De medische beeldvormingsindustrie evolueert snel om nieuwe instrumenten op de markt te brengen om de eisen van medische beeldvorming te verlichten. Bij ECR 2022 zagen we een nieuwe focus op kunstmatige intelligentie (AI) en digitalisering en de efficiëntie die ze kunnen opleveren voor de radiologie.
Het aantal diagnostische beelden dat de afgelopen jaren is verkregen, is explosief gestegen, met een stijging van 100% in de afgelopen 10 jaar, terwijl het aantal radiologen in dezelfde periode met 2% is gegroeid. Dit zorgt voor een hoge werkdruk en stress.
Tegelijkertijd legt de COVID-19-pandemie nog meer druk op het radiologiepersoneel. Een studie uit 2021, uitgevoerd in het VK, toonde aan hoe de crisis het landschap van de klinische praktijk had veranderd in termen van werkpatronen en werkdruk, wat leidde tot angst en stress op de werkplek bij radiologische technologen.
Bij ECR zagen we leveranciers innovatieve oplossingen demonstreren om veel van deze uitdagingen aan te gaan. Diagnostische nauwkeurigheid en standaardisatie waren belangrijke ECR-trends. Veel leveranciers van medische kunstmatige intelligentie (AI) en fabrikanten van apparatuur presenteerden verbeterde hardware en oplossingen, waarbij systeemintegratie centraal stond. In tegenstelling tot bedrijfsoplossingen voor de gezondheidszorg, wordt medische AI vaak als eenmalige kostenpost naast de hardware verkocht.
Philips presenteerde zijn slimme verbonden beeldvormingssystemen en geïntegreerde workflowoplossingen voor radiologie, die helpen om operationele inefficiënties op radiologieafdelingen aan te pakken. Dit omvatte het SmartSpeed MRI-versnellingsprotocol.
Ondertussen onthulde Canon Medical Systems op ECR 2022 de Vantage Fortian MRI-scanner, die beschikt over versnelde scantechnologie.
Siemens Healthineers toonde zijn onderzoek naar het gebruik van een AI-algoritme om mammografie-onderzoeken te triage; de tool was in staat om de efficiëntie te versnellen door het terugroepen van patiënten te verminderen.
Ten slotte demonstreerde GE Healthcare een one-stop-kliniek voor borstzorg, waarbij het pad werd nagebootst dat een vrouw door een screeningfaciliteit zou nemen, van de wachtruimte naar het pathologielaboratorium. Het concept omvatte opties waarmee vrouwen de ervaring kunnen aanpassen aan hun eigen voorkeuren, zoals het kiezen van een achtergrond voor de mammografiekamer uit een aantal landschapsfoto’s.
AI voor medische beeldvorming blijft evolueren tot 2022 en daarna
We waren onder de indruk van de schaal van ECR 2022 en de positiviteit van de atmosfeer. Er was ook een goede mix van startups, megabedrijven en spelers uit de industrie daartussenin. Ik heb vaak horen zeggen dat het aantal bezoekers lager was dan in “normale” (dwz pre-COVID) jaren, maar er was nog steeds een leuke buzz.
Imaging AI, een van onze blijvende interesses, was alomtegenwoordig op ECR 2022: alle grote fabrikanten van medische beeldvormingsapparatuur ontwikkelen nu op AI gebaseerde software voor hun machines. En er zijn ook veel software-startups in deze ruimte, een feit dat volledig te zien was op ECR.
Hoe ver medische beeldvorming AI al op de markt is doorgedrongen, is een belangrijke vraag. Omdia voerde een onderzoek uit onder radiografen en radiologen (n = 95) waaruit bleek dat beeldreiniging de AI-toepassing was die door de meeste beeldvormende professionals werd gebruikt (59% binnen degenen die beeldvormende AI hadden gebruikt), waarbij fysiologische meting de tweede was (gebruikt door 48%).
52% had echter nog nooit AI-toepassingen voor medische beeldvorming gebruikt en 20% wist het niet zeker. Slechts 28% zei dat ze daadwerkelijk AI hadden gebruikt. Dat is ongetwijfeld een enorme vooruitgang vergeleken met drie jaar geleden, maar er is nog veel meer te doen voor de wijdverbreide uitrol van imaging AI.
De AI-paradox
Kunstmatige intelligentie was dus overal aanwezig bij ECR, maar het is een relatief randverschijnsel in termen van klinische praktijk. Wat is het antwoord op deze paradox?
We hebben dit probleem verschillende keren besproken bij ECR en hebben geleerd dat er enkele fundamentele problemen zijn die moeten worden aangepakt voordat het potentieel van AI volledig wordt gerealiseerd in de radiologie.
Ten eerste is er de cruciale kwestie van wettelijke aansprakelijkheid. Softwareontwikkelaars willen niet aangeklaagd worden. Menselijke radiologen zijn al ingesteld om in deze situatie wettelijke aansprakelijkheid op zich te nemen: het maakt deel uit van hun werk en de regels zijn goed ingeburgerd. Het zal werk vergen om de verstorende invloed van AI-systemen in deze ruimte aan te pakken.
Het tweede probleem is tijd: AI voor medische beeldvorming is nog zo nieuw dat de meeste klinieken of ziekenhuisafdelingen simpelweg nog geen tijd hebben gehad om commerciële AI-systemen te implementeren. Mensen moeten nog wennen aan het idee.
Ons onderzoek geeft een gedetailleerd profiel van de houding van professionals op het gebied van medische beeldvorming ten opzichte van AI voor medische beeldvorming. Over het algemeen zijn de resultaten bemoedigend dat er openheid is voor AI voor medische beeldvorming en dat de angst om “vervangen te worden” niet erg wijdverbreid is. Dit opent de weg voor de voortdurende inzet van medische AI-systemen.
Waar zullen we zijn met medische beeldvorming AI over vijf jaar, zeg maar op ECR 2027? Tegen die tijd stellen we ons voor dat ongeveer 80% van de radiografen en radiologen AI-systemen zal gebruiken. AI-ontwikkelaars zullen in vertrouwen zijn gegroeid en de lijst met applicaties, zowel in ontwikkeling als voorgesteld, zal zijn uitgebreid en de implementatie zal in een snel tempo plaatsvinden.
Snelle digitalisering van de radiologie
De radiologie staat de komende 10 jaar op het punt om ingrijpende veranderingen door te voeren. Stijgende arbeidstekorten, een torenhoge vraag naar radiologiediensten en een exponentiële groei van beeldgegevens stimuleren de adoptie van een digitaliseringsstrategie in de radiologie.
Vanuit technologisch oogpunt zijn de belangrijkste pijlers van de digitaliseringsstrategie de volgende:
- Internet van medische dingen
- Verbonden medische apparaten en gezondheidssensoren
- wolk
- Software
- AI en gegevensanalyse
- 3d printen
- Virtuele realiteit
ECR 2022 was dit jaar het toneel van belangrijke ontwikkelingen in de digitalisering van de radiologie. De belangrijkste trends en thema’s zijn de volgende:
- Toepassingen in besluitvorming op basis van AI
- Workflow optimalisatie
- Adoptie van digitale platforms
- Opkomst van op service gebaseerde modellen in de radiologie
In de volgende paragrafen schetsen we de huidige stand van zaken en het sentiment in de sector.
Toepassingen bij besluitvorming op basis van AI
Exponentiële groei van medische beeldvormingsgegevens en een tekort aan radiologen blijven belangrijke uitdagingen in de radiologie. De focus van de huidige AI-enabled applicaties die op ECR worden getoond, is bedoeld om radiologen te voorzien van tools om klinische besluitvorming sneller en nauwkeuriger te maken.
De huidige focus van toepassingen ligt vooral op het vastleggen van afbeeldingen en beeldanalyse. Wat betreft het vastleggen van afbeeldingen, richten algoritmen zich op het verminderen van beeldruis en het verbeteren van de beeldkwaliteit. Andere aanvullende functies zijn onder meer geautomatiseerde acquisitie, positionering van de patiënt om menselijke fouten te verminderen en technologie om de blootstelling aan straling van de patiënt te verminderen.
Hoewel het industriedoel de ontwikkeling van AI voor geassisteerde diagnose blijft, zoals vroege detectie van afwijkingen in weefsel en vroege detectie van ziekten, richten de meeste AI-compatibele apps zich momenteel op “zachte” diagnostische toepassingen zoals het filteren van niet-verdachte beelden zodat radiologen zich uitsluitend kunnen concentreren op verdachte gevallen.
Workflowoptimalisatie blijft het epicentrum van de inspanningen om operationele en klinische efficiëntie te bereiken, en dit zal in de nabije toekomst zo blijven. Innovatie is verspreid over de touchpoints van de radiologie, van het verkrijgen van patiëntendossiers tot het triage van patiënten tot het verkrijgen van beelden.
Adoptie van digitale platforms
Digitale platforms zijn naar voren gekomen als belangrijke commandocentra voor workflows. Platformen van toonaangevende spelers zoals Philips en GE Healthcare fungeren als commandocentra en omvatten diverse oplossingen van verschillende leveranciers die tot doel hebben de operaties over meerdere modaliteiten te vereenvoudigen, slimme workflows te creëren door de werklast te verminderen en de productiviteit van het personeel te verhogen.
Op ECR 2022 toonden leveranciers platforms die zijn verrijkt met kunstmatige intelligentie om realtime contextueel bewustzijn en operationele inzichten rond beeldverwerkingsafdelingen te bieden. Platforms zijn in wezen nieuwe zakelijke proposities voor de industrie waar radiologen, technologen en OEM’s samenwerken om een ecosysteem van toepassingen te creëren die kritieke problemen op de afdeling radiologie oplossen.
Gezien de complexiteit en uitdagingen die voor ons liggen, evenals de invloed van op samenwerking gebaseerde, op waarde gebaseerde systemen die worden aangedreven door kostenbeheersing, zijn Omdia-analisten van mening dat platforms de eerste voorbeelden zijn van opkomende digitale modellen in de reeks servicegestuurde modellen die in de komende jaren op de markt komen. vijf jaar.
De toekomst van digitale radiologie is een verbonden, interoperabele, collaboratieve radiologie die is uitgerust met realtime en voorspellende inzichten die zorgsamenwerking tijdens het hele patiënttraject ondersteunen.
Felix Beacher, Dionysia Patrinou en Sharjeel Ahmad zijn marktonderzoeksanalisten bij Omdia, een divisie van Informa. Ze zijn te bereiken via askanalyst@omdia.com.
De geuite opmerkingen en opmerkingen zijn die van de auteurs en weerspiegelen niet noodzakelijk de mening van TanteMinnie.com.
Copyright © 2022 AuntMinnie.com
.