NHS rullar ut AI-verktyg för cancerdiagnostik nationellt, vilket visar på teknikens förmåga att påskynda cancerdiagnostik.
I en senaste tillkännagivandetI Storbritannien kommer National Health Service (NHS) att använda AI för att analysera röntgenbilder som en del av ett initiativ på 21 miljoner pund för att påskynda cancerdiagnoser och minska väntetiderna.
AI-drivna medicinska diagnosverktyg har gått från klarhet till klarhet. Under hela 2010-talet visade AI-modeller för datorseende (CV) sin förmåga att tolka medicinska skanningar på liknande sätt som människor. Under 2018 visade forskare från DeepMind, UCL och Moorfields Eye Hospital utvecklat en banbrytande AI-modell att diagnostisera 50 ögonsjukdomar lika exakt som en läkare.
Sedan dess har AI-stödd medicinsk bildbehandling och diagnostik utvecklats snabbt, och många modeller har visat sig vara mer träffsäkra än mänskliga specialister.
Till skillnad från ofta överarbetade radiologer arbetar AI outtröttligt, vilket avlastar mänskliga team och gör det möjligt för dem att leverera bättre vård och behandling.
På fredagen meddelade Storbritanniens hälsominister Steve Barclay tillkännagivna planer för att införa AI-assisterad medicinsk diagnostik för lungcancer före vintern i år. Över 20 NHS-siter har redan börjat implementera denna teknik, och preliminära resultat tyder på att den kan vara 40 gånger mer exakt än traditionella tekniker och ge resultat på under 30 sekunder. Över 600.000 röntgenundersökningar genomförs varje månad i England.
Dessutom kommer sjukhusen att börja implementera AI-teknik för diagnostisering av stroke, vilket leder till att patienterna får behandling i genomsnitt en timme tidigare och att återhämtningsgraden tredubblas.
Barclay sa: "Artificiell intelligens förändrar redan hur vi levererar sjukvård, och AI-verktyg har redan en betydande inverkan på NHS när det gäller att diagnostisera tillstånd tidigare, vilket innebär att människor kan behandlas snabbare."
Hälso- och sjukvårdspersonal hoppas att AI och annan teknik ska hjälpa det brittiska sjukvårdssystemet att minska eftersläpningar och personalpress.
NHS nationella medicinska chef, professor Stephen Powis, tillade: "NHS utnyttjar redan fördelarna med AI över hela landet för att hjälpa till att upptäcka och behandla allvarliga sjukdomar tidigare, samt bättre hantera väntelistor så att patienter kan ses snabbare."
Hur AI används inom medicinsk diagnostik
AI Convolutional Neural Networks (CNN), en form av djupinlärningsmodell, håller på att förändra medicinsk diagnostik. Att tolka skanningar är ingen lätt uppgift, och studier observerar felprocent på cirka 3 till 5% eller högre när radiologerna är trötta eller överansträngda.
CNN-modellerna fungerar på samma sätt som neuronerna i den mänskliga hjärnan och urskiljer grundläggande egenskaper från skanningar, som kanter eller texturer, och känner igen mer komplexa mönster, som den distinkta formen och storleken på lungknutor som kan tyda på cancer.
Ett av de första stora genombrotten inom AI-stödd medicinsk bildbehandling var LUNA16 (LUng Nodule Analysis 2016) Konkurrensdär deltagarna utvecklade metoder för att identifiera och diagnostisera lungcancer från röntgen- och CT-bilder.
Många av de algoritmer som kom ut av tävlingen matchade - eller överträffade - den diagnostiska förmågan hos utbildade radiologer.
Kort därefter framträdde Googles DeepMind som en ledande innovatör inom medicinsk bildbehandling med AI och tillämpade tekniken inom områden som upptäckt av ögonsjukdomar och screening av bröstcancer. DeepMinds Alfafold använder AI-driven 3D-modellering för att öka vår förståelse för hur proteiner fungerar, vilket påskyndar cancerforskningen.
Nu hoppas NHS kunna visa hur banbrytande medicinsk AI-teknik kan införas i hela sjukvårdssystem.
