Wpis z mikrobloga

#programista15k #programowanie #it #sztucznainteligencja #medycyna

Jestem ciekaw, jak będzie wyglądała adaptacja metod AI w radiologii. Dawno temu mówiono, że AI zastąpi radiologów w ciągu 5 lat. Oczywiście tak się nie stało, bo a) modele były za słabe i niewyjaśnialne i b) w Polsce ai act eu skomplikował wdrażanie takich systemów w szpitalach, bo po pierwsze, aktualnie pacjent musi podpisać zgodę pod każdym użyciem ai w trakcie leczenia, oraz infrastruktura ai musi być wdrożona niezależnie od szpitalnego systemu komputerowego, tak, żeby pod żadnym pozorem nie mogło być przecieków nt. danych pacjentów.

Jednak teraz modele stają się coraz lepsze. Weźmy za przykład aktualne sota w tym zakresie, czyli Harrison.rad.1. W załączeniu widać, że działa prawie 2 razy lepiej niż gpt4o. Co jednak z tego, skoro to wciąż model oparty na blokach transformerów, przez co jest niewyjaśnialny.

Ciekawe jak szpitale do tego podejdą. Myślę, że prywatne kliniki szybko zaczną adoptować podobne modele, bo zwęszą pieniądze. Z nfz będzie jednak znacznie gorzej. Trudno mi jest uwierzyć w to, że w szpitalach nagle zacznie się używać modeli AI i ci wszyscy starzy dziadkowie na radiologii, co ledwo posługują się komputerem, nagle zaczną wykorzystywać visual transformery. Co myślicie? Koniec eldorado w radiologii? W komentarzu zdjęcie jak taki system funkcjonuje.
JamesJoyce - #programista15k #programowanie #it #sztucznainteligencja #medycyna

Jest...

źródło: Zrzut ekranu 2024-09-10 160339

Pobierz
  • 24
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

  • 0
@Bejro: Co? Skąd masz takie informacje? Bo tak się składa, że pracowałem przez pewien czas nad systemami do oceny zdjęć mri i ct i wiem, jak wygląda rynek w Polsce. W skrócie: nie ma go. A te dedykowane systemy to nic innego jak przerobione visual transformery z obudową, które wskazują podejrzane miejsca.
  • Odpowiedz
@JamesJoyce: Niektóre urządzenia USG do oceny guzów tarczycy już dzisiaj pokazują np. sugerowaną klasyfikację TIRADS na podstawie wielkości, tego czy jest to guz lity, mieszany czy cysta, czy ma zwapnienia i np. według stopnia unaczynienia. Nie wydaje mi się, żeby radiolodzy musieli czuć się zagrożeni, po prostu dostaną narzędzie ułatwiające im pracę.
  • Odpowiedz
  • 0
@Pharos: To prawda. Dlatego się zastanawiam. Bo mając odpowiedni system i odpowiednie przepisy, ogarnięty radiolog z wiedzą nt. działania komputera będzie w stanie opisać 200 zdjeć w tym samym czasie, co osoba bez takiego systemu opisze 2.
  • Odpowiedz
@JamesJoyce na uczelni pracowałem z zespole badawczym będącym pionierem w rozwoju kilku nowych technologii z zakresu CT. Jeden z wewnętrznych projektów skupiał się na wdrażaniu złożonego systemu(dawał sugestie, segmenotwał tkanki itd.) który był wykorzystywany przez uczelniany szpital. Wiem, że rynek tych technologii nie jest już też taki pusty.
  • Odpowiedz
  • 0
@Bejro: Rynek technologii nie jest pusty. Pusty jest rynek jej wykorzystywania. Konsultowaliśmy się w ramach projektu z radiologami z kilku większych szpitali akademickich w Polsce. Wszyscy mówili to samo. Na razie nie ma mowy o poważnym zastosowaniu na masową skalę. I ze względu na problemy technologiczne (wyjaśnialność, infrastruktura), jak i prawne (ai act, władze szpitala itd). To prawda, że takie systemy bywają obecnie wykorzystywane przez szpitale akademickie, ale jedynie w
  • Odpowiedz
@JamesJoyce: W tym roku będzie realizowany projekt dotyczący "opisywania" udarów z wykorzystaniem AI przez NFZ.

Głównie chodzi o to że Sztuczna inteligencja ma zaznaczyć wstępnie gdzie ewentualnie znajduje się "problem" na zdjęciu itp.

garnięty radiolog z wiedzą nt. działania komputera będzie w stanie opisać 200 zdjeć w tym samym czasie, co osoba bez takiego systemu opisze
  • Odpowiedz
@JamesJoyce
Tez mnie to zastanawia, ale to nie bedzie tak ze np. powstanie jeden system AI zwiazany z obsluga tych zdjec w Polsce i po prostu dzialy IT beda musialy u siebie zrobic po prostu odpowiedni przesyl tych zdjec do jednego centrum i stamtad przyjdzie odpowiedz? Przeciez bez sensu zeby robic dla kazdego szpitala czy wojewodztwa osobnych baz na to
  • Odpowiedz
  • 0
@PiersiowkaPelnaZiol: nie, to nie jest żart. Pracowałem z prototypami podobnych systemów. I wiem, co potrafią.

Co do pierwszego twierdzenia, to ja nie mówię o tym, że nie ma projektów, tylko, że nie ma zastosowań i wdrażania. Projekty robi każda większa firma ai. Ale to nic nie znaczy. Poza tym:

Nie jesteśmy jeszcze
  • Odpowiedz
@Milo900: Do tej pory nfz nie ma systemu na przesyłanie zdjęć dicomowskich do innych szpitali w konsultacji, w tym roku może się coś to zmieni, na ten moment trzeba się ratować zewnętrznymi serwisami lub stawiać u siebie adres zewnętrzny ze zdjęciem.

Teleradiologia za to działa bardzo dobrze i ma się świetnie w Polsce.

Co do AI to teksty że nie ma na to infrastruktury czy że baza musi być w
  • Odpowiedz
  • 0
@PiersiowkaPelnaZiol: co teleradiologia i zdjęcia dicomowskie mają do tego, co napisałem?

Nie napisałem, że baza musi być w każdym szpitalu. Napisałem wręcz, że problemem jest to, że nie może być w szpitalu, ze wzgl. na potencjalny przeciek danych. Dlatego logiczne, że musi być na zewnątrz. Na to jednak szpitale na ten moment nie chcą się zgodzić.
  • Odpowiedz
@JamesJoyce: Pewnie będzie wyglądała tak, że jakaś prywatna klinika ogarnie urządzenie i kwestie techniczne/prawne razem z dystrybutorem i na początku będą ludzie łazić po 2gą opinię od AI płacąc za to więcej niż lekarzowi, a następnie tak się to upowszechni, że będziesz im zdjęcia uploadował online ;)

Martwisz się o kwestie prywatności, a wszędzie gdzie coś robią z DNA to proszą o darmową zgodę na sprzedanie danych firmom trzecim :D
  • Odpowiedz