Ιατρική απεικόνιση με τεχνητή νοημοσύνη

14/09/2025

Η ιατρική απεικόνιση με τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) είναι η εφαρμογή αλγορίθμων και τεχνικών μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για την ανάλυση, ερμηνεία και βελτίωση ιατρικών εικόνων (π.χ. ακτινογραφίες, αξονικές/μαγνητικές τομογραφίες, υπερηχογραφήματα). Η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική απεικόνιση δεν αντικαθιστά τον γιατρό, αλλά λειτουργεί ως εργαλείο υποστήριξης, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια στη διάγνωση.

Για πολλές ασθένειες, η έγκαιρη ανίχνευση είναι μια εξαιρετικά αποτελεσματική στρατηγική μάχης. Οι γιατροί βασίζονται στην ιατρική απεικόνιση για την ανίχνευση ανωμαλιών που υποδεικνύουν ασθένειες. Τεχνολογίες όπως οι ακτίνες Χ, οι αξονικές τομογραφίες και η απεικόνιση μαγνητικού συντονισμού υποστηρίζουν την έγκαιρη ανίχνευση.

Αλλά τι γίνεται αν τα σημάδια της νόσου θα μπορούσαν να ανιχνευθούν ακόμη νωρίτερα ή με μεγαλύτερη ακρίβεια; Σε αυτό το σημείο εμπλέκεται η τεχνητή νοημοσύνη, η οποία υπόσχεται καλύτερες διαγνώσεις και θεραπείες για τους ασθενείς.

Ιατρική απεικόνιση

Σε μελέτη του ΚΚΕρ αναλύθηκε ο τρόπος με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να στηρίξει τους επαγγελματίες του τομέα της υγείας ώστε να αναλύουν καλύτερα τις ιατρικές εικόνες για τον έγκαιρο εντοπισμό νόσων, τη μείωση του κλινικού φόρτου εργασίας και τη βελτίωση της μακροπρόθεσμης παρακολούθησης των ασθενών.

Οι συγγραφείς εξέτασαν την καινοτομία που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική απεικόνιση μέσω των φακών της πραγματικής εφαρμογής σε δύο περιπτώσεις χρήσης:

Προσυμπτωματικός έλεγχος του καρκίνου του πνεύμονα, όπου οι συμπληρωματικές μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης υποστηρίζουν την έγκαιρη ανίχνευση και τη διαμήκη παρακολούθηση μικρών οζιδίων, επιτρέποντας στους γιατρούς να παρακολουθούν δυνητικά καρκινικά οζίδια με την πάροδο του χρόνου.
Η ταξινόμηση των καρδιαγγειακών παθήσεων, χρησιμοποιώντας μοντέλα που ενημερώνονται από την εμβιομηχανική για να παρέχουν πιο κατανοητούς βιοδείκτες, βοηθώντας τους γιατρούς να κατανοήσουν τις φυσικές αλλαγές στους καρδιακούς ιστούς.

Η έκθεση επικεντρώνεται επίσης στην εμπιστοσύνη και τη χρηστικότητα, δείχνοντας πώς οι προηγμένες υβριδικές τεχνικές, όπως τα μοντέλα που συνδυάζουν τη βαθιά μάθηση με τη γνώση του τομέα ή την εκτιμώμενη αβεβαιότητα, μπορούν να βελτιώσουν τόσο την αξιοπιστία όσο και την κλινική συνάφεια.

Υπέρβαση των εμποδίων στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης

Για την πλήρη αξιοποίηση του δυναμικού των μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης της ΕΕ, οι επιστήμονες του ΚΚΕρ προσδιόρισαν βασικούς τομείς που θα ωφεληθούν από τον περαιτέρω συντονισμό και τις επενδύσεις και διατύπωσαν συστάσεις για έργα που χρηματοδοτούνται από την ΕΕ:

Βελτίωση της πρόσβασης σε ποικίλα, καλά σχολιασμένα σύνολα δεδομένων απεικόνισης, τα οποία είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη ισχυρών και γενικευμένων εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης. Ευρωπαϊκά έργα και πρωτοβουλίες, όπως η ευρωπαϊκή πρωτοβουλία απεικόνισης του καρκίνου και ο κανονισμός για τον ευρωπαϊκό χώρο δεδομένων για την υγεία, αποσκοπούν στην αντιμετώπιση αυτών των αναγκών, καθιστώντας δυνατή τη διασυνοριακή πρόσβαση σε δεδομένα απεικόνισης, με παράλληλη τήρηση της συμμόρφωσης με τον γενικό κανονισμό για την προστασία δεδομένων.
Ενίσχυση της διαλειτουργικότητας και της τυποποίησης μεταξύ μορφοτύπων δεδομένων, πρωτοκόλλων σχολιασμού και αξιολόγησης μοντέλων, ώστε τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να μπορούν να ενσωματωθούν σε νοσοκομεία και περιφέρειες.
Προτεραιότητα στη διαφάνεια και την κλινική επικύρωση, για την υποστήριξη της ασφαλούς και αποτελεσματικής χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικές κλινικές ροές εργασίας.
Ο διαρκής συντονισμός μεταξύ των τομέων της έρευνας, της πολιτικής και των κλινικών τομέων θα είναι απαραίτητος για την οικοδόμηση ενός συνεκτικού και αξιόπιστου οικοσυστήματος ΤΝ και για τη μετατροπή της καινοτομίας σε ανάπτυξη. Έργα και πρωτοβουλίες όπως το TEF-Health, τα εργοστάσια τεχνητής νοημοσύνης, οι ΚΕΕΥ και το προτεινόμενο EUCAIM EDIC, σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, προσφέρουν την υποδομή και τη διακυβέρνηση που απαιτούνται για τον συντονισμό της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης για ιατρική απεικόνιση, επικύρωση και εγκατάσταση σε ολόκληρη την Ευρώπη.

Συνοπτικά, η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική απεικόνιση διαθέτει μετασχηματιστικές δυνατότητες για έγκαιρη διάγνωση, εξατομικευμένη θεραπεία και αποτελεσματική παροχή υγειονομικής περίθαλψης.

Ωστόσο, η πορεία προς τα εμπρός δεν είναι καθαρά τεχνική. Απαιτεί μια ευρεία και ολοκληρωμένη στρατηγική: βασίζεται στην εμπιστοσύνη, υποστηρίζεται από υποδομές, ευθυγραμμίζεται με τη νομοθεσία και καθοδηγείται από κλινικές ανάγκες.

Οι συνεχείς επενδύσεις της Ευρώπης σε ομοσπονδιακές υποδομές, σε ρυθμιστικές προβλέψεις και στον ανθρωποκεντρικό σχεδιασμό της τεχνητής νοημοσύνης την τοποθετούν σε ισχυρή θέση ώστε να ηγηθεί της ανάπτυξης ασφαλών, αποτελεσματικών και χωρίς αποκλεισμούς ιατρικών λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.