NVIDIA ve GE HealthCare, Fiziksel AI ile Radyolojiyi Devrim Niteliğinde Yeniliyor
Robotik ve Yapay Zeka ile Tıbbi Görüntülemeyi Dönüştürmek
[Görüntü NVIDIA'nın izniyle]
Bir hastaneye girdiğinizi hayal edin; burada robotlar tıbbi taramalar yapıyor. Yatıyorsunuz ve bir robotik ultrason sistemi karaciğerinizi otonom olarak inceliyor. Bir teknisyen basit bir sesli komut veriyor ve makine sorunsuz bir şekilde tarama yaparak görüntüleri bir radyoloğa iletiyor. Bu geleceğe dair vizyon, NVIDIA ve GE HealthCare iş birliği ile otonom görüntüleme teknolojileri yaratma yolunda gerçeğe dönüşüyor.
Küresel Radyolog Açığını Giderme
Sağlık sektörü ciddi bir radyolog sıkıntısıyla karşı karşıya. 2023 yılında ABD'de Medicare hastalarına hizmet veren yaklaşık 37,482 radyolog vardı. Ancak, görüntüleme talebinin 2055 yılına kadar %16,9 ile %26,9 arasında artması bekleniyor. Bu arada, radyolog arzı yalnızca %25,7 artacak, bu da sürekli bir iş gücü açığına yol açacak. Ultrason teknisyenleri de az sayıda, bu da hasta bakımını daha da karmaşık hale getiriyor.
Yapay Zeka Destekli İş Akışı Optimizasyonu
NVIDIA'nın sağlık hizmetleri başkan yardımcısı Kimberly Powell, yapay zekanın radyoloji iş akışlarını düzene sokmadaki rolünü vurguluyor. Yapay zeka, iki ana şekilde verimliliği artırabilir.
Öncelikle, yapay zeka taramaları akıllıca önceliklendirebilir. Örneğin, hastaneler sayısız göğüs röntgeni çeker, ancak bunların yalnızca %10'u anormallikler gösterir. Yapay zeka bu görüntüleri sıralayarak acil durumları önceliklendirirken iş yükü yönetimini optimize edebilir.
İkincisi, yapay zeka görüntü kalitesi kontrolünü artırabilir. Birçok röntgen bulanık çıkmakta, bu da hastaların tekrar gelmesini zorunlu kılmaktadır. Yapay zeka, düşük kaliteli görüntüleri anında tespit edebilir, böylece teknisyenler hastalar çıkmadan önce hataları düzeltebilir. Bu kapalı döngü sistemi gereksiz ziyaretleri azaltır ve hastane verimliliğini artırır.
Yapay Zeka ile Otonom Radyoloji Sağlama
Ultrason, hayat kurtaran bir araçtır, ancak yetenekli operatörler nadirdir. NVIDIA ve GE HealthCare, ultrason ve X-ray sistemlerini tamamen otonom hale getirmek için çalışıyor. GE'nin AI destekli ultrasonu, operatörlere otomobillerdeki "Park Asist" özelliği gibi yardımcı olmaktadır. Bir sonraki adım, tarama, konumlandırma ve kalite kontrolünü bağımsız olarak gerçekleştiren robotik görüntüleme sistemlerinin geliştirilmesidir.
Bu ilerlemeler, görüntüleme hizmetlerini uzak bölgelere ve yetersiz kaynaklara sahip kliniklere ulaştırabilir. Powell, hastaların yerel eczanelerde tiroid taramaları alabileceği bir geleceği hayal ediyor ve sağlık hizmetlerine erişimi genişletiyor.
Hastane, AI Destekli Robot Olarak
NVIDIA, AI'yi tüm hastanelere entegre ederek bu kavramı daha da ileriye taşıyor. Powell, "fiziksel AI"yı hastanelerin algılamasını, akıl yürütmesini ve hareket etmesini sağlayan teknoloji olarak tanımlıyor. Sensörler, kameralar ve LIDAR, hastane aktivitelerini izleyerek iş akışlarını gerçek zamanlı olarak optimize edebilir.
NVIDIA'nın Isaac for Healthcare platformu, Moon Surgical, Neptune Medical ve Xcath gibi ortaklarla erken benimseme aşamasındadır. Ansys, Kinova ve Kuka gibi sektör liderleri, AI destekli otomasyonu geliştirmek için robotik ve simülasyon araçlarını entegre etmektedir.
Otonom Sağlığın Geleceğini İnşa Etmek
NVIDIA'nın tıbbi özerklik vizyonu, üç bilgisayardan oluşan bir sisteme dayanıyor. Gerçek zamanlı bir AI bilgisayarı tıbbi cihazları güçlendirirken, bir veri merkezi AI modellerini eğitiyor. Son olarak, NVIDIA'nın Omniverse'i sanal simülasyonlar için bir işletim sistemi olarak işlev görüyor. Bu teknolojiler, AI destekli bir sağlık ekosistemi oluşturmak için bir araya geliyor ve hasta bakımını ve hastane verimliliğini devrim niteliğinde değiştiriyor.