Dalam beberapa tahun terakhir, penerapan teknologi kecerdasan buatan di bidang diagnosis pencitraan medis semakin meluas, terutama dalam deteksi aneurisma serebral, di mana diagnosis yang akurat dan cepat sangat penting. Hari ini, editor Downcodes akan memperkenalkan kepada Anda model deteksi aneurisma otak berdasarkan pembelajaran mendalam. Model ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnostik, menyediakan alat bantu yang kuat untuk ahli radiologi, dan secara efektif mengurangi tekanan kerja serta meningkatkan diagnosis pasien dan pengalaman pengobatan. Terobosan teknologi ini sangat penting dalam bidang diagnosis pencitraan medis.
Di bidang diagnosis pencitraan medis, deteksi aneurisma serebral selalu menjadi tantangan. Namun baru-baru ini, model berdasarkan pembelajaran mendalam berhasil dikembangkan, menyediakan alat bantu yang ampuh bagi ahli radiologi. Teknologi ini tidak hanya meningkatkan tingkat deteksi aneurisma otak, namun juga secara signifikan mengurangi waktu untuk interpretasi gambar dan pasca-pemrosesan. Para peneliti mengatakan alat tersebut memiliki potensi besar untuk meningkatkan alur kerja klinis dan meningkatkan diagnosis aneurisma otak.
Diagnosis aneurisma serebral yang cepat dan akurat sangat penting untuk memulai strategi manajemen yang tepat, mengoptimalkan hasil pasien, dan mengurangi dampak kondisi ini pada individu dan sistem layanan kesehatan. Oleh karena itu, pengembangan alat diagnostik yang efisien sangatlah penting.
Catatan sumber gambar: Gambar dihasilkan oleh AI, dan gambar tersebut disahkan oleh penyedia layanan Midjourney
Dipimpin oleh Dr. Jianing Wang dari Departemen Radiologi, Rumah Sakit Universitas Hebei, Tiongkok, para peneliti melatih model tersebut berdasarkan data dari hampir 4.000 pasien dan mengujinya pada 484 pasien tambahan. Selama analisis, tim memiliki 10 ahli radiologi yang menafsirkan setiap kasus dengan atau tanpa bantuan model, dengan evaluasi tambahan untuk meninjau kinerja model saja.
Ketika ahli radiologi menggunakan alat ini, waktu interpretasi dan pasca-pemrosesan berkurang masing-masing sebesar 37,2% dan 90,8%. Untuk ahli radiologi junior, bantuan model meningkatkan AUC (Area Under the Curve) dari 0,842 menjadi 0,881; untuk ahli radiologi senior, meningkat dari 0,853 menjadi 0,895. Sensitivitas pada tingkat lesi dan pasien juga ditingkatkan dengan bantuan pembelajaran mendalam, dan spesifisitas tingkat pasien juga ditingkatkan.
Mengingat kompleksitas pembuluh darah intrakranial, deteksi aneurisma berbasis CTA (computed tomography angiography) adalah tugas yang memakan waktu dan menantang. Selain itu, meningkatnya permintaan pemeriksaan CTA dapat menyebabkan kelelahan ahli radiologi, yang, seiring dengan subjektivitas interpretasi gambar, sering kali mempengaruhi akurasi diagnostik.
Tim peneliti menambahkan bahwa alat mereka memberikan bukti bahwa model berbasis pembelajaran mendalam dapat beradaptasi dengan ujian yang berbeda, karena model mereka akurat di berbagai ujian. Ini memecahkan masalah generalisasi yang umum terjadi pada alat pembelajaran mendalam. Model serupa mungkin sangat bermanfaat bagi pembaca yang kurang berpengalaman dalam situasi di mana diagnosis tepat waktu sangat penting.
Keberhasilan pengembangan model deteksi aneurisma serebral berbasis pembelajaran mendalam ini menunjukkan prospek penerapan luas teknologi kecerdasan buatan di bidang diagnosis pencitraan medis, dan memberikan ide serta metode baru untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnostik masa depan Akan ada lebih banyak teknologi serupa yang berkontribusi pada tujuan medis.