Лента новостей → Эксперты выступают за новые модели ИИ для общей радиологии, которые выходят за рамки отдельных задач и снижают финансовые трудности
Эксперты стремятся разработать новые модели искусственного интеллекта для общей радиологии, которые выходят за рамки отдельных задач и объединяют помощь в интерпретации изображений в один общий пакет.
Ученые изложили свою позицию в редакционной статье, опубликованной во вторник в журнале Radiology , отметив, что узкоспециализированные решения на основе ИИ страдают от финансовых ограничений, таких как неустойчивое масштабирование цен и фрагментация рынка. Универсальный ИИ мог бы решить эти и другие клинические и операционные проблемы, предоставляя комплексные отчеты, которые сокращают трудозатраты рентгенологов и «открывают новые ценностные предложения».
Недавние достижения, такие как фундаментальные модели, обученные на разнообразных наборах данных и адаптируемые к широкому спектру последующих задач с минимальным обучением, прокладывают путь для этого метода.
«[Искусственный интеллект для общей рентгенологии] обеспечивает комплексную поддержку принятия решений, предоставляя индивидуальные рекомендации различным заинтересованным сторонам, таким как рентгенологи, направляющие врачи и пациенты», — написали 10 сентября соавтор Пранав Раджпуркар, доктор философии, профессор биомедицинской информатики Гарвардского университета, и его коллеги. «Этот подход позволяет [ИИ для общей рентгенологии] повысить финансовую устойчивость, снижая потребность в нескольких точечных решениях — узконаправленных инструментах ИИ, каждый из которых предназначен для решения одной задачи визуализации или патологического отклонения».
Устройства на базе ИИ обычно предлагаются по подписке, взимаемой за каждый объект, рабочую станцию, рентгенолога или исследование. Однако, по мере того, как эти поставщики внедряют всё больше решений, расходы неизбежно возрастут, отмечают авторы. Некоторые компании запрашивают до 100 000 долларов за решение, хотя цены сильно различаются, а количество специализированных инструментов ИИ, необходимых для работы с рентгенологом, вероятно, значительно выше.
«В какой-то момент системы здравоохранения могут столкнуться с нехваткой этих инструментов, и им может оказаться дешевле нанять дополнительного рентгенолога», — советуют авторы.
Помимо первоначального лицензирования, существуют и другие расходы, включая инфраструктуру и оборудование. Если учесть растущее количество решений от разных поставщиков, рентгенологическая группа может ожидать потенциальных неисправностей, требующих модернизации, ремонта и других накладных расходов. Кроме того, эти точечные решения усложняют бюджетирование, поскольку практики не позволяют предсказать появление новых решений.
«Фрагментация рынка, обусловленная широким спектром поставщиков и инструментов, также усложняет принятие финансовых решений», — отмечают авторы. «У поставщиков разные структуры ценообразования и соглашения об обслуживании, что затрудняет оценку разрозненных предложений. Фрагментация также снижает способность поставщиков договариваться о скидках при покупке большого количества товаров, поскольку им чаще приходится сотрудничать с несколькими поставщиками».
Раджпуркар и соавторы надеются, что объединение помощи в интерпретации изображений в один пакет может минимизировать затраты и открыть рынок для поставщиков рентгенологических услуг, которые не могут позволить себе текущие предложения.
«Возможность платить за один комплексный инструмент вместо того, чтобы обсуждать преимущества комбинированных подходов с использованием нескольких точечных решений, позволит пользователям лучше сравнивать стоимость конкурирующих инвестиций», — отмечают авторы. «Многозадачность [ИИ для общей радиологии] также повысит его привлекательность для различных заинтересованных сторон. Этими заинтересованными сторонами могут быть как частные компании, стремящиеся к повышению эффективности, так и академические центры, стремящиеся к большей ценности инструментов, которые могут выявлять случайные и случайные результаты, одновременно улучшая качество оказания медицинской помощи на последующих этапах».
Полный комментарий можно прочитать в официальном журнале Радиологического общества Северной Америки здесь. Среди авторов статьи были Сид Догра, доктор медицинских наук, ординатор по диагностической радиологии в Медицинской школе Гроссмана Нью-Йоркского университета; Сяомань Чжан, доктор философии, научный сотрудник Гарвардского университета; и Эсекьель Сильва III, доктор медицинских наук из Южно-Техасского радиологического центра в Сан-Антонио.
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.