چرا اسکن های MRI همچنان گران و غیر قابل دسترس هستند

تصویربرداری مجدد مغناطیسی (MRI) یکی از قوی ترین ابزارهای تشخیصی در پزشکی مدرن است، که کنتراست بی نظیر نرم را برای تشخیص تومورها، آسیب های مغزی، شرایط نخاعی و اختلالات مفصلی فراهم می کند، با این وجود، با وجود اینکه میزان بالینی آن، MRI همچنان یک روش با هزینه بالا و کم دسترسی برای بسیاری از بیماران، به ویژه در مناطق روستایی و کشورهای کم درآمد است که تجربه برق کافی برای کاهش هزینه های فسیلی دارند (معمولاً در هر هفته های فشرده سازی 32500 دلار) و کاهش هزینه های فسیلی است.

چگونه AI هزینه اسکن های MRI را کاهش می دهد

دانلود فیلم Speedd Image

یکی از بزرگترین رانندگان هزینه در MRI زمان اسکن است.ام آر آر سنتی متکی بر دستیابی متوالی از داده های kLT که توسط محدودیت های فیزیک اداره می شود، و هر برش اضافی را چند دقیقه می گیرد. مدل های بازسازی مبتنی بر هوش مصنوعی (به ویژه روش های یادگیری عمیق) می توانند تصاویر تشخیصی با کیفیت بالا را از داده های به طور قابل توجهی کاهش دهند.با آموزش شبکه های عصبی در هزاران مدل های کاملاً تنظیم شده و جفت های کاهش یافته ی هوش مصنوعی، به طور مستقیم دو نمونه، به طور مستقیم اطلاعات اسکن شده توسط بیمار را کاهش دهند.

بهینه سازی پارامتر های خودکار

تنظیم پروتکل MRI نیاز به یک تکنسین رادیولوژی برای تنظیم ده ها پارامتر دارد - زمان تکرار، زمان تکرار، زاویه تلنگر، حساسیت سیم پیچ و غیره. انتخاب های جانبی بهینه سازی می تواند تصاویر با کیفیت ضعیف تولید کند یا نیاز به زمان بارگذاری مجدد الگوریتم های AI در حال حاضر تجزیه و تحلیل آناتومی بیمار واقعی (عوض، اندام) و انطباق پارامترهای در مورد، اطمینان از بالاترین نسبت سیگنال برای کوتاه ترین جلسات ممکن است، اما نه تنها می تواند به حداقل رساندن این نوار زمان، بلکه به حداقل رساندن زمان بارگذاری کند.

منابع هوشمند Scheduling و پیش بینی تعمیر و نگهداری

ناکارآمدی عملیاتی همچنین هزینه های ماشین را به دلیل خاموش شدن غیرمنتظره یا از دست دادن هلیوم می تواند هزینه یک بیمارستان ده ها هزار دلار در روز را افزایش دهد. سیستم های تعمیر و نگهداری پیش بینی شده AI سطح Cryogen، دمای مغناطیسی و عملکرد تقویت کننده گراد را به طور مستقیم با اضافه کردن خرابی ها قبل از وقوع، امکانات می توانند تعمیرات را در طول ساعات غیرفعال برنامه ریزی کنند، جلوگیری از خاموش شدن اضطراری، به طور مشابه ماشین های یادگیری، به حداقل رساندن زمان اسکن، و یا زمان دقیق (برنامه ریزی دقیق) با اضافه کردن زمان اسکن های کوتاه مدت 15، به طور مستقیم با اضافه کردن زمان دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، به طور دقیق، به حداقل رساندن زمان اسکن های اسکن های زمان دقیق، با اضافه کردن زمان، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، با اضافه کردن زمان اسکن، به حداقل رساندن وقفه های زمان دقیق، برنامه ریزی دقیق، می تواند به طور مستقیم با اضافه کردن زمان اسکن های کوتاه مدت زمان دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی های کوتاه مدت زمان دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، به طور مستقیم توسط اسکن های اسکن های اسکن های اسکن های کوتاه مدت زمان دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق، برنامه ریزی دقیق

گسترش دسترسی MRI با سیستم های قابل حمل و کم زمین AI-Powered Portable and Low- Field

دستگاه های قابل حمل MRI توسط AI هدایت می شوند

بزرگترین تنگنا برای دسترسی به MRI، آهنربای ابررسانی عظیم و اتاق اختصاصی آن است که قبلاً کم میدان (0.064 T به 0.1 T) سیستم های قابل حمل MRI، مانند آنهایی که توسط Hypererfine] توسعه یافته اند، این تصاویر بالینی را در دسترس قرار می دهند، در حال حاضر در حال تغییر هستند.

تفسیر اثبات شده AI برای غیر متخصص

حتی هنگامی که یک اسکنر در دسترس است، یک رادیولوژیست آموزش دیده هنوز برای خواندن تصاویر مورد نیاز است - یک منبع در عرضه کوتاه در بسیاری از مناطق در حال توسعه. ابزار پشتیبانی مبتنی بر AI می تواند اسکن های سه گانه، مناطق مشکوک را برجسته کند و حتی گزارش های اولیه را با ترجمه آناتومی پیچیده به جزئیات بیش از حد و خلاصه ساده زبان، این ابزار پزشکان عمومی، پزشکان اضطراری و متخصصان اورژانس، و متخصص پرستاری برای تشخیص فاصله دقیق تر از زمان دقیق تر، می تواند به عنوان مثال اسکن دقیق تر از زمان دقیق تر.

نمونه های بتنی AI در MRI امروز

  • بازسازی (به عنوان مثال، AeroTM Recon DL، Hyperfine Swoop TM) - مدل های یادگیری عمیق تصاویر با وضوح بالا را از توالی های خرید زیر دقیقه ای بازسازی می کنند، کاهش زمان اسکن تا 70٪ برای مغز و امتحانات زانو.
  • اصلاح موtion الگوریتم های AI که حرکت بیمار را در هنگام اسکن و به طور مداوم برای آن بدون نیاز به اسکن تکراری، به ویژه برای کودکان و بیماران مسن تشخیص می دهند.
  • تشخیص غیر عادی بودن خودکار - شبکه های عصبی تکامل یافته (CNNs) آموزش داده شده در مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی ضایعات ظریف، مانند پلاک های اسکلروز متعدد، تومورهای کوچک، یا اشک های منزکال، با حساسیت و ویژگی های قابل مقایسه با رادیولوژیست های با تجربه.
  • کاهش عامل کنتراست - مدل های هوش مصنوعی Generative که تصاویر کنتراست از توالی های غیر قراردادی را سنتز می کنند، به طور بالقوه نیاز به تزریق گادولینیوم را در نشانه های خاص از بین می برد، که صرفه جویی در هزینه و کاهش خطر بیمار.
  • کنترل کیفیت خودکار (FLT:1) - ارزیابی زمان واقعی کیفیت تصویر در هنگام اسکن؛ اگر یک توالی زیر بهینه سازی است، سیستم به طور خودکار پارامترهای را تنظیم می کند یا به تکنسین هشدار می دهد، جلوگیری از اسکن های هدر رفته.

چالش های نظارتی، ایمنی و معتبر

علی رغم رشد انفجاری در AI برای MRI، موانع قابل توجه قبل از این ابزار می توانند در مقیاس استقرار یابند.سازمان های تنظیم کننده مانند سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) چندین ویژگی تصویربرداری مبتنی بر AI را پاک کرده اند، اما هر تایید نشانه و سخت افزار خاص است. تعمیم الگوریتم آموزش داده شده در یک اسکنر داده ها برای دستگاه های دیگر فروشنده - حتی با هدف تجزیه و تحلیل نژادی بیمار "ممکن است منجر به تخریب ژنتیکی شود، به علاوه بر این که می تواند منجر به شناسایی تصاویر ایمنی قومی معتبر شود.

تاثیر اقتصادی: چه هزینه های پایین تر برای سیستم های بهداشتی

اگر AI بتواند هزینه های هرکان را 30 تا 50 درصد کاهش دهد – هدف واقع بینانه ای که داده های منتشر شده را منتشر می کند – اثرات آن تغییر می کند.برای بیمارستان ها، هزینه های عملیاتی پایین تر می تواند به هزینه های بیمار پایین تر یا اسکن های بیشتری برای سیستم های درمانی با بودجه تصویربرداری ثابت تبدیل شود؛ کاهش هزینه به آنها اجازه می دهد تا بیماران بیشتری را خدمت کنند، کاهش زمان انتظار و بهبود شرایط تشخیص اولیه مانند سرطان و درمان سکته مغزی، تنها برای دستیابی به مناطق آسیب پذیر جهانی است.

چشم انداز آینده: MRI مستقل و فراتر از آن

با نگاهی به جلو، ما می توانیم یک آزمون MRI را پیش بینی کنیم که نیاز به دخالت رادیولوژیست تا زمان خواندن AI را به موقعیت بیمار (با استفاده از دید کامپیوتر)، انتخاب پارامتر اسکن، اصلاح حرکت، بازسازی تصویر و گزارش اولیه آزمایش، کارشناس انسانی تنها موارد پرچم دار را بررسی می کند، حتی در پروتکل های سخت افزاری، توالی های پالس بهینه شده AI و طرح های مغناطیسی جدید (به عنوان مثال، نیاز به یادگیری استاندارد دقیق تر، حتی به برش دقیق تر از طریق پروتکل های برش دقیق تر از همگرایی، حتی می تواند به طور چشمگیری افزایش یابد.

هیچ یک از این پیشرفت ها اتوماتیک نیست، نیاز به همکاری مداوم بین رادیولوژیست ها، مهندسان، تنظیم کنندگان و پرداخت کنندگان دارد، اما مسیر روشن است: هوش مصنوعی نه تنها یک افزودنی به تکنولوژی موجود MRI است – بلکه یک بازنویسی اساسی از چگونگی دستیابی ما، پردازش و تفسیر تصاویر رزانس مغناطیسی است. نتیجه جهانی خواهد بود که کیفیت بالا، دیگر ابزار MRI مقرون به صرفه نیست، بلکه یک ابزار معمول برای بیمار است که به بیمار نیاز دارد.