2016/10/07 18:10:34

Рентгенология

Рентгенология — раздел радиологии, изучающий методы диагностики различных заболеваний с помощью рентгеновских лучей и методы лечения заболеваний с помощью рентгеновских лучей, а также воздействие на организм человека рентгеновского излучения, возникающие вследствие этого заболевания и патологические состояния, их лечение и профилактику.

Содержание

Рентгеновские аппараты

Основная статья: Рентгеновские аппараты

Мировой рынок рентгеновского оборудования

Основная статья: Рентгеновское оборудование (мировой рынок)

Рентгенологи

На конец 2017 года в России 1 рентгенолог на 2800 населения, В США - 1 на 10000, в Японии - 1 на 100 000 человек[1].

2016: Влияние компьютеров

В конце сентября 2016 года в издании New England Journal of Medicine появилась публикация, посвященная роли технологий искусственного интеллекта в современной медицине. Приводятся две полярные точки зрения: с одной стороны компьютеры помогают анализировать огромное количество данных и выбирать наиболее эффективный метод лечения, а с другой — они лишают докторов части работы и теоретически могут заменить их. В этом плане рентгенологи могут пострадать в первую очередь.

Авторами заметки являются врач-реаниматолог и кандидат наук Гарвардского университета (Harvard University) Зияд Обермейер (Ziad Obermeyer) и онколог доктор наук Университета Пенсильвании (University of Pennsylvania) Иезекииль Эмануэль (Ezekiel Emanuel).

Искусственный интеллект может оставить рентгенологов без работы

Они пишут, что машинное обучение позволяет существенно повысить способность медицины к прогнозированию. В частности, с помощью технологии можно с большой вероятностью прогнозировать смерть у пациентов, больных метастатическим раком.

Также, по мнению специалистов, искусственный интеллект повышает точность диагностики, обеспечивает проведение важных обследований и снижает количество ненужных тестов.

Есть и минус: машинное обучение берет на себе большую часть работы специалистов в области лучевой диагностики и патологоанатомов. Именно эти специальности в значительной степени сосредоточены на интерпретации оцифрованных изображений, обработку которых можно с легкостью передать компьютеру, отмечают Обермейер и Эмануэль.

По их мнению, увеличение объемов данных и новые достижения в сфере машинного распознавания объектов быстро повысят продуктивность работы компьютеров и сделают их точнее человека. Отчасти это уже проявляется в рентгенологии, где алгоритмы способны заменить специалиста по чтению маммограмм.

Кроме того, использование компьютера уменьшает влияние человеческого фактора: к примеру, уставший доктор может допустить ошибку, а машина всегда одинаково работоспособна, приводят пример специалисты.

«
Машинное обучение станет незаменимым инструментом для врачей, стремящихся по-настоящему понимать своих пациентов. Как и в других отраслях, в медицине этот вызов приведет к появлению и победителей, и проигравших. Но мы с оптимизмом смотрим на то, что пациенты, чьи жизни и истории болезней зависят от алгоритмов, станут самыми главными победителями, поскольку машинное обучение преобразует клиническую медицину, — считают Зияд Обермейер и Иезекииль Эмануэль. [2]
»

Примечания