UF Health startet KI-Forschungsinitiative in der Radiologie

Der Einsatz künstlicher Intelligenztools, um die Arbeit von Radiologen präziser und effizienter zu gestalten, ist das Ziel der Forscher der University of Florida Health, die eine Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie eingehen.

Die Forschungsallianz soll dazu beitragen, KI-basierte Lösungen zu entwickeln und zu optimieren, die Qualität und Sicherheit verbessern und Radiologen dabei helfen, schneller und effektiver zu arbeiten.

„Wir beabsichtigen, die Entwicklung von Lösungen zu beschleunigen, die eine nahtlose Integration von KI in die klinische Praxis ermöglichen. Diese Verbesserungen werden qualitativ hochwertigere und kostengünstigere Prozesse zur Verbesserung der Patientenversorgung ermöglichen“, sagte Reza Forghani, MD, Ph.D., Professor für Radiologie und künstliche Intelligenz am UF College of Medicine und stellvertretender Vorsitzender für KI.

Zu diesem Zweck arbeitet UF Health mit Nuance Communications Inc. zusammen, einem Unternehmen aus Burlington, Massachusetts, das sich auf Spracherkennung und KI-Einsatz in der Radiologie spezialisiert hat. Bei UF Health wird das Unternehmen mit Forghanis Labor zusammenarbeiten, um den Arbeitsablauf in der Radiologie zu optimieren und KI-Tools mithilfe des Precision Imaging Network von Nuance einzusetzen. Die Zusammenarbeit sollte auch zur Entwicklung verbesserter radiologischer Spracherkennungstools führen, sagte Forghani.

In der Radiologie sind die von Patienten gesammelten Bilder nur ein Teil einer größeren Anstrengung. Das Herzstück der Arbeit eines Radiologen ist der radiologische Bericht, ein detailliertes Dokument, das das Ergebnis eines bildgebenden Tests beschreibt und wichtige Informationen über die Diagnose eines Patienten, das Ansprechen auf die Behandlung und die Ergebnisse des Verfahrens vermittelt. Die Kombination von Spracherkennungstechnologie und KI sei eine Möglichkeit, die Genauigkeit und Effizienz radiologischer Berichte zu verbessern, sagte Forghani, und die Zeit, die für deren Erstellung benötigt werde, deutlich zu verkürzen. Das bedeutet, dass Radiologen weniger Zeit mit Berichten und mehr mit anderen patientenbezogenen Angelegenheiten verbringen könnten, sagte er. Der Einsatz von KI zur effizienteren Erstellung radiologischer Berichte soll dazu beitragen, den Hausärzten der Patienten wichtige Informationen schneller zukommen zu lassen. Künftig könnte KI auch zur Nachverfolgung von Empfehlungen eingesetzt werden, um die Patientensicherheit und eine angemessene Nachsorge zu gewährleisten, sagte Forghani.

Die Fähigkeit eines KI-basierten Systems, wichtige Texte und Daten zu sammeln, die über umfangreiche Dokumente und Berichte verteilt sind, hilft sowohl Patienten als auch Radiologen, sagte Patrick Tighe, MD, Anästhesiologieprofessor und stellvertretender Dekan für KI-Anwendung und -Implementierung am UF College of Medicine.

„Radiologen stehen immer mehr unter dem Druck, immer komplexere medizinische Bilder bei zunehmend kranken Patienten zu interpretieren. Durch die Rationalisierung der Berichterstattung hilft ihnen ein System wie dieses, sich auf die seltensten und speziellsten Teile ihrer Arbeit zu konzentrieren – nämlich auf die Diagnose des medizinischen Zustands des Patienten.“ „, sagte Tighe.

Das Precision Imaging Network von Nuance ist eine patientenzentrierte diagnostische Bildgebungsplattform, die KI-generierte Patienteninformationen nahtlos in das gesamte Spektrum klinischer und administrativer Arbeitsabläufe einbringt.

„Durch die Nutzung der Größe von Nuance in der diagnostischen Bildgebung nutzt UF Health schnelle Fortschritte in der Bildgebungs-KI, um die klinischen Ergebnisse, die finanzielle Leistung und die Effizienz während der gesamten Patientenreise zu verbessern, vom Screening bis zur Nachsorge. Wir sind stolz auf die Zusammenarbeit mit dem UF Health-Team.“ bei dieser wichtigen Aufgabe", sagte Calum Cunningham, Senior Vice President und General Manager des Unternehmens.

Forghani und Nuance haben bereits eine klinische Plattform für ihre Arbeit bereitgestellt und werden das nächste Jahr damit verbringen, herauszufinden, wie einfach und effizient neue KI-Algorithmen funktionsfähig gemacht werden können. Forghani und seine Mitarbeiter werden außerdem mit dem Unternehmen an Projekten zusammenarbeiten, um die radiologische Interpretationsberichterstattung zu verbessern – mit besonderem Schwerpunkt auf Qualität und Effizienz – und sicherzustellen, dass Algorithmen effektiv funktionieren.

Forghanis Radiomics and Augmented Intelligence Laboratory am Norman Fixel Institute for Neurological Diseases von UF Health wird an der Entwicklung des Systems arbeiten, während klinische Tests im UF Health Shands Hospital stattfinden.

„Es handelt sich dabei um Spitzentechnologien, bei deren Anpassung und Perfektionierung wir für eine künftige, umfassendere Nutzung helfen werden“, sagte Forghani.

Medienkontakt: Doug Bennett, [email protected], 352-265-9400

Wissenschaftsjournalist, Herausgeber

Doug Bennett kam im Januar 2015 als Wissenschaftsjournalist und Redakteur zum UF Health-Team. Zu seinen Themengebieten gehören Anatomie; Biochemie und Molekularbiologie; Molekulargenetik und Mikrobiologie; Pathologie,...Lesen Sie mehr