Επιστήμη RapidRead
Τεχνολογία RapidRead
- Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι αναμφισβήτητα μέρος της καθημερινότητάς μας. Ως κτηνίατροι, έχουμε την ευθύνη να εκπαιδεύσουμε τους εαυτούς μας σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τον αντίκτυπο που θα έχει στις πρακτικές μας και στη φροντίδα των ασθενών μας.
- Αυτό το άρθρο εξηγεί τη μηχανική εκμάθηση στο πλαίσιο των διαγνωστικών κτηνιατρικής απεικόνισης και εξετάζει πώς το AIS είναι μοναδικά τοποθετημένο για την ανάπτυξη ενός ισχυρού και ακριβούς προϊόντος τεχνητής νοημοσύνης.
Άρθρο που γράφτηκε από την Diane U. Wilson, DVM, DACVR (Αύγουστος 2023)
Σύνοψη AI και Machine Learning
Τεχνητή Νοημοσύνη στην Antech Imaging Services
Πιστεύουμε ότι γνωρίζουμε για την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML). Άλλωστε το συναντάμε καθημερινά στις καθημερινές μας δραστηριότητες. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι βολική όταν στοχεύει θέματα ειδήσεων προσαρμοσμένα στα ενδιαφέροντά μας στις ηλεκτρονικές συσκευές μας. Μπορεί να μας φανεί ενοχλητικό ή ακόμα και παραβίαση του απορρήτου, όταν στοχεύει διαφημίσεις μάρκετινγκ στις πιο συνηθισμένες αναζητήσεις μας στο διαδίκτυο. Μας συναρπάζει όταν η συσκευή μας Alexa, Cortana ή Google μπορεί φαινομενικά να κάνει μια συνομιλία μαζί μας. Μπορούμε να είμαστε ενθουσιασμένοι με την προοπτική του πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα της ζωής μας και, ταυτόχρονα, να ανησυχούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί κάποια μέρα να συνειδητοποιήσει και να αρχίσει να λαμβάνει αποφάσεις που μπορεί να είναι καταστροφικές όπως κάποια σενάρια ταινιών του Χόλιγουντ. Στο πλαίσιο της προετοιμασίας για περαιτέρω αλληλεπίδραση με την τεχνητή νοημοσύνη στην κτηνιατρική, πρέπει να επιλύσουμε αυτή τη σύγκρουση μεταξύ αισιοδοξίας και απαισιοδοξίας. Για να γίνει αυτό, πρέπει πρώτα να κατανοήσουμε τη διαφορά μεταξύ της παραγωγικής και της διακριτικής μηχανικής μάθησης.
Η υποστήριξη της διαδικασίας μας
Διδάσκοντας έναν υπολογιστή να διαβάζει εικόνες: Μια πολυεπιστημονική συνεργασία Το AIS αξιοποίησε την τεχνογνωσία σε όλο τον οργανισμό και πέρα από αυτό
ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ
Σε παραγωγικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης (ή αλγόριθμους), το μηχάνημα μπορεί να δημιουργήσει λύσεις που δεν έχουν προγραμματιστεί προηγουμένως. Ένα παράδειγμα είναι το chatbot, ChatGPT, το οποίο μπορεί να μάθει, να δημιουργήσει και να εξελίξει συνομιλίες καθώς χρησιμοποιείται. Ενώ, στα διακριτικά μοντέλα μηχανικής μάθησης, η μηχανή αναλύει πληροφορίες μόνο σε ταξινομήσεις για τις οποίες έχει προγραμματιστεί. Δηλαδή, προσδιορίζει και κατηγοριοποιεί μόνο ό,τι είχε αρχικά εκπαιδευτεί να αναγνωρίζει και να κατηγοριοποιεί. Ένα μοντέλο μάθησης με διακρίσεις δεν μπορεί να εξελιχθεί σε κάτι περισσότερο. Επί του παρόντος, το AIS χρησιμοποιεί μόνο διακριτικά μοντέλα για τεχνικές μηχανικής εκμάθησης. (Φιγούρα 1)
Ανεξάρτητα από το αν είστε αισιόδοξος ή απαισιόδοξος, υπάρχει ήδη σημαντική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην κτηνιατρική. Όπως και σε άλλους τομείς της καθημερινής ζωής, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι διαφανής στον χρήστη. Είτε ο τελικός χρήστης είναι γενικός ιατρός, κτηνίατρος ή ειδικός, μπορεί να μην είναι προφανές ότι η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιήθηκε, εν όλω ή εν μέρει, για την επίτευξη ενός στόχου. Μερικές φορές, το AI χρησιμοποιείται για να βοηθήσει ένα άλλο πρόγραμμα στη ροή εργασιών ή για να βοηθήσει έναν ειδικό στην παροχή διαγνωστικών πληροφοριών. Λιγότερο συχνά, η τεχνητή νοημοσύνη εκτελεί μια ολόκληρη διαγνωστική δοκιμή χωρίς ανθρώπινη συνδρομή.
Όπως με κάθε νέα τεχνολογία, η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να γίνεται σεβαστή για τη βρεφική τεχνολογία που είναι. Ως προγραμματιστές και χρήστες, είμαστε υπεύθυνοι να εκπαιδεύσουμε τους εαυτούς μας σχετικά με τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του μηχανήματος. Οι τελικοί χρήστες πρέπει να κατανοήσουν τις διαφορές μεταξύ τυχόν νέων εργαλείων και παραδοσιακών εργαλείων στα οποία βασιζόμαστε αυτήν τη στιγμή. Οι προγραμματιστές πρέπει να σκεφτούν πλήρως και να χαρτογραφήσουν τις επιπτώσεις του νέου εργαλείου. Αυτό σημαίνει όχι μόνο να εστιάσουμε στα οφέλη που φέρνει, αλλά να σταθμίσουμε πλήρως τη ζημιά που μπορεί να προκαλέσει και να λάβουμε υπεύθυνα μέτρα για τον μετριασμό της.
Υπάρχουν τρία βασικά στοιχεία που είναι απαραίτητα για τη δημιουργία ενός ισχυρού και ακριβούς εργαλείου AI. Η κατασκευή μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τεράστιο όγκο δεδομένων, ειδικούς τομείς και επιστήμονες δεδομένων. Η Antech Imaging Services (AIS) και η Mars είναι μοναδικά έτοιμες να συνδυάσουν όλα τα απαραίτητα εξαρτήματα για τη δημιουργία διαγνωστικών εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για καλύτερη απόδοση ασθενών, ταχύτητα ενημέρωσης στο σημείο φροντίδας και καλύτερη κτηνιατρική για κατοικίδια, πελάτες, κτηνιάτρους και τεχνικούς.
Τεχνητή νοημοσύνη
είναι ήδη Παρών
στην Κτηνιατρική
Οι ροές εργασίας βελτιώνονται με AI κάθε μέρα. Η τεχνητή νοημοσύνη αντιμετωπίζει καθημερινές εργασίες, όπως στιγμιαίες μετρήσεις για το μέγεθος της σπονδυλικής καρδιάς, γραμμικές και ογκομετρικές μετρήσεις, προσανατολισμό εικόνων για προβολή και αναγνώριση και μηχανική καταμέτρηση κυττάρων σε μια διαφάνεια. Αυτό επιτρέπει σε ειδικούς, κτηνιάτρους και τεχνικούς να εστιάσουν την ανθρώπινη προσοχή εκεί που χρειάζεται περισσότερο – στον ασθενή.
Οι αναφορές δημιουργούνται σε δευτερόλεπτα και αποστέλλονται σε επαγγελματίες από διάφορες ειδικότητες, επιτρέποντας τα επόμενα βήματα στη φροντίδα των ασθενών να πραγματοποιηθούν νωρίτερα. Οι αναφορές που δημιουργούνται από μηχανή εξοικονομούν χρόνο στους επαγγελματίες για τη σύνταξη του ιατρικού φακέλου και επιτρέπουν περαιτέρω την προσοχή τους σε ασθενείς και πελάτες.
Στην παθολογία, η τεχνητή νοημοσύνη αναγνωρίζει και μετράει μιτωτικές μορφές και μπορεί να διαφοροποιήσει τους τύπους ιστών για να βοηθήσει τους παθολόγους στη ροή εργασίας τους. Στην καρδιολογία, η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για την ανάγνωση ηλεκτροκαρδιογραφημάτων και την παροχή πληροφοριών στον ιατρό μέσα σε λίγα λεπτά. Αυτό είναι πολύτιμο για προ-αναισθητικές επεμβάσεις όπου η έγκαιρη ενημέρωση βοηθά τους ιατρούς να λάβουν αποφάσεις σχετικά με το εάν θα προχωρήσουν σε προαιρετικές χειρουργικές επεμβάσεις και εάν απαιτούνται ιδιαίτερες προφυλάξεις σε επείγουσες χειρουργικές επεμβάσεις. Στην ανθρώπινη ιατρική, το AI χρησιμοποιείται για την παρακολούθηση ασθενών κατά τη διάρκεια της αναισθησίας. Έχει εκφραστεί ενδιαφέρον μεταξύ των κτηνιάτρων αναισθησιολόγων να παρακολουθούν τους κτηνιατρικούς ασθενείς μας η τεχνητή νοημοσύνη.
Η μηχανική μάθηση πρέπει να πραγματοποιείται με υπευθυνότητα
Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, είναι σημαντικό τόσο για τους τελικούς χρήστες όσο και για τους προγραμματιστές να μορφωθούν και να κατανοήσουν τόσο τις θετικές όσο και τις αρνητικές επιπτώσεις ενός δεδομένου εργαλείου AI. Υπάρχουν τρεις βασικές απαιτήσεις για την ανάπτυξη ισχυρών και ακριβών μοντέλων. Πρόκειται για τεράστιες ποσότητες δεδομένων, επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς σε τομείς. Αυτά θα τα συζητήσουμε από την άποψη της διαγνωστικής απεικόνισης.
Απαιτούνται τεράστιοι όγκοι δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου σε κάθε εύρημα. Χωρίς δεδομένα, δεν μπορούμε να διεκδικήσουμε αξιόπιστα ισχυρισμούς για ακρίβεια, ευαισθησία και ειδικότητα. Στους ανθρώπους, λέμε ότι κάποιος είναι ειδικός σε ένα συγκεκριμένο εύρημα απεικόνισης όταν υπάρχει εμπειρία από τουλάχιστον 500 περιπτώσεις αυτού του ευρήματος. Δυστυχώς, δεν είναι έτσι για να μάθει μια μηχανή.
Στο AIS, έχουμε προσδιορίσει ότι μπορούμε να είμαστε σίγουροι για το μετρούμενο επίπεδο ακρίβειας, ευαισθησίας και ειδικότητας ενός μοντέλου για ένα συγκεκριμένο εύρημα, όταν το μοντέλο έχει συναντήσει τέσσερις έως πέντε χιλιάδες περιπτώσεις αυτού του ευρήματος. Για κοινά ευρήματα, όπως ένα πνευμονικό βρογχικό μοτίβο, μπορεί να είναι εύκολο να αποκτηθεί ο απαραίτητος αριθμός περιπτώσεων για την εξασφάλιση της ακρίβειας. Για λιγότερο κοινά ευρήματα όπως η δισκοσπονδυλίτιδα, μπορεί να χρειαστεί περισσότερος χρόνος και να απαιτηθεί συνεργασία μεταξύ πολλών ομάδων για να αποκτηθεί ο απαραίτητος αριθμός περιπτώσεων για να εκπαιδεύσει με σιγουριά το μοντέλο.
Εκτός από πολλές περιπτώσεις που απαιτούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου, απαιτούνται πολλές περισσότερες περιπτώσεις ενός συγκεκριμένου ευρήματος για τη δοκιμή του μοντέλου. Αφού ένα μοντέλο κριθεί ακριβές σε ένα συγκεκριμένο εύρημα και έτσι μπορεί να κυκλοφορήσει για χρήση ως διαγνωστικό εργαλείο στα νοσοκομεία, το μοντέλο πρέπει να ελέγχεται περιοδικά για να διασφαλίζεται η συνεχής ακρίβεια και ότι δεν έχει σημειωθεί μετατόπιση. Το Drift συμβαίνει όταν υπάρχουν ανεπαίσθητες αλλαγές στο περιβάλλον, όπως αλλαγές/βελτιώσεις στον εξοπλισμό με την πάροδο του χρόνου, αλλαγές στον ηλεκτρονικό χώρο, αλλαγές/προόδους στην τεχνική κ.λπ. Κάθε φορά που δοκιμάζεται ένα μοντέλο για ένα δεδομένο εύρημα, απαιτούνται πολλές περισσότερες περιπτώσεις με αυτό το εύρημα για να αξιολογηθεί με σιγουριά η ακρίβεια, η ευαισθησία και η ειδικότητα και να γίνουν οι απαραίτητες προσαρμογές. Εάν γίνουν προσαρμογές, απαιτούνται περισσότερα δεδομένα για τον έλεγχο αυτών των προσαρμογών.
Απαιτούνται ειδικοί τομέα (πιστοποιημένοι ειδικοί) για την εκπαίδευση και τη μέτρηση της ακρίβειας κάθε μοντέλου. Οι ακτινολόγοι (παθολόγοι, καρδιολόγοι, οδοντίατροι, κ.λπ.) αφιερώνουν ώρες επισημαίνοντας εικόνες και προσφέρουν διορθωμένα δεδομένα που θα χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση, την αξιολόγηση και την επανεκπαίδευση του μηχανήματος. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να συμπεριληφθεί μια ομάδα ειδικών στον τομέα, ώστε να επιτευχθεί συναίνεση και το μηχάνημα να μην είναι εκπαιδευμένο με βάση τη γνώμη ενός ατόμου. Θα πρέπει να χρησιμοποιούνται έρευνες τρίτων για την επικύρωση της ακρίβειας σε σχέση με γνωστές περιπτώσεις.
Οι επιστήμονες δεδομένων αποτελούν τη βάση της ομάδας προγραμματισμού που απαιτείται για την ανάπτυξη αλγορίθμων μοντέλων. Οι καλύτερες ομάδες περιλαμβάνουν επιστήμονες δεδομένων με όραμα για το προϊόν, ισχυρή συνεργασία με ειδικούς του τομέα και γνώση των αναγκών του τελικού χρήστη. Μια ποικιλόμορφη ομάδα με μοναδικές υποειδικότητες (τμηματοποίηση, παλινδρόμηση, ανάλυση δεδομένων, διάφορα λογισμικά) καθώς και μια σταθερή κατανόηση όλων των πτυχών της επιστήμης δεδομένων συνιστούν μια πιο ισχυρή ομάδα ικανή να αντιμετωπίσει τα εμπόδια με δημιουργικές λύσεις.AI στο AIS
Το AIS και η Mars είναι μοναδικά τοποθετημένα με εσωτερική πρόσβαση και στις τρεις βασικές απαιτήσεις για την ανάπτυξη ενός ισχυρού, ακριβούς προϊόντος AI. Η AIS προσφέρει υπηρεσίες τηλεακτινολογίας από το 1999. Με 24 χρόνια πιστοποιημένων αναφορών ακτινολόγων και περίπου 8 δισεκατομμύρια αποθηκευμένες εικόνες, τεράστιες ποσότητες δεδομένων είναι άμεσα διαθέσιμα. Πολλές από τις περιπτώσεις έχουν παρακολούθηση από νοσοκομεία και παθολογικές αναφορές με οριστική διάγνωση.
Δεκαπέντε πιστοποιημένοι ακτινολόγοι στην ομάδα AIS AI εργάζονται ακούραστα για την επισήμανση εικόνων, την παροχή ανατροφοδότησης σχετικά με τις αξιολογήσεις της τεχνητής νοημοσύνης και τη διατήρηση του ποιοτικού ελέγχου στις εκθέσεις πιλοτικών μελετών για να διασφαλιστεί ότι η φροντίδα των ασθενών παραμένει πρωταρχικής σημασίας. Η ομάδα Mars Science and Diagnostics Next Generation Technologies περιλαμβάνει τη χρηματοδοτούμενη από το AIS ομάδα δέκα επιστημόνων δεδομένων, ο καθένας με εκτενή εμπειρία, ένα μοναδικό σύνολο προσόντων και ευρεία κατανόηση της μηχανικής μάθησης.
Το αποτέλεσμα είναι η RapidRead Radiology του AIS, η οποία βρίσκεται σε πιλοτικές μελέτες για σχεδόν δύο χρόνια στις ΗΠΑ και την Ευρώπη. Με τη βοήθεια τόσο των οικογενειακών νοσοκομείων του Άρη όσο και των νοσοκομείων που δεν συμμετέχουν στις πιλοτικές μελέτες, το RapidRead Radiology έχει εξελιχθεί σε ένα ισχυρό διαγνωστικό εργαλείο που παρέχει συμβουλές σε επίπεδο ειδικών για πολλά ευρήματα μέσα σε λίγα λεπτά. Κατά τη διάρκεια των πιλοτικών μελετών, το RapidRead αποδείχθηκε χρήσιμο σε γενικούς ιατρούς, ειδικούς και γιατρούς ολονύκτιας φροντίδας και έκτακτης ανάγκης. Η RapidRead Radiology αξιολογεί επί του παρόντος για 50+ ευρήματα στον θώρακα, την κοιλιά και τα άκρα σκύλων και γατών (Εικόνα 2) χωρίς κανένα εύρημα να δημοσιοποιηθεί εκτός εάν αποδειχθεί ότι είναι τουλάχιστον 95% τόσο ακριβές όσο η συναίνεση της ομάδας μας με πιστοποίηση ακτινολόγος.
Η κλινική εφαρμογή μιας λίστας ευρημάτων σημαίνει ότι πολλά διαφορετικά ευρήματα μπορούν να υπάρχουν σε κάθε δεδομένη αναφορά. Κάθε μεμονωμένο εύρημα μπορεί να έχει ακρίβεια τουλάχιστον 95%. Ωστόσο, πρέπει να ληφθεί υπόψη η συνολική συμβολή πληροφοριών της έκθεσης στην υπόθεση.
Τα τρέχοντα στατιστικά στοιχεία ελέγχου ποιότητας του AIS δείχνουν ότι το εργαλείο RapidRead απαντά επαρκώς στην κλινική ερώτηση που σχετίζεται με κάθε δεδομένη περίπτωση στο 82% των περιπτώσεων όταν χρησιμοποιείται μόνο του και χωρίς επίβλεψη ακτινολόγου. Όταν χρησιμοποιείται επίβλεψη ακτινολόγου με την ανασκόπηση RapidRead, ο αριθμός των αναφορών που συνεισφέρουν σημαντικές πληροφορίες σε μια περίπτωση αυξάνεται στο 92%. Το υπόλοιπο 8% των περιπτώσεων που υποβάλλονται είναι ακατάλληλες για αναθεώρηση RapidRead, επειδή η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι εκπαιδευμένη για το μέρος του σώματος, το είδος ή τον τρόπο λειτουργίας στις εικόνες που υποβάλλονται. (Εικόνα 3)
Η ακρίβεια του ακτινολόγου έχει αναφερθεί σε περίπου 96% (μόνο 4% ποσοστό σφάλματος). Για το λόγο αυτό, η AIS εφαρμόζει ένα ισχυρό σύστημα ποιοτικού ελέγχου με πιστοποιημένους ακτινολόγους άμεσα ενήμερους μέσω της καθημερινής ποιοτικής εξέτασης των υποβληθέντων περιπτώσεων, της αυτόματης δρομολόγησης των έκτακτων ευρημάτων για έλεγχο ακτινολόγου και της υποβολής με ένα κλικ για να ζητηθεί έλεγχος από ακτινολόγο. Όταν το εργαλείο RapidRead χρησιμοποιείται σωστά και σε συνδυασμό με ισχυρή επίβλεψη ακτινολόγου, η συνεισφορά χρήσιμων πληροφοριών για την περίπτωση και η ακρίβεια πλησιάζουν το 100%.
Παρά το υψηλό επίπεδο συμφωνίας μεταξύ του RapidRead και των αναφορών ανάγνωσης ακτινολόγων, η κατανόηση της σωστής χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία αναφορών ακτινολογίας παραμένει ο κινητήριος παράγοντας για το πόσο χρήσιμο μπορεί να είναι ένα τέτοιο εργαλείο για μια μεμονωμένη κλινική. Δεδομένης της ομοιότητας στην εμφάνιση και την «αίσθηση» της αναφοράς RapidRead (Εικόνα 4) και μιας αναφοράς ακτινολόγου, είναι εύκολο να πιστέψουμε ότι το RapidRead είναι το ισοδύναμο ενός «μηχανικού ακτινολόγου» που αξιολογεί όλες τις πιθανές ανωμαλίες όπως ακτινολόγος. Ωστόσο, αυτό απέχει πολύ από την περίπτωση. Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης θα αξιολογήσει μόνο τα ευρήματα για τα οποία έχει εκπαιδευτεί. Για παράδειγμα, κοιτάζοντας τη λίστα ευρημάτων για το RapidRead (Εικόνα 2), είναι προφανές ότι ο έλεγχος εγκυμοσύνης (αριθμός κουταβιών) δεν περιλαμβάνεται στη λίστα. Για να υποβάλετε μια συμβουλή στο RapidRead περιμένοντας να μάθετε εάν η ασθενής είναι έγκυος ή πόσα κουτάβια υπάρχουν, δεν θα αποφέρει χρήσιμες πληροφορίες. Εξετάστε την αναλογία ενός πλήρους αίματος (CBC) έναντι ενός πίνακα χημείας. Δεν θα υποβάλλαμε CBC που αναμένει να λάβει πληροφορίες για τα ηπατικά ένζυμα, καθώς κατανοούμε ότι τα επίπεδα ηπατικών ενζύμων δεν αποτελούν μέρος του εργαλείου δοκιμών CBC. Περίπου το 8% των περιπτώσεων που υποβάλλονται στο RapidRead είναι ακατάλληλες για αξιολόγηση από το μηχάνημα. Δηλαδή, περιλαμβάνεται ένα μέρος του σώματος, ένα είδος ή ένας τρόπος για τον οποίο το μηχάνημα δεν έχει ακόμη εκπαιδευτεί.
Είναι επίσης σημαντικό να θυμάστε τη διαφορά μεταξύ μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με διακριτικό και παραγωγικό τρόπο που περιγράφηκε νωρίτερα σε αυτό το άρθρο και ότι το RapidRead έχει κατασκευαστεί με διακριτικά μοντέλα προγραμματισμού τεχνητής νοημοσύνης και όχι με μοντέλα παραγωγής. Δεν έχει προγραμματιστεί για ανεξάρτητη μάθηση. Επομένως, η υποβολή εικόνων ενός μέρους ή ενός είδους που δεν αξιολογείται επί του παρόντος από το RapidRead και να περιμένουμε να «μάθει» από αυτές τις εικόνες δεν θα ήταν επίσης χρήσιμο.
Από την άλλη πλευρά, το RapidRead είναι εκτενώς εκπαιδευμένο στα ευρήματα που παρατίθενται στο Σχήμα 2. Για παράδειγμα, αν θέλουμε να μάθουμε εάν ένας ασθενής έχει καρδιακές ή πνευμονικές αλλαγές που μπορεί να αντενδείκνυνται για αναισθησία ή ψάχνουμε να προσδιορίσουμε εάν ένας ασθενής με γαστρεντερικά σημεία έχει παρεμπόδιση, τότε το RapidRead είναι ένα πολύ χρήσιμο εργαλείο για την επιτάχυνση των πληροφοριών σε επίπεδο ειδικών στο σημείο περίθαλψης. σε λίγα λεπτά (έναντι ωρών έως ημερών για τις παραδοσιακές ακτινολόγους).
Από την άλλη πλευρά, το RapidRead είναι εκτενώς εκπαιδευμένο στα ευρήματα που παρατίθενται στο Σχήμα 2. Για παράδειγμα, αν θέλουμε να μάθουμε εάν ένας ασθενής έχει καρδιακές ή πνευμονικές αλλαγές που μπορεί να αντενδείκνυνται για αναισθησία ή ψάχνουμε να προσδιορίσουμε εάν ένας ασθενής με γαστρεντερικά σημεία έχει παρεμπόδιση, τότε το RapidRead είναι ένα πολύ χρήσιμο εργαλείο για την επιτάχυνση των πληροφοριών σε επίπεδο ειδικών στο σημείο περίθαλψης. σε λίγα λεπτά (έναντι ωρών έως ημερών για τις παραδοσιακές ακτινολόγους).
συμπέρασμα
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει εισέλθει στην καθημερινότητά μας με συναρπαστικό -κάποιοι μπορεί να πουν και ανησυχητικό- ρυθμό. Όπως συμβαίνει με όλες τις νέες τεχνολογίες, υπάρχει μια περίοδος μάθησης και προσαρμογής. Με τη γνώση μπορεί να έρθει η κατανόηση που συχνά ακολουθείται από αφομοίωση. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην κτηνιατρική υπάρχει ήδη σε πολλούς τομείς, όπως η ροή εργασιών, η μέτρηση και η τμηματοποίηση, και ως διαγνωστικό εργαλείο σε ορισμένες ειδικότητες όπως η παθολογία, η καρδιολογία και η διαγνωστική απεικόνιση.
Η κατανόηση των βασικών στοιχείων πίσω από τη μηχανική μάθηση είναι το κλειδί για να βοηθήσουμε τον καθένα μας να κατανοήσει καλύτερα τη χρήση του στη διαγνωστική απεικόνιση. Οι προγραμματιστές πρέπει να κατανοήσουν ότι απαιτούνται μεγάλοι όγκοι δεδομένων, επιστήμονες δεδομένων και ειδικοί σε τομείς για να δημιουργηθεί ένα υπεύθυνο και ακριβές προϊόν τεχνητής νοημοσύνης. Οι τελικοί χρήστες πρέπει να κατανοήσουν τη σωστή χρήση των εργαλείων AI για να ωφελήσουν καλύτερα τον ασθενή. Μόνο όταν αυτοί οι παράγοντες ενωθούν, μπορούμε να φτάσουμε στον τελικό μας στόχο να βελτιώσουμε τη ζωή των κατοικίδιων και των πελατών με τεχνητή νοημοσύνη.