Implementacija sustava umjetne inteligencije u radiologiji: povijesni razvoj, trendovi i buduće perspektive
| Autor: | Neva Coce, Maja Prutki, Luka Filipović-Grčić, Tinamarel Mandić, Ivana Kuhtić |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Croatian |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Liječnički vjesnik, Vol 146, Iss 9-10, Pp 346-349 (2024) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 0024-3477 1849-2177 |
| DOI: | 10.26800/LV-146-9-10-4 |
| Popis: | Za razliku od klasičnih računalnih programa koji funkcioniraju na temelju eksplicitno definiranih instrukcija koje im programer daje, umjetna inteligencija (engl. artificial intelligence – AI) temeljena na strojnom učenju (engl. machine learning) i korištenju neuralnih mreža (engl. neural networking) može samostalno poboljšavati svoje performanse kako dobiva više podataka, odnosno ima sposobnost učenja. Takvi sustavi u radiologiji trenirani su na ogromnim skupovima podataka kako bi prepoznali patološke promjene na radiološkim snimkama uključujući tumore, frakture i druge abnormalnosti. AI sustavi u medicini dramatično mijenjaju način kako se dijagnosticiraju i liječe bolesti. Strojno učenje omogućava naprednu analizu medicinskih slika, točnije identificirajući patologiju. Ovi sustavi, nadmašujući tradicionalne metode, ubrzavaju dijagnostički proces i unapređuju kvalitetu slika, što dovodi do bržih i preciznijih dijagnoza. Primjena AI-a omogućuje i bolje praćenje pacijenata te predviđanje tijeka bolesti, doprinoseći personaliziranom pristupu liječenju. Međutim, izazovi poput integracije u zdravstvene sustave, obrade privatnosti i podataka, te etičkih pitanja predstavljaju prepreke za širu primjenu. Postoji potreba za rigoroznom validacijom AI algoritama, kao i za obukom medicinskog osoblja u korištenju ovih tehnologija. Unatoč ovim izazovima, budućnost AI-a u radiologiji izgleda obećavajuće. Očekuje se daljnji razvoj preciznijih i efikasnijih AI algoritama te njihova integracija s drugim medicinskim inovacijama. To će voditi ka boljem praćenju pacijenata i pružanju personalizirane skrbi. AI u radiologiji ima potencijal ne samo za poboljšanje kvalitete zdravstvene skrbi, već i za transformaciju načina na koji se skrb pruža, s naglaskom na pažljivu regulaciju i kontinuiranu edukaciju kako bi se maksimizirale koristi i minimizirali rizici. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|