การถ่ายภาพหัวใจมักจะเกี่ยวกับการรับรู้รูปแบบภายใต้ความดัน นักวิทยาศาสตร์รังสีได้รับการรับผิดชอบในการสแกน CTs, MRIs และ echocardiograms สําหรับการเตือนภัยโรคที่อ่อนแอและเร็ว ๆ นี้มักจะในขณะที่จัดการภาระงานที่รุนแรง มันไม่น่าแปลกใจที่ความซับซ้อนเช่นการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความตึงเครียดของผนังหรือความหนาแน่นวาล์วในช่วงต้นจะหายไปได้อย่างง่ายดาย วิศวกรรมอัจฉริยะเทียมได้รับการนําไปสู่พื้นที่นี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ ๆ แต่เป็นความจําเป็น สิ่งที่มันเปิดเผยไม่ได้เป็นเพียงวิธีที่ยาเปลี่ยนแปลง แต่ยังเป็นวิธีที่อุตสาหกรรมการบันทึกข้อมูลทั้งหมดต้องพัฒนาเพื่อให้ยังคงเกี่ยวข้อง การศึกษาในปี 2025 พบว่าการตรวจสอบ CT ที่ช่วย AI ลดเวลาการตีความได้ 42 เปอร์เซ็นต์และเพิ่มอัตราการตรวจจับสําหรับโรคหลอดเลือดสมองหลอดเลือดสมองที่ไม่มีอาการ ในกระดาษการศึกษาเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ในทางปฏิบัติมันเป็นการแสดงผล: เมื่อได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะระบบ AI สามารถเอาชนะมนุษย์ในการตรวจจับสิ่งที่มักจะหายไป วิทยุ: การถ่ายภาพ Cardiothoracic นี่ไม่ใช่เรื่องเกี่ยวกับ“ AI versus radiologists” มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับสิ่งประเภทของโครงสร้างพื้นฐานการบันทึกที่ทําให้เครื่องมือดังกล่าวเป็นไปได้และทําไมยุคของการติดฉลากแบบมวลเป็นไปไม่ได้ จากข้อมูลสินค้าไปยังการตัดสินทางคลินิก รูปแบบอัจฉริยะอัจฉริยะที่เปลี่ยนรูปร่างหัวใจวิทยาไม่ได้ฝึกอบรมในเทียบเท่ากับแมวและสุนัขที่ติดฉลากฝูงชน พวกเขามีการฝึกอบรมในข้อมูลภาพแบบไดนามิกที่ติดฉลากกรอบต่อกรอบด้วยคําอธิบายที่ทําเครื่องหมายเหตุเหตุการณ์หัวใจที่ละเอียดอ่อนที่ไม่สามารถมองเห็นได้กับตาที่ไม่ได้ฝึกอบรม ความซับซ้อนเป็นที่น่าทึ่ง: อัตราส่วนการฉีดวัดผ่านช่วงเวลาการเปลี่ยนแปลงการฉีดที่ติดตามในการสแกนเคลื่อนไหวความผิดปกติของการเคลื่อนไหวของวาล์วที่บันทึกไว้ในบริบท Annotation ที่นี่ไม่ได้เป็นบริการสินค้าอีกต่อไป มันเป็นงานทางคลินิกที่มีชื่ออื่น Snorkel ที่เคยมั่นใจในความเพียงพอของการฉลากโปรแกรมตอนนี้รวมแพทย์เพื่อตรวจสอบท่อข้อมูลของตน Surge ได้วางตําแหน่งใหม่ในทิศทางของการจ้างงานผู้ทําเครื่องหมายที่มีความเชี่ยวชาญในโดเมนสําหรับกรณีที่มีหุ้นสูงเช่นนี้ จากประสบการณ์ของเขาใน และสาขาทางการแพทย์อื่น ๆ ได้เน้นการติดฉลากและตรวจสอบข้ามโดยแพทย์เพื่อให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลหัวใจสะท้อนถึงมาตรฐานการวินิจฉัยที่แท้จริง โคเกจ วิทยุ โคเกจ วิทยุ สิ่งที่เชื่อมโยงพวกเขาคือการยอมรับว่ารูปแบบของ "อาหารจํานวนมาก" ของการอ้างอิง (แรงงานราคาถูกที่ใช้ในขนาด) ไม่เพียง แต่ไม่เพียงพอสําหรับการดูแลสุขภาพ มันเป็นอันตราย ผู้อ่านที่สองไม่ใช่ตัวแทนเงียบ ๆ ในทางปฏิบัติโรงพยาบาลกําลังใช้ AI เป็นผู้อ่านที่สอง ระบบวัดเปรียบเทียบและเน้น นักวิทยาศาสตร์รังสียังคงรับผิดชอบ แต่ตอนนี้พวกเขากําลังทํางานร่วมกับผู้ช่วยดิจิตอลที่สามารถตรวจสอบพันชิ้นโดยไม่ต้องเหนื่อยล้า บทบาทของ AI ไม่ใช่ในการวินิจฉัย แต่เพื่อจับสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญที่ทํางานมากเกินไปอาจพลาดและบังคับให้ดูครั้งที่สองเมื่อค่าใช้จ่ายของความผิดพลาดจะวัดในชีวิต บทเรียนสําหรับอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นชัดเจน: AI ได้รับความไว้วางใจในยาไม่ได้โดยการแทนที่ความเชี่ยวชาญ แต่โดยการสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับมัน ผู้ให้บริการคําอธิบายที่ไม่ได้สะท้อนถึงปรัชญานี้รวมความเชี่ยวชาญในทุกขั้นตอนของท่อของพวกเขาจะไม่อยู่รอดขอบเขตทางคลินิก การแจ้งเตือนครั้งแรกเป็นสกุลเงินใหม่ ความคุ้มค่าของ อยู่ในความคาดหวัง โรคในขั้นตอนปลายเป็นเรื่องที่ชัดเจนสําหรับนักวิทยาศาสตร์วิทยุและอัลกอริทึม ข้อได้เปรียบทางเศรษฐกิจและทางคลินิกคือการแสดงความผิดปกติพื้นผิวก่อนที่อาการปรากฏขึ้น: ความผิดปกติในการฉีดพ่นที่ละเอียดอ่อนรูปแบบ myocarditis ที่อ่อนแอข้อบกพร่องของวาล์วขอบเขต นี่คือสัญญาณที่หายไปในการสกรีนที่เร่งด่วนและภาพรบกวน แต่พวกเขายังเป็นสัญญาณที่กําหนดว่าการแทรกแซงเกิดขึ้นเร็วขึ้นหรือล่าช้า AI ใน Heart Imaging AI ใน Heart Imaging ในการทดลอง NHS ในปี 2024 การตรวจสอบ MRI ที่ช่วยเหลือด้วย AI เพิ่มการตรวจจับ myocarditis ด้วย 18 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับการอ่านโดยนักวิทยาศาสตร์รังสีเท่านั้น สิ่งสําคัญคือระบบเหล่านี้ไม่ได้แทนที่แพทย์ แต่แทนที่พวกเขาจะตรวจสอบกรณีที่ได้รับการคัดลอกแล้วในการอ่านครั้งแรก กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI จะทําหน้าที่เป็นระบบป้องกันความล้มเหลว การป้องกันความล้มเหลวนั้นเป็นไปได้เพียงเพราะโมเดลได้รับการฝึกอบรมตามชุดข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบทางคลินิกอย่างเข้มงวด ความไว้วางใจ Bottleneck ความไว้วางใจตอนนี้เป็นขอบเขตสําหรับการนํามาใช้ นักแพทย์ไม่ได้ถามว่า AI สามารถประมวลผลภาพได้หรือไม่ พวกเขาถามว่ามันได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นถึงผู้ป่วยของพวกเขาหรือไม่ พวกเขาต้องการทราบว่าผู้ที่บันทึกการสแกนใช้มาตรฐานใดและข้อบกพร่องใดที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลหรือไม่ นี่คือการบังคับ ในภูมิภาคที่ไม่สะดวก มันไม่เพียงพอที่จะส่งข้อมูลที่ติดฉลากอีกต่อไป พวกเขาต้องส่งข้อมูลที่ติดฉลากด้วยแหล่งกําเนิดความโปร่งใสและเอกสาร Cogito ได้จัดรูปแบบนี้ผ่านกรอบ DataSum ในขณะที่ผู้อื่นกําลังแข่งขันเพื่อสร้างความสามารถในการติดตามในท่อของพวกเขา สภาพแวดล้อมการควบคุมจะทําให้ระบบดังกล่าวเป็นสิ่งจําเป็น สิ่งที่เริ่มต้นเป็นตัวแยกที่แข่งขันได้กลายเป็นความต้องการในการอยู่รอด data annotation companies บริษัท บันทึกข้อมูล อายุการใช้งานของคําอธิบายทั่วไป การถ่ายภาพหัวใจทําให้ข้อสรุปชัดเจน อายุของการบันทึกในขนาดที่ทําในราคาไม่แพงและโดยทั่วไปสิ้นสุดลง การดูแลสุขภาพไม่สามารถจ่ายได้สําหรับรูปแบบที่อ่อนแอที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่ไม่ชัดเจน บริษัท ที่ปรับตัวกําลังเปลี่ยนรูปตัวเองรอบ ๆ ความเป็นจริงนี้ ผู้ที่ยึดติดกับรูปแบบวัตถุดิบกําลังมองเห็นความเกี่ยวข้องของพวกเขาหายไป การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในด้านหัวใจวิทยาเป็นตัวอย่างก่อนหน้าสําหรับทุกโดเมนระดับสูงอื่น ๆ จาก oncology ไปยังการตรวจสอบยา AI จะไม่แทนที่การตัดสินของมนุษย์ในยา แต่จะแทนที่ท่อหมายเหตุที่ไม่สามารถเข้ารหัสการตัดสินของมนุษย์ลงในข้อมูลของพวกเขา อนาคตของอุตสาหกรรมจะไม่ถูกเขียนโดย บริษัท ที่มีกองทัพการติดฉลากที่ใหญ่ที่สุด มันจะถูกเขียนโดยผู้ที่มีความสามารถในการบูรณาการปัญญาโดเมนในแต่ละคําอธิบายสร้างชุดข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นไม่เพียง แต่ภาพ แต่ยังคําอธิบายทางคลินิกที่ภาพเหล่านี้ต้องการ การถ่ายภาพหัวใจได้วาดเส้น. คําอธิบายทั่วไปตาย เป็นวิธีเดียวที่จะไปข้างหน้า Clinical annotation บันทึกทางคลินิก

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

สุดท้ายของคําอธิบายทั่วไปในการดูแลสุขภาพ: การถ่ายภาพหัวใจแสดงให้เห็นว่าทําไม

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

การสร้างเนื้อหาที่แท้จริงในยุคของ AI: ทําไม startups ต้องการเนื้อหาที่มีคุณภาพ

Emphatic words must stand in emphatic positions

CHANGES AT MILTON.

Cyber Startup Pillar Security Raises $9M in Seed Funding to Defend AI with its Own Tech

การสร้างเนื้อหาที่แท้จริงในยุคของ AI: ทําไม startups ต้องการเนื้อหาที่มีคุณภาพ

Emphatic words must stand in emphatic positions

CHANGES AT MILTON.

Cyber Startup Pillar Security Raises $9M in Seed Funding to Defend AI with its Own Tech

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps