запускает исследовательскую инициативу в области искусственного интеллекта в радиологии

Использование инструментов искусственного интеллекта, чтобы сделать работу рентгенологов более точной и эффективной, является целью, поскольку исследователи здравоохранения Университета Флориды начинают сотрудничество между академией и промышленностью.

Исследовательский альянс будет использоваться для разработки и оптимизации решений на основе искусственного интеллекта, которые повышают качество и безопасность, одновременно помогая рентгенологам работать быстрее и эффективнее.

«Мы намерены ускорить разработку решений, которые обеспечат плавную интеграцию искусственного интеллекта в клиническую практику. Эти улучшения обеспечат более качественные и экономически эффективные процессы улучшения ухода за пациентами», — сказал Реза Форгани, доктор медицинских наук, профессор радиологии. и искусственный интеллект в Медицинском колледже УФ и заместитель заведующего кафедрой искусственного интеллекта.

Для этого UF Health сотрудничает с Nuance Communications Inc., фирмой из Берлингтона, штат Массачусетс, которая специализируется на радиологическом распознавании голоса и развертывании искусственного интеллекта. В UF Health компания будет работать с лабораторией Форгани над оптимизацией рабочего процесса радиологии и внедрением инструментов искусственного интеллекта с использованием сети точной визуализации Nuance. По словам Форгани, это сотрудничество также должно привести к разработке усовершенствованных инструментов радиологического распознавания голоса.

В радиологии изображения, полученные от пациентов, являются лишь частью более масштабных усилий. Сердцем работы радиолога является радиологический отчет — подробный документ, в котором описываются результаты визуализационного исследования и передается важная информация о диагнозе пациента, реакции на лечение и результатах процедуры. По словам Форгани, сочетание технологии распознавания голоса с искусственным интеллектом — это один из способов повысить точность и эффективность радиологических отчетов, а также значительно сократить время, необходимое для их подготовки. Это означает, что рентгенологи смогут тратить меньше времени на отчеты и больше на другие вопросы, связанные с пациентами, сказал он. Использование искусственного интеллекта для более эффективного составления радиологических отчетов должно помочь своевременно доставлять важную информацию лечащим врачам пациентов. По словам Форгани, в будущем ИИ также можно будет использовать для отслеживания рекомендаций по обеспечению безопасности пациентов и надлежащего последующего ухода.

Способность системы на основе искусственного интеллекта собирать важный текст и данные, которые распределяются по объемным документам и отчетам, помогает как пациентам, так и рентгенологам, сказал Патрик Тайг, доктор медицинских наук, профессор анестезиологии и заместитель декана по применению и внедрению искусственного интеллекта в Медицинском колледже УФ.

«Радиологи вынуждены интерпретировать все более сложные медицинские изображения все более больных пациентов. Упрощая отчетность, подобная система помогает им сосредоточиться на наиболее редких и особенных частях того, что они делают, — сосредоточившись на диагностике состояния здоровья пациента. », — сказал Тайге.

Сеть Precision Imaging Network от Nuance — это платформа диагностической визуализации, ориентированная на пациента, которая беспрепятственно доставляет информацию о пациентах, созданную искусственным интеллектом, в полный спектр клинических и административных рабочих процессов.

«Используя возможности Nuance в области диагностической визуализации, UF Health применяет быстрые достижения в области искусственного интеллекта для визуализации, чтобы улучшить клинические результаты, финансовые показатели и эффективность на протяжении всего пути пациента, от скрининга до последующего наблюдения. Мы гордимся сотрудничеством с командой UF Health. в этом важном начинании», — сказал Калум Каннингем, старший вице-президент и генеральный менеджер компании.

Форгани и Нюанс уже развернули клиническую платформу для своей работы и потратят следующий год на определение того, насколько легко и эффективно можно сделать функциональные новые алгоритмы ИИ. Форгани и его сотрудники также будут работать с компанией над проектами по улучшению отчетов о радиологической интерпретации, уделяя особое внимание качеству и эффективности, а также обеспечению эффективной работы алгоритмов.

Лаборатория радиомики и дополненного интеллекта Форгани в Институте неврологических заболеваний Нормана Фикселя UF Health будет работать над разработкой системы, а клинические испытания пройдут в больнице UF Health Shands.