COME I FUTURI SISTEMI CAD POSSONO PREVENIRE IL BURNOUT DEI CLINICI

Il sistema CAD (Computer Assisted Diagnosis) di Ai & DL di oggi può trattenere i medici?

I medici si stanno esaurendo. In un recente sondaggio dell'AMA, il 54% degli urologi si sentiva esausto. Sono stati seguiti da specialisti in:

neurologia (50%)

nefrologia (49%)

Endocrinologia (46%)

medicina di famiglia (46%)

radiologia (46%)

La pandemia di COVID-19 ha peggiorato le cose, lasciando i gruppi sanitari e gli ospedali a corto di personale per far fronte al drastico aumento dei pazienti.

Gli ausili tecnologici come le cartelle cliniche elettroniche (EMR) e la trascrizione medica avrebbero dovuto rendere le cose più facili. Sfortunatamente, hanno dimostrato di essere una borsa medica mista. Quindi è comprensibile il motivo per cui molti medici vedono il rinnovato interesse per la diagnosi assistita da computer (CAD) con alcuni dubbi. Si spera che i nuovi progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico (in particolare il deep learning) nel CAD dovrebbero ridurre tali dubbi.

Perché sia CADe che CADx hanno fallito

I sistemi di rilevamento assistito da computer (CADe) vengono utilizzati per trovare masse nelle immagini mediche. La diagnosi assistita da computer (CADx) doveva aiutare i medici a determinare se quelle masse visualizzate fossero benigne o maligne. I radiologi erano particolarmente entusiasti della tecnologia, che esiste dalla metà degli anni '70. Speravano che entrambi avrebbero permesso loro di gestire il numero sempre crescente di immagini mediche in modo rapido e accurato.

Sfortunatamente, le revisioni dell'uso clinico di questi primi sistemi hanno mostrato una piccola riduzione del carico di lavoro dei radiologi. In realtà, ha fatto l'opposto, aumentandoli fino al 19 percento poiché i medici sono stati costretti a respingere molti tag positivi per CAD come falsi mentre trovavano nuove masse non contrassegnate o non rilevate. Nel 2018, Medicare ha interrotto i rimborsi per CAD.

Vantaggi del rilevamento assistito da computer

Negli Stati Uniti, CADe è l'unica versione ufficialmente approvata dalla FDA. E con buona ragione. Secondo il CDC, i tassi di morte per cancro negli Stati Uniti sono in calo dal 1999. Quell'anno, la morte per cancro è stata di circa 200 ogni 100.000 persone. Quella cifra è scesa a 144 per 100.000 nel 2020.

Questo calo ha avuto un costo per i fornitori come i radiologi. Alcuni potrebbero dover rivedere da 20 a 100 scansioni, ciascuna contenente migliaia di immagini. Questo è in cima ai loro altri doveri di:

vedere i pazienti

esecuzione di test di screening

scrivere / dettare / modificare rapporti completi sui risultati

discutere i risultati con i pazienti e altri medici

Non c'è da meravigliarsi che quasi il 50 percento dei radiologi stia vivendo il burnout.

AI e DL nella diagnosi assistita da computer. Un punto di svolta?

I radiologi avevano sperato che si potesse sviluppare un programma CADx per interpretare l'affidabilità delle immagini mediche con la stessa precisione di un membro esperto del proprio campo.

Sfortunatamente, le prime versioni di tali sistemi scansionavano e interpretavano immagini mediche utilizzando programmi scritti per uno scopo specifico. Ciò significava che doveva essere scritto un nuovo programma ogni volta che i medici desideravano che il sistema CAD facesse qualcosa di diverso. Ciò limitava le capacità del sistema nella diagnosi.

Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con capacità di apprendimento profondo potrebbe finalmente cambiare la situazione.

Intelligenza artificiale

Utilizzando i progressi dell'intelligenza artificiale (AI), i futuri sistemi CAD possono assemblare un composito da una varietà di immagini. Possono essere da diverse angolazioni e persino presi da scansioni precedenti. Questo è molto più efficace rispetto ai sistemi CAD precedenti e attuali che possono visualizzare ed esaminare solo un'immagine alla volta.

Ancora meglio, le scansioni possono essere estratte da una varietà di fonti. Questi non includono solo dispositivi di scansione tipici come risonanza magnetica, ultrasuoni e tomosintesi mammaria digitale, ma anche estratti dall'EMR memorizzato in un tablet medico. Il risultato è un'immagine composita molto più completa con meno falsi positivi e masse mancanti.

Apprendimento approfondito

Il deep learning (DL) sono algoritmi che simulano il modo in cui gli esseri umani imparano qualcosa. I sistemi CADx lo utilizzano per classificare le enormi quantità di dati che ricevono dai dispositivi di scansione medica. I risultati stanno già arrivando e sembrano promettenti. Esistono sistemi CAD che eseguono la valutazione della retina e l'analisi delle lesioni cutanee che corrispondono ai livelli umani in termini di accuratezza. Altri mostrano una precisione simile nel rilevamento e nella determinazione del cancro alla prostata dalle scansioni MRI. Infine, i CAD che utilizzano DL hanno trovato e determinato i tumori dalle scansioni TC con una precisione pari a quella dei radiologi toracici. I futuri radiologi avranno maggiore fiducia in tali sistemi CADe e CADx e consentiranno loro di fornire una maggiore assistenza ai pazienti.

Pensieri di chiusura

Il rilevamento e la diagnosi assistiti da computer (CAD) si sono dimostrati molto promettenti nell'assistere i medici nel loro lavoro, in particolare nella rilevazione del cancro. Il sistema si è bloccato a causa delle limitazioni della tecnologia in quel momento. I nuovi sistemi CAD, utilizzando i progressi nell'IA e nel DL, cercano di mantenere finalmente quella promessa mentre i medici di oggi lottano con il burnout.

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