산업기술
산업 제조
의료 영상 분야에서 AI(인공 지능)의 도입은 매우 유망합니다. 다양한 질병의 조기 발견과 진단에 있어 독창적인 발전을 보여주고 있습니다.
AI 기반 의료 영상 소프트웨어는 의료 부문에 실행 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 스캔 중에 생성된 디지털 데이터를 효율적으로 처리 및 처리할 수 있으며 가장 정확한 결과를 제공합니다.
이 블로그에서는 AI가 고급 의료 영상 소프트웨어를 개발하는 데 어떻게 도움이 되는지, 몇 가지 인상적인 예와 사용 사례를 살펴보겠습니다.
자세히 살펴보겠습니다.
AI는 여러 가지 방법으로 병원의 의료 영상 프로세스를 개선할 수 있습니다. 스캔 시간을 줄이고 환자 치료를 향상시키기 위해 기술을 사용하는 것을 보는 것은 흥미진진합니다.
사진 제공:vectorpouch / Freepik
이 기술은 방사선 전문의 및 기타 의료 전문가가 생산성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술자들은 첨단 의료 영상 소프트웨어가 병원에 입원하는 사람의 수를 줄이고 전염 가능성을 낮추고 있다고 거듭 강조합니다.
이러한 이니셔티브는 최상의 의료 결정을 내림으로써 이미징 커뮤니티를 지원합니다. AI가 의료 영상을 어떻게 용이하게 할 수 있는지 살펴보겠습니다. 1.
1. 자동화로 생산성 향상
AI는 방사선과 워크플로의 일부를 자동화할 수 있습니다. 그것은 더 나은 계산 능력을 가지고 있기 때문에 의료 전문가보다 빠르게 의료 영상을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
속도, 효율성 및 정확성을 향상시켜 더 나은 치료로 이어질 수 있습니다.
2. 보다 정확한 진단
연구에 따르면 AI는 의료 영상을 기반으로 암과 같은 질병을 진단하는 데 의료 전문가 및 전문가보다 더 능숙할 수 있습니다.
예를 들어, Google의 과학자들은 유방암 진단을 용이하게 할 수 있는 AI를 개발했습니다. 이 기술은 슬라이드를 통해 의료 이미지를 캡처하고 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 암세포를 분석합니다.
AI는 비교 그룹의 일부 의사의 38%에 해당하는 슬라이드를 기반으로 99%의 암 진단 정확도를 기록했습니다.
3. 정량적 데이터 계산
AI는 인간 인지의 한계를 넘어 다양한 방식으로 정량적 데이터를 사용할 수 있습니다.
병원 방문 비율과 병력을 기반으로 환자가 심부전을 겪을지 여부를 예측할 수 있습니다.
수많은 가능성으로 인해 전 세계적으로 AI 기반 이미징 방식 시스템이 크게 증가했습니다. 이러한 성장은 딥 러닝 기술의 급속한 발전과 산업 간 파트너십의 증가를 촉진했습니다.
의료 영상에서 AI의 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.
기본적으로 대부분의 소프트웨어 큐레이터는 AI를 포함한 임상 치료의 효율성을 개선하려는 욕구가 있습니다.
암 이미징 내에서 AI는 탐지, 특성화 및 종양 모니터링을 포함한 임상 작업을 수행하는 데 탁월한 유용성을 찾습니다.
의료 영상은 폐암, 유방암, 결장암과 같은 암의 예방 검진에서 중요한 부분을 찾습니다.
예를 들어 , 전문가에 따르면 AI의 의료 영상은 폐암의 조기 발견 및 특성화를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.
양성 결절과 악성 결절을 구별할 수 있습니다. 조기 발견 및 개선된 정확도는 환자 결과를 개선하고 과잉 치료를 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 초기 단계에서 발견된 질병은 종종 치료가 가능합니다.
또한 AI는 폐암 병기 및 특성화를 향상하고 치료 반응을 모니터링할 수 있습니다. 정량적 이미징 기능을 사용하여 미세석회화를 보다 정확하게 분류할 수 있습니다. 사실, 이 기술은 잠재적으로 불필요한 양성 생검의 비율을 줄일 수 있습니다.
머신 러닝(ML), 인지 컴퓨팅, 딥 러닝(DL)과 같은 AI 기술은 특히 심혈관 영상 분야에서 심장학 및 심혈관 의학이 시행되는 방식을 변화시킬 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
심장의 다양한 구조를 측정하고 심혈관 질환에 대한 개인의 위험을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 수술이나 약리학적 관리를 통해 해결해야 할 수 있는 문제를 식별할 수 있습니다. 흉부 엑스레이와 같이 일반적으로 시행되는 영상 검사에서 이상 감지를 자동화하면 의사 결정이 빨라질 뿐만 아니라 진단 오류도 줄어듭니다.
따라서 환자가 호흡곤란을 호소하여 응급실에 입원한 경우 첫 번째 영상 검사인 흉부 방사선 사진이 도움이 될 수 있다고 잠시 생각해 보십시오.
심장비대에 대한 초기 검진 도구로 사용할 수 있으며 의료 전문가는 심장 질환의 마커로 사용할 수 있습니다.
실제로 Zebra Medical Vision과 Clalit Health Services는 AI를 사용하여 심혈관 질환 환자를 조기에 식별할 수 있는 연구 프로젝트를 발표했습니다. 기존 컴퓨터 단층 촬영(CT) 데이터를 사용하는 Zebra-Med의 AI 알고리즘을 통해 Clalit은 심장 사건의 위험이 있는 환자를 찾을 수 있습니다.
미래에는 때때로 잘못된 방사선 전문의의 시각적 평가가 AI의 효율적인 사용을 초월할 수 있습니다. 예를 들어, 흉부 엑스레이에서 좌심방 비대를 식별하면 다른 심장 또는 폐 문제를 제거할 수 있습니다.
또한 제공자가 환자에게 적절한 치료를 목표로 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 자동화된 폐동맥 흐름 정량화는 의사의 통역 시간을 절약할 수 있습니다.
지난 10년 동안 컴퓨터 단층 촬영(CT), 양전자 방출 단층 촬영(PET) 및 자기 공명 영상(MRI)은 뇌 연구에 혁명을 일으켰습니다.
전문가들은 방사선과의 일상적인 오류율과 불일치가 3%-5% 이상이라고 추정합니다. 새로운 방법과 고급 의료 영상 소프트웨어가 의사가 데이터를 효과적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있음은 분명합니다.
의료 데이터의 품질이 향상되어 더 나은 질병 분석 및 관리를 지원할 수 있습니다.
잠시 생각해 보십시오. 근위축성 측삭 경화증(ALS)과 같은 일부 퇴행성 신경 질환에 대한 치료법은 없습니다. 이러한 경우 정확한 진단은 개인이 가능한 결과를 이해하고 장기 치료를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
영상 연구는 ALS를 식별하고 ALS와 원발성 측삭 경화증(PLS)을 구별하는 데 중요합니다. 방사선 전문의는 병변이 질병 중 하나의 구조를 모방하는지 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
의료 전문가들은 운동 피질의 수동 분할 및 QSM(quantitative susceptibility mapping) 평가가 어렵고 필요하며 시간이 많이 걸린다는 것을 알고 있습니다.
ML 기술은 이제 뇌 관련 문제를 해결하는 데 점점 인기를 얻고 있습니다. ML로 이러한 절차를 자동화하면 유망한 이미징 바이오마커의 개발에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 새로운 이니셔티브는 제공업체의 워크플로 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
폐렴과 기흉은 폐 허탈과 호흡 또는 순환 장애로 인해 생명을 위협하는 응급 상황으로 발전할 수 있습니다. 심각한 기흉의 발견 및 치료가 지연되면 환자에게 심각한 피해를 줄 수 있습니다. 이러한 경우 인공 알고리즘이 의사를 도울 수 있습니다.
방사선 영상은 폐렴을 진단하고 기관지염과 같은 다른 폐 상태와 구별하기 위해 널리 사용됩니다. 그러나 방사선 전문의가 항상 이미지를 읽을 수 있는 것은 아닙니다.
방사선 전문의가 있더라도 환자가 낭포성 섬유증이나 악성 종양을 포함하여 기존에 폐 질환이 있는 경우에는 여전히 폐렴을 감지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
여기에서 AI 알고리즘은 폐렴을 나타내는 불투명도의 증거에 대해 엑스레이 및 기타 이미지를 평가할 수 있습니다. 결과적으로 의료 제공자에게 잠재적 진단을 경고하고 더 빠른 치료를 허용할 수 있습니다.
또한 고품질 교육 데이터를 기반으로 하는 컴퓨터 알고리즘은 흉부 X선에서 기흉을 상당히 정확하게 감지하여 의사가 신속하게 검토할 수 있도록 이미지의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
방사선 전문의는 알고리즘을 도구로 사용하여 심각한 기흉이 감지되는 속도를 높일 수 있습니다. 특히 직원 수가 적고 일반적으로 처리 시간이 더 긴 경우입니다.
흉부 합병증 및 상태의 탐지에서 정확성을 반복하는 좋은 예를 살펴보겠습니다. 연구 연구에서 알고리즘은 기흉이 없는 이미지의 90% 이상을 음성으로 올바르게 분류하면서 중등도 또는 큰 기흉을 보여주는 이미지의 대다수(80%–84%)를 감지할 수 있었습니다.
따라서 이러한 알고리즘을 구현하면 다양한 의료 환경에서 제공되는 치료의 속도와 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI는 공급자가 시간이 지남에 따라 환자를 모니터링하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
신속한 발견과 의료 전문가와의 신속한 의사 소통은 기흉을 보다 빠르게 치료하고 심각한 의학적 문제의 영향을 줄일 수 있습니다.
임상 사용이 승인된 인기 있는 AI 및 머신 비전 기술을 살펴보겠습니다.
Paragon Biosciences와 Qlarity Imaging은 인공 지능의 힘을 활용하여 인간이 더 빠르고 정확하게 암을 발견하도록 돕는 방법을 개발했습니다.
QuantX는 FDA에서 방사선학용으로 승인한 최초의 컴퓨터 지원 유방암 진단 시스템입니다. MR 이미지 데이터를 사용하여 유방 이상을 평가하고 특성화하는 방사선 전문의를 지원하는 데 사용되는 정량적 이미지 분석 소프트웨어 장치입니다.
이 소프트웨어는 암성 유방 병변과 비암성 유방 병변의 차이점을 지적하면서 방사선 전문의가 MRI를 해석하는 데 도움이 되었습니다. Paragon Biosciences의 CEO이자 회장이 적절하게 언급했듯이 방사선은 많은 질병을 진단하는 중추이며 미래는 기술을 가진 방사선 전문의입니다.
또한 QuantX는 초음파 및 유방 조영술을 포함한 다중 모드 디지털 이미지의 이미지 뷰어로도 사용할 수 있습니다. 소프트웨어에는 사용자가 구조화된 보고서에서 이미지와 출력을 측정하고 문서화할 수 있는 도구가 포함되어 있습니다.
유방 MRI(국립암연구소) | 이미지 출처
컴퓨터 기반 유방암 진단 분야의 선두주자인 iCAD는 최신 AI인 ProFound AI를 도입했습니다.
디지털 유방 단층 합성(DBT)을 위한 ProFound AI는 가장 현대적인 딥 러닝 및 AI 기술을 기반으로 개발되었습니다. 단층 합성 사례를 읽는 문제를 해결하는 데 있어 방사선 전문의를 지원하기 위해 임상적으로 확립되었습니다.
ProFound AI는 방사선 전문의가 2D 유방 조영술을 읽을 수 있도록 지원하는 강력하고 입증된 딥 러닝 AI 플랫폼입니다.
고성능 암 탐지 및 워크플로우 솔루션은 각 이미지를 정밀하게 검사하고 분석합니다. 또한 악성 연조직 밀도와 석회화를 타의 추종을 불허하는 정확도로 감지합니다.
2D 유방조영술을 위한 ProFound AI | 이미지 출처
자율 AI 진단 도구 제조사인 IDx는 IDx-DR을 구축했습니다. 사람의 개입 없이 당뇨병성 망막증을 진단할 수 있는 기기입니다.
이 시스템은 소프트웨어를 사용하여 병변의 증거를 찾기 위해 Topcon NW400이라는 망막 카메라의 이미지를 분석하는 최초의 FDA 승인 자율 인공 지능(AI)입니다.
어떻게 작동합니까?
의사는 환자의 망막의 디지털 이미지를 IDx-DR 소프트웨어가 설치된 클라우드 서버에 업로드합니다. 소프트웨어는 추가 진단 평가를 위해 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
FDA는 IDx-DR을 획기적인 장치로 지정했습니다. 이러한 맥락에서 이 회사의 설립자이자 사장인 Michael Abramoff는 의료 시스템이 당뇨병성 망막증을 감지하기 위해 보다 효율적이고 비용 효율적인 방법이 필요하다고 적절하게 말했습니다.
IDx-DR 시스템 | 이미지 출처
Imagen Technologies의 OsteoDetect 소프트웨어는 컴퓨터 지원 감지 및 진단 소프트웨어입니다. 이 기술은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 원위 요골 골절의 징후에 대해 2D X선 이미지를 검사하고 분석합니다.
이 소프트웨어는 딥 러닝 기술을 사용하여 성인 환자의 원위 요골 골절에 대한 손목 방사선 사진(후전방[PA] 및 외측[LAT])을 분석합니다. 또한 영상에 골절의 위치를 표시하여 제공자의 감지 및 진단을 돕습니다.
FDA 승인 OsteoDetect는 1차 진료, 긴급 진료, 응급 의학 및 정형외과와 같은 전문 진료를 비롯한 다양한 환경에서 임상의가 사용하도록 고안되었습니다.
OsteoDetect AI 가이드 소프트웨어 | 이미지 출처
Viz.ai의 ContaCT는 알림 전용 병렬 워크플로 도구입니다. ContaCT는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 뇌졸중 가능성을 나타내는 바이오마커에 대한 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 검사하고 분석합니다.
이 소프트웨어는 딥 러닝을 사용하여 이미지 특성을 정량화하고 스캔에서 대형 혈관 폐색(LVO)과 일치하는 혈관 분할을 수행합니다.
뇌졸중을 치료할 때는 시간이 중요하므로 담당 의사에게 직접 알림을 보내는 모바일 앱이 생명을 구할 수 있습니다.
Viz.AI 연락처 응용 프로그램 | 이미지 출처
한편으로는 단면영상(CT, MRI)에 대한 수요가 증가하고 있다. 다른 한편으로는 이미지를 검사하고 분석할 훈련된 방사선 전문의가 부족합니다.
유럽 전역에서 훈련된 방사선 전문의가 엄청나게 부족합니다. 영국은 1인당 실습 방사선 전문의 수가 가장 적은 등 최악의 수용 능력 제약에 직면해 있습니다.
시간이 많이 소요되는 이미지 분석 프로세스와 결합된 예산 제약 및 인구 고령화는 아마도 유럽 전역에서 치명적인 방사선 전문의 부족의 원인일 것입니다. (출처)
전문가들은 AI와 머신 러닝을 통해 이 문제를 해결하기를 희망합니다. AI는 데이터에 대한 분석 기록 및 실행과 같은 여러 수동 활동을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 AI 기반 의료 영상 소프트웨어를 사용하기에는 여전히 몇 가지 문제가 있습니다.
글로벌 AI 지원 이미징 방식은 시장 환경을 바꿀 태세입니다. 그러나 AI 기반 의료 영상 소프트웨어는 몇 가지 중요한 문제에 직면해 있습니다.
위기의 양상을 살펴보자.
AI 애플리케이션에는 안전, 개인 정보 보호 및 민감한 정보의 윤리적 사용에 대한 규정이 필요합니다.
일부 장치는 비윤리적인 방식으로 작동하도록 프로그래밍될 수 있으므로 AI 설계 이면의 의도를 고려해야 합니다. 따라서 시의 적절하고 적절한 규정을 설정해야 합니다.
의료 영상의 인공 지능 세계 시장은 2026년까지 2,648억 5,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 연구에 따르면 이러한 시스템의 높은 비용과 도입을 꺼리는 것도 시장 성장을 억제할 것으로 예상됩니다. (출처)
문제에는 치료 제공을 방해하는 신기술과 환자 결과를 개선해야 할 필요성도 포함됩니다. 그러나 기술 복잡성과 도전이 증가함에 따라 기술을 활용하고 이미징 용량 격차를 메울 솔루션을 제공할 수 있는 훌륭한 기회가 있습니다. 견습생은 증가하는 요구 사항을 충족하기 위해 모범 사례를 받아들임으로써 발전할 수 있습니다.
의심의 여지 없이 의료 영상용 AI는 흥미로운 기로에 서 있습니다. AI는 방대한 양의 의료 이미지를 처리하는 능력을 높이고 있으며 미래가 밝습니다. 흥분에도 불구하고 더 강력해지기 전에 여전히 개선이 필요합니다. 그러나 AI는 의료 영상 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 사람들이 엄청난 수의 이미지를 처리하는 방식을 바꿔 환자 치료를 개선하고 스캔 시간을 단축할 수 있습니다.
우리는 여전히 AI의 능력과 관련하여 표면을 긁고 있습니다. AI 기반 임상 솔루션에 대한 고객의 신뢰가 높아짐에 따라 의료 영상 환경이 가속화될 것입니다. 방사선 전문의가 진단 정확도를 높일 수 있는 강력한 소프트웨어를 계속 개발하기만 하면 됩니다.
많은 도전에도 불구하고 의료 영상 AI 솔루션을 시장에 출시하는 것은 흥미로운 일입니다. 방사선 AI가 비약적으로 성장할 것이 분명합니다. 따라서 강력한 의료 영상 소프트웨어를 개발하려는 경우 당사에 문의하십시오.
우리는 롤리에 있는 수상 경력에 빛나는 웹 및 모바일 앱 개발 회사로서 지속 가능하고 판도를 바꾸는 디지털 스토리를 개발한 놀라운 경험을 보유하고 있습니다. 이야기합시다.
산업기술
빅 데이터는 제조업체에게 새로운 미래를 제공합니다. 업계는 데이터 기반 제조의 가능성을 활용하는 데 더디지만 새로운 효율성, 보다 원활한 공급망 및 가속화된 제품 개발 주기를 위한 기회로 인해 미래 지향적인 제조업체는 데이터 수집 및 분석을 수용해야 합니다. 공동 설립자이자 CEO인 Lou Rassey가 제공하는 데이터의 이점에 대해 자세히 알아보십시오. 대본: 제가 어렸을 때 데이터라는 단어는 엔지니어나 컴퓨터 프로그래머가 아닌 이상 거의 들어본 적이 없는 단어였습니다. 우리 모두 알고 있듯이 더 이상 그렇지 않습니다. 우리는
제조 엔지니어링은 연구, 설계, 개발, 프로세스, 기계, 장비, 도구 및 사양. 비용 효율성과 최대 생산성을 강조하면서 원자재를 완제품으로 변환하는 일을 담당하는 제조 엔지니어가 있습니다. 제조 엔지니어의 의무 제조 엔지니어는 원자재에서 제품을 제조하는 것과 관련된 광범위한 업무를 수행합니다. 궁극적인 목표는 원자재를 완제품으로 바꾸는 것입니다. 그러나 이를 달성하기 위해 제조 엔지니어는 해당 작업장에서 사용되는 프로세스와 장비를 숙지해야 합니다. 제조 엔지니어가 사용하는 몇 가지 원칙은 다음과 같습니다. 시스템 출시 미국의