NVIDIA và GE HealthCare Cách Mạng Hóa Chẩn Đoán Hình Ảnh Y Tế với AI Vật Lý
Chuyển đổi Hình ảnh Y tế với Robot và AI
[Hình ảnh do NVIDIA cung cấp]
Hãy tưởng tượng bạn bước vào một bệnh viện nơi các robot thực hiện các cuộc quét y tế. Bạn nằm xuống, và một hệ thống siêu âm robot tự động kiểm tra gan của bạn. Một kỹ thuật viên ra lệnh bằng giọng nói đơn giản, và máy móc mượt mà quét và truyền hình ảnh đến bác sĩ chuyên khoa hình ảnh. Tầm nhìn tương lai này đang trở thành hiện thực khi NVIDIA và GE HealthCare hợp tác để tạo ra các công nghệ hình ảnh tự động.
Giải quyết tình trạng thiếu hụt bác sĩ X-quang toàn cầu
Ngành chăm sóc sức khỏe đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Hoa Kỳ có khoảng 37.482 bác sĩ chẩn đoán hình ảnh phục vụ bệnh nhân Medicare vào năm 2023. Tuy nhiên, nhu cầu chẩn đoán hình ảnh dự kiến sẽ tăng từ 16,9% đến 26,9% vào năm 2055. Trong khi đó, nguồn cung bác sĩ chẩn đoán hình ảnh chỉ tăng 25,7%, dẫn đến khoảng cách nhân lực kéo dài. Các kỹ thuật viên siêu âm cũng đang thiếu hụt, làm phức tạp thêm việc chăm sóc bệnh nhân.
Tối ưu hóa quy trình làm việc bằng AI
Kimberly Powell, phó chủ tịch mảng chăm sóc sức khỏe tại NVIDIA, nhấn mạnh vai trò của AI trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc của ngành chẩn đoán hình ảnh. AI có thể nâng cao hiệu quả theo hai cách chính.
Trước tiên, AI có thể phân loại các bản quét một cách thông minh. Ví dụ, các bệnh viện thực hiện vô số chụp X-quang ngực, nhưng chỉ có 10% cho thấy bất thường. AI có thể sắp xếp các hình ảnh này, ưu tiên các trường hợp khẩn cấp trong khi tối ưu hóa quản lý khối lượng công việc.
Thứ hai, AI có thể nâng cao kiểm soát chất lượng hình ảnh. Nhiều ảnh X-quang bị mờ, buộc bệnh nhân phải quay lại chụp lại. AI có thể phát hiện ngay lập tức các hình ảnh chất lượng kém, giúp kỹ thuật viên sửa lỗi trước khi bệnh nhân rời đi. Hệ thống khép kín này giảm thiểu các lần thăm khám không cần thiết và cải thiện hiệu quả bệnh viện.
Kích hoạt Chẩn đoán Hình ảnh Tự động với AI
Siêu âm là một công cụ cứu sống, nhưng các kỹ thuật viên có kỹ năng lại rất hiếm. NVIDIA và GE HealthCare đang hợp tác để làm cho các hệ thống siêu âm và X-quang trở nên hoàn toàn tự động. Siêu âm được hướng dẫn bởi AI của GE đã hỗ trợ các kỹ thuật viên giống như tính năng "Park Assist" trong ô tô. Bước tiếp theo là phát triển các hệ thống hình ảnh robot có thể tự động thực hiện việc quét, định vị và kiểm soát chất lượng.
Những tiến bộ này có thể mang dịch vụ chẩn đoán hình ảnh đến các khu vực xa xôi và các phòng khám thiếu nguồn lực. Powell hình dung một tương lai nơi bệnh nhân nhận được các cuộc quét tuyến giáp tại các nhà thuốc địa phương, mở rộng khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe.
Bệnh viện như một robot được trang bị AI
NVIDIA đẩy mạnh khái niệm này hơn nữa bằng cách tích hợp AI vào toàn bộ bệnh viện. Powell mô tả “AI vật lý” như một công nghệ cho phép bệnh viện cảm nhận, suy luận và hành động. Các cảm biến, camera và LIDAR có thể giám sát các hoạt động của bệnh viện, tối ưu hóa quy trình làm việc theo thời gian thực.
Nền tảng Isaac for Healthcare của NVIDIA đã được các đối tác như Moon Surgical, Neptune Medical và Xcath áp dụng từ giai đoạn đầu. Các nhà lãnh đạo ngành như Ansys, Kinova và Kuka đang tích hợp các công cụ robot và mô phỏng để nâng cao tự động hóa dựa trên AI.
Xây dựng Tương lai của Chăm sóc Sức khỏe Tự động
Tầm nhìn của NVIDIA về tự động hóa y tế dựa trên hệ thống ba máy tính. Một máy tính AI thời gian thực điều khiển các thiết bị y tế, trong khi một trung tâm dữ liệu đào tạo các mô hình AI. Cuối cùng, Omniverse của NVIDIA hoạt động như một hệ điều hành cho các mô phỏng ảo. Những công nghệ này kết hợp để tạo ra một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi AI, cách mạng hóa việc chăm sóc bệnh nhân và hiệu quả bệnh viện.