211service.com
De geautomatiseerde radioloog van IBM kan afbeeldingen en medische dossiers lezen
De meeste slimme software die tegenwoordig wordt gebruikt, is gespecialiseerd in één type gegevens, of het nu gaat om het interpreteren van tekst of het raden naar de inhoud van foto's. Software die bij IBM in ontwikkeling is, moet dat allemaal tegelijk doen. Het is in opleiding tot assistent radioloog.
De software heeft de codenaam Avicenna, naar een 11e-eeuwse filosoof die een invloedrijke medische encyclopedie schreef. Het kan anatomische kenmerken en afwijkingen in medische beelden identificeren, zoals CT-scans, en maakt ook gebruik van tekst en andere gegevens in het medisch dossier van een patiënt om mogelijke diagnoses en behandelingen voor te stellen.
Avicenna is bedoeld voor gebruik door cardiologen en radiologen om hun werk te versnellen en fouten te verminderen, en is momenteel gespecialiseerd in cardiologie en borstradiologie. Het wordt momenteel getest en afgesteld met behulp van geanonimiseerde medische beelden en dossiers. Maar Tanveer Syeda-Mahmood , een onderzoeker bij IBM's Almaden-onderzoekslab in de buurt van San Jose, Californië, en hoofdwetenschapper van het project, zegt dat haar team en anderen in het bedrijf zich al klaarmaken om de software buiten het laboratorium te testen op grote hoeveelheden echte patiëntgegevens. We zijn bezig met de voorbereidingen voor commercialisering, zegt ze.
Avicenna bekijkt medische beelden met behulp van een reeks verschillende beeldverwerkingsalgoritmen met verschillende specialismen. Sommigen zijn getraind om bijvoorbeeld te beoordelen hoe ver een CT-scanschijf zich in de borst van een patiënt bevindt. Anderen kunnen de organen identificeren of afwijkingen zoals bloedstolsels labelen. Sommige van deze afbeeldingscomponenten maken gebruik van een techniek die deep learning wordt genoemd en die onlangs heeft geleid tot grote sprongen in de nauwkeurigheid van beeldherkenningssoftware (zie AI-vooruitgang maakt het mogelijk om te zoeken, winkelen met afbeeldingen).
De beeldverwerkingsalgoritmen werken samen met andere algoritmen die zijn getraind om tekst en testresultaten in medische dossiers te interpreteren. Avicenna heeft een redeneersysteem dat gebruik maakt van al die verschillende signalen om mogelijke diagnoses voor een patiënt te suggereren. Het toont een samenvatting van die redenering aan de persoon die met de software werkt.
IBM's Avicenna-software markeerde mogelijke embolieën op deze CT-scan in het groen en vond grotendeels dezelfde problemen als een menselijke radioloog die de afbeelding in rood markeerde.
In een demo van het systeem liet Syeda-Mahmood zien dat Avicenna de zaak op zich nam van een 28-jarige vrouw die klaagde over kortademigheid. Het medisch dossier van de patiënte omvatte pulmonale angiogrambeelden van de bloedvaten rond haar longen, enkele bloedonderzoeken en tekst die opmerkte dat haar moeder meerdere miskramen had gehad.
Avicenna wist dat de familiegeschiedenis geassocieerd kan worden met de neiging om bloedstolsels te vormen, wat kan leiden tot miskramen, kennis die de manier waarop het de angiogrambeelden analyseerde veranderde. De software suggereerde longembolie als de meest waarschijnlijke diagnose, en benadrukte verschillende mogelijke embolieën in de linker en rechter longslagaders van de patiënt. Wanneer een radioloog onafhankelijk hetzelfde geval beoordeelde, stelde hij of zij dezelfde diagnose en benadrukte hij min of meer exact dezelfde embolieën.
IBM's zijn niet de enige onderzoekers die software proberen te bouwen die tekst en andere medische gegevens combineert om te werken als een radioloog. Maar Kenji Suzuki , een universitair hoofddocent bij het onderzoekscentrum voor medische beeldvorming van het Illinois Institute of Technology, zegt dat IBM's commerciële ambities voor Avicenna uniek zijn. Geen enkel ander bedrijf probeert of voorziet die totale integratie van tekst, gestructureerde gegevens en medische beeldvorming, zegt hij.
Op basis van wat hij tot nu toe van het project heeft gezien, zegt Suzuki echter dat de beeldverwerkings- en diagnostische mogelijkheden van Avicenna nog nauwkeuriger en flexibeler moeten worden. Zelfs na deze verbeteringen te hebben doorgevoerd, zal IBM, om significante verkopen te kunnen maken, zijn geautomatiseerde helper moeten laten integreren met bestaande IT-systemen van ziekenhuizen en bewijzen dat het economische voordelen heeft, zoals het verminderen van de totale ziekenhuiskosten, verzekeringsvergoedingen of de risico's van rechtszaken, zegt Suzuki.
Syeda-Mahmood zegt dat het nauwkeuriger maken van Avicenna een van de topprioriteiten van haar team is, hoewel het doel is om radiologen te helpen, niet om ze te vervangen. En ze gelooft dat IBM een voordeel heeft ten opzichte van anderen die dit soort software proberen te bouwen.
Dat komt omdat om een machine-learningsysteem nauwkeuriger te maken, het veel voorbeeldgegevens moet invoeren om zijn mogelijkheden af te stemmen. IBM heeft al een zeer grote verzameling medische beelden en dossiers verzameld en is bezig deze nog veel groter te maken.
Vorig jaar verwierf het bedrijf een collectie van miljarden medische beelden toen het het bedrijf Merge Healthcare kocht. Die afbeeldingen zijn nog niet beschikbaar voor Avicenna, maar als ze dat wel zijn, kunnen ze de software nauwkeuriger maken, zegt Syeda-Mahmood. Het project kan ook een boost krijgen van 50 miljoen geanonimiseerde elektronische gezondheidsdossiers die IBM vorig jaar ontving bij de overname van een startup genaamd Explorys.