Big Data Radiología, imágenes médicas con IA |Open Medscience

Big Data será la base para la atención médica personalizada, especialmente la aplicación de herramientas algorítmicas capaces de convertir datos sin procesar en grandes conjuntos de datos.


Big Data y Radiología

Big Data será beneficioso en la planificación e implementación de procedimientos radiológicos en los departamentos de radiología. Por lo tanto, las posibles aplicaciones futuras de Big Data son la programación de exploraciones, la creación de protocolos de exploración personalizados y específicos para el paciente, el apoyo a las decisiones del radiólogo, los informes de emergencia y la garantía de calidad virtual para el radiólogo.

El proceso analítico puede respaldar el uso específico de Big Data en imágenes. Además, se pueden usar varias herramientas de software de detección diseñadas para manejar Big Data para encontrar correlaciones entre los conjuntos de datos. Por ejemplo, ligeros cambios en la densidad del parénquima, nódulo pulmonar solitario y lesiones hepáticas focales de una imagen anatómica multidimensional.

En esta situación, es posible ejecutar aplicaciones más complejas, como reconstrucciones multiplanares 3D (MPR) y renderizado volumétrico (VR). Además, una reconstrucción planar curva, que consume más recursos del sistema en subconjuntos de datos específicos que consultar el conjunto de datos de imágenes transversales completo.

Esta selección preventiva del conjunto de datos puede reducir significativamente los requisitos del sistema, como la memoria del sistema, la carga del servidor y la capacidad de proporcionar resultados rápidos.

Big Data no debe convertirse en datos basura resultantes de un análisis secundario y no almacenar razonablemente datos no estructurados.

Big Data será la base para la atención médica personalizada, especialmente la aplicación de herramientas algorítmicas capaces de convertir datos sin procesar en grandes conjuntos de datos. Por lo tanto, es posible comprender los datos de radiología para obtener información sobre el problema médico.

Sin embargo, centrar las aplicaciones de big data en imágenes médicas respaldará el proceso analítico general. Las herramientas de software de detección de Big Data se utilizan para identificar una región de interés. Por ejemplo, estas herramientas pueden evaluar los pequeños cambios en la densidad del parénquima mediante el trazado de imágenes anatómicas multidimensionales. Además, se pueden realizar aplicaciones más complejas utilizando reconstrucciones multiplanares 3D (MPR), representación volumétrica (VR) y reconstrucción planar curva.

Análisis de grandes datos

El análisis de Big Data consta de 6-C conocidas como Conexión, Nube, Cibernético, Contenido, Comunidad y Personalización. Con la aplicación de Big Data, la planificación e implementación de procedimientos radiológicos por parte de los departamentos de radiología se ha incrementado significativamente. Las aplicaciones futuras de Big Data son la creación de protocolos de exploración personalizados y específicos para el paciente, la programación de exploraciones, los informes de emergencia, el apoyo a las decisiones del radiólogo y la garantía de calidad virtual para el radiólogo.

Conexión Los Departamentos de Radiología deben tener redes sólidas entre las modalidades de imágenes CT, MRI, Ultrasonido y Radiografía. Esto se debe a que los datos de los pacientes generados por estos escáneres médicos se transfieren al Sistema de información hospitalaria (HIS), al Sistema de información radiológica (RIS) y al Sistema de archivo y comunicación de imágenes (PACS).
Nube La nube almacena datos radiológicos en servidores remotos y los conecta a las computadoras del hospital para un rápido acceso, procesamiento y distribución de grandes datos.
cibernético Cyber ​​se relaciona con el poder de procesamiento de la computadora y la memoria requerida para procesar la consulta para obtener respuestas específicas. Por lo tanto, una pregunta compleja requiere computadoras centrales de tamaño considerable y una mayor potencia de procesamiento para lograr los resultados deseados en tiempo real.
Contenido Esto se refiere a los conjuntos de datos de imágenes digitales y comunicaciones en medicina (DICOM). Este sistema se puede buscar para obtener información relevante para una decisión médica para ayudar a modificar la línea de gestión del paciente.
Comunidad La distribución de datos a otras organizaciones sanitarias permitirá dar solución a un problema concreto. Por ejemplo, el intercambio de datos de radiología podría ayudar con respecto a las enfermedades infecciosas. Los datos estarían en forma de radiografías de tórax durante la influenza H1N1. Por tanto, el análisis de Big Data puede ayudar en el diagnóstico basado en el diagnóstico por imagen.
personalización La consulta de datos de radiología debe personalizarse mediante algoritmos para facilitar una solución a un problema médico. La idea es crear la tecnología de relevancia clínica y permitir una atención médica personalizada.

Inteligencia Artificial y Big Data

La Inteligencia Artificial y el Big Data se utilizan en conjunto para resolver problemas de diagnóstico. La relación funciona porque la IA requiere una gran cantidad de datos para construir su inteligencia a través de los conceptos de aprendizaje automático. Por ejemplo, el reconocimiento de imágenes de aprendizaje automático evalúa miles de imágenes médicas para aprender qué constituye una imagen médica para reconocer estos tipos en el futuro.

Por lo tanto, se necesita Big Data; sin embargo, para entrenar la aplicación, los datos deben estructurarse e integrarse fácilmente para que las máquinas puedan identificar patrones valiosos en los datos.

Big Data utiliza una gran cantidad de datos y debe separar los datos inútiles. Sin embargo, los datos utilizados en AI y ML ya están limpios al eliminar datos duplicados e innecesarios. Este enfoque proporcionará aplicaciones de IA exitosas a través de Big Data proporcionando datos para entrenar y aprender algoritmos. En este caso, hay dos tipos de aprendizaje de datos. Esto implica la capacitación inicial, que prepara los datos seguidos de la recopilación de datos valiosos. Una vez que se completa la capacitación inicial, las aplicaciones de IA continuarán aprendiendo. La aplicación de IA continuará tomando nuevos datos y evaluando los cambios de datos.

El papel de Big Data en la IA es posible gracias a una gran variedad de procesadores paralelos, como las unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Estos procesadores contienen miles de núcleos en comparación con varias CPU y, por lo tanto, aceleran los algoritmos de IA existentes.

Big Data fluye hacia los procesadores paralelos para facilitar que los algoritmos de aprendizaje automático repitan un comportamiento específico. Además, durante estos procesos, se recopilan datos para hacer una máquina de alta velocidad. Además, la IA no puede deducir conclusiones en comparación con los humanos; en cambio, aprende a través de prueba y error, lo que requiere cantidades masivas de datos para enseñar IA.

En consecuencia, más datos evaluados por aplicaciones de IA producirán un resultado más preciso. Sin embargo, en el desarrollo inicial de la IA, el resultado era limitado debido a los procesadores lentos y los pequeños conjuntos de datos. Estas limitaciones se atribuyeron a la falta de sensores. Por ejemplo, los coches actuales cuentan con multitud de sensores para realizar determinadas funciones. Además, en la década de 1980, Internet no estaba ampliamente disponible para obtener datos en tiempo real.

Avance rápido, hoy tenemos procesadores rápidos, dispositivos de entrada inteligentes, redes y grandes cantidades de conjuntos de datos.

No hay inteligencia artificial sin Big Data

El análisis de Big Data identifica patrones mediante la aplicación de análisis secuenciales en datos fríos o datos no recientes.

los software hadoop se utiliza para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Es el marco básico para el análisis de Big Data y es un proceso por lotes inicialmente diseñado para ejecutarse por la noche durante la utilización baja del servidor.

Además, ML aprende de los datos recopilados y sigue acumulándolos. Por ejemplo, un automóvil autónomo siempre recopilará datos y seguirá aprendiendo los procesos del vehículo. Por lo tanto, los nuevos datos siempre llegan frescos y siempre se actúa en consecuencia.

La desventaja de Big Data es que puede generar demasiado. Por ejemplo, las personas intentaron evitar formatos anteriores como imágenes, videos o formatos de voz. Esto se debe a que no pudieron utilizarlo y al costo adicional de almacenarlo. Entonces, la inteligencia artificial y el Big Data comenzaron a trabajar juntos. Sin embargo, la única forma de manejar de manera eficiente esta cantidad de datos es administrarlos con escaneo de datos y usar algoritmos de software de IA.

Conclusión

Big Data tiene el potencial de marcar el comienzo de la era de la atención médica personalizada e individualizada. Comienza con una recopilación sistemática de datos y finaliza con un procesamiento adecuado para obtener resultados precisos y oportunos. Big Data es el siguiente paso lógico en la evolución de los departamentos de radiología. Puede transformar los departamentos de radiología ocupados y ayudar a la gestión ineficiente y brindar opciones de atención al paciente inteligentes e innovadoras. Puede mejorar la calidad de las exploraciones realizadas, ayudar a los radiólogos a tomar decisiones y actuar como una herramienta de control de calidad virtual. Durante un período, puede autoaprender a encontrar información oculta dentro de los informes e imágenes que son algo difíciles de interconectar o encontrar una relación usando la rutina estándar o los protocolos convencionales. Aquí radica la verdadera ventaja de esta tecnología. En un futuro cercano, Big Data trabajará para ayudar a los radiólogos al proporcionar un apoyo inteligente y específico para la toma de decisiones en lugar de reemplazar a los radiólogos.

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