AI Inawezesha Utambuzi wa Magonjwa Kutoka kwa X-ray, MRI, na CT

Upigaji picha za matibabu ni msingi wa utambuzi. Vipimo vya X-ray, CT na MRI hutoa data nyingi za kuona kuhusu hali ya ndani ya mwili. 

Kwa mfano, zaidi ya vipimo bilioni 3.5 vya X-ray hufanywa duniani kila mwaka, na hospitali hutoa petabytes za data za picha. Hata hivyo, picha nyingi hazichunguzwi – makadirio moja yanasema takriban asilimia 97 ya data za radiolojia hazitumiki.

Tofauti hii hutokana na mzigo mkubwa wa kazi kwa radiolojia. Akili bandia (AI), hasa kujifunza kwa kina, inaweza kusaidia kwa “kusoma” picha moja kwa moja. Mitandao ya neva ya convolutional iliyofunzwa kwenye hifadhidata kubwa za picha hujifunza kutambua mifumo ya magonjwa (kama vile uvimbe, kuvunjika mifupa, au maambukizi) ambayo inaweza kuwa dhaifu au vigumu kugundua. Katika matumizi halisi, AI inaweza kuonyesha maeneo yenye shaka, kupima kasoro, na hata kutabiri ugonjwa.

Leo, wakaguzi wa sheria tayari wamethibitisha zama nyingi za AI kwa ajili ya upigaji picha, na FDA imeorodhesha zaidi ya algorithms 800 za radiolojia kufikia 2025. Hii inaonyesha mabadiliko makubwa: AI inaingizwa katika X-ray, CT na MRI kusaidia madaktari badala ya kuwat替代.

Uboreshaji wa AI katika Upigaji Picha za X-ray

X-ray ni picha za utambuzi zinazotumika zaidi – haraka, nafuu na zinapatikana kwa wingi. Zinatumika kutambua magonjwa ya kifua (pneumonia, kifua kikuu, COVID-19), kuvunjika mifupa, matatizo ya meno na mengineyo.

Hata hivyo, kusoma X-ray vizuri kunahitaji uzoefu, na sehemu nyingi hazina radiolojia wa kutosha. AI inaweza kupunguza mzigo huo.

Kwa mfano, mifano ya kujifunza kwa kina kama CheXNet maarufu imefunzwa kwa maelfu ya vipimo vya X-ray vya kifua. CheXNet (CNN yenye tabaka 121) hugundua pneumonia kwenye X-ray za kifua kwa usahihi juu ya madaktari wanaofanya kazi. Katika tiba ya mifupa, uchambuzi wa X-ray unaotegemea AI unaweza kugundua moja kwa moja mistari dhaifu ya kuvunjika ambayo inaweza kupuuzwa katika kliniki zilizo na shughuli nyingi.

• Kazi kuu za AI katika X-ray: Gundua magonjwa ya mapafu (pneumonia, kifua kikuu, saratani), pneumothorax na maji; tambua kuvunjika au kupinduka kwa mifupa; chunguza COVID-19 au maambukizi mengine. Zana za AI zinaweza kuonyesha matokeo haya mara moja, kusaidia kuweka kipaumbele kwa kesi za dharura.
• Matokeo ya kliniki: Katika baadhi ya tafiti AI ililingana na utendaji wa radiolojia. Kwa mfano, CheXNet ilizidi usahihi wa daktari wa wastani katika kesi za pneumonia.
  Hata hivyo, majaribio katika hospitali halisi yanaonyesha mipaka: utafiti mmoja mkubwa ulionyesha radiolojia bado wanafanya vizuri zaidi kuliko AI ya sasa katika X-ray za kifua, wakipata usahihi zaidi katika kutambua matokeo ya mapafu. Zana za AI zilikuwa na unyeti mkubwa (72–95% kwa matokeo mbalimbali) lakini pia zilitoa tahadhari za uwongo zaidi kuliko madaktari.

Kwa kifupi, AI inaweza kuchuja X-ray mapema na kuonyesha wasiwasi, lakini utambuzi wa mwisho bado unategemea maamuzi ya binadamu. Kama muhtasari wa habari za radiolojia unavyosema, AI bado si mtaalamu wa utambuzi wa X-ray kwa uhuru kabisa.

Ubunifu wa AI katika Upigaji Picha za CT

CT (tomografia ya kompyuta) hutoa picha za sehemu za mwili kwa undani na ni muhimu kwa utambuzi mwingi (saratani, kiharusi, majeraha, n.k.). AI imeonyesha ahadi kubwa katika vipimo vya CT:

• Saratani ya mapafu: Mifano ya hivi karibuni ya AI inaweza kugundua na kugawanya uvimbe wa mapafu kwenye CT karibu sawa na wataalamu wa radiolojia. Utafiti wa 2025 ulitumia mtandao wa neva wa 3D U-Net uliofunzwa kwenye hifadhidata kubwa (zaidi ya vipimo 1,500 vya CT) kutambua uvimbe wa mapafu.
  Ilipata unyeti wa 92% na usahihi wa 82% kutambua uvimbe, na usahihi wa kugawanya karibu sawa na madaktari (alama za Dice ~0.77 dhidi ya 0.80). AI iliharakisha mchakato: mfano huo uligawanya uvimbe kwa kasi zaidi kuliko madaktari.
• Kuvimba ubongo: Katika tiba ya dharura, AI husaidia huduma za haraka za kiharusi. Kwa mfano, algorithm ya kibiashara ya AIDOC inaonyesha damu inayovuja ndani ya kichwa kwenye CT ya kichwa. Tafiti zinaonyesha unyeti wa AIDOC wa takriban 84–99% na usahihi wa 93–99% kutambua damu ubongoni.
  Hii inaweza kuwahamasisha madaktari kuhusu uvujaji hatari ndani ya sekunde chache.
• Matumizi mengine ya CT: AI pia inatumika kwenye CT ya kifua kutambua mifumo ya pneumonia ya COVID-19, kwenye CT angiografia kwa kupima kiwango cha kalsiamu, na kwenye CT ya tumbo kugundua vidonda vya ini au mawe ya figo.
  Kwenye mfano wa saratani ya mapafu, CT inayosaidiwa na AI inaweza kuboresha upangaji wa matibabu na ufuatiliaji kwa kupima kwa usahihi kiasi cha uvimbe.

Faida za CT: AI huendesha kazi za kuchosha (kama kuchambua kiasi cha 3D kwa noduli), huongeza uthabiti, na kusaidia kupanga vipaumbele. Katika majeraha, inaweza kuonyesha kuvunjika au majeraha ya viungo.

Zana nyingi za AI sasa zimeidhinishwa kusaidia kusoma CT za kifua na kichwa. Kwa mfano, mashirika kama CMS yameanza kulipa fidia baadhi ya uchambuzi wa AI (kama kupima plaque ya moyo kwenye CT za kawaida za mapafu).

Maendeleo ya AI katika Upigaji Picha za MRI

MRI hutoa picha zenye tofauti kubwa za tishu laini (ubongo, mgongo, viungo, viungo vingine). AI inafanya MRI kuwa haraka na yenye akili zaidi:

• Vipimo vya haraka: Kawaida, vipimo vya MRI vya ubora wa juu huchukua muda, na kusababisha foleni ndefu na wagonjwa kukosa raha. Algorithmi mpya za kujenga picha kwa kutumia AI (Deep Learning Reconstruction, DLR) hupunguza sana muda wa kipimo kwa kutabiri data iliyokosekana.
  Wataalamu wanasema DLR inaweza kufanya vipimo vya MRI kuwa “haraka sana” na teknolojia hii inaweza kuwa kawaida kwenye mashine zote. Kwa mfano, watafiti wa Uingereza na GE Healthcare walitumia AI kuruhusu mashine ya MRI yenye uwanja mdogo (gharama nafuu) kutoa picha zinazolingana na kipimo cha kawaida cha uwanja mkubwa. Hii inaweza kufanya MRI ipatikane zaidi na kupunguza foleni za wagonjwa.
• Picha zenye ubora zaidi: AI pia huboresha ubora wa picha. Kwa kujifunza tofauti kati ya picha zenye kelele na zisizo na kelele, DLR huondoa kelele kwenye picha kwa wakati halisi.
  Hii inamaanisha picha za MRI ni wazi zaidi, na kasoro za mwendo hupunguzwa hata kama wagonjwa wanahama. Kwa watoto wasio na utulivu au wagonjwa wa majeraha, vipimo vya haraka vya AI hupunguza haja ya kutulia kwa dawa.
• Utambuzi wa magonjwa: Katika utambuzi wa kliniki, AI ni bora katika uchambuzi wa MRI. Kwa mfano, katika upigaji picha wa ubongo, mifano inayotegemea AI hugawanya na kuainisha uvimbe kwa usahihi.
  Kujifunza kwa kina kunaweza kuweka alama mipaka ya uvimbe katika MRI ya 3D, kupima ukubwa wake, na hata kutabiri jenetiki au daraja la uvimbe kutoka kwa picha pekee. Katika neurology, AI hugundua kiharusi, vidonda vya multiple sclerosis au kasoro kwa haraka. MRI ya mifupa na misuli (viungo, mgongo) pia inafaidika: AI hutambua mapungufu ya viungo au matatizo ya diski za mgongo kwa kasi zaidi kuliko mbinu za mikono.

Kwa ujumla, AI inabadilisha MRI kwa kufanya vipimo kuwa vya haraka na data kuwa nyingi zaidi.

Kwa kuunganisha vipimo vya mgonjwa na data za lebo, AI inaruhusu vipimo vya 3D vinavyosaidia upangaji wa matibabu binafsi. Hospitali zinazojaribu AI katika MRI zimeripoti mtiririko mzuri wa kazi na tafsiri thabiti zaidi.

Faida za AI katika Upigaji Picha za Matibabu

AI inaleta faida kadhaa katika X-ray, CT, na MRI:

• Uharaka na Ufanisi: Algorithms za AI huchambua picha kwa sekunde. Zinabaini matokeo ya dharura (kama madoa ya mapafu, kiharusi, kuvunjika) ili madaktari waweze kuweka kipaumbele cha matibabu.
  Kwenye utafiti wa uvimbe wa mapafu kwa CT, AI iligawanya uvimbe kwa kasi zaidi kuliko uchoraji wa mikono. Upigaji picha wa haraka (hasa MRI) unamaanisha wagonjwa wengi zaidi hupatiwa huduma na muda wa kusubiri hupunguzwa.
• Usahihi na Uthabiti: AI iliyofunzwa vizuri inaweza kufikia au kuzidi usahihi wa binadamu katika kazi maalum. Mifano kama CheXNet (kutambua pneumonia) na mingine imeonyesha unyeti wa juu kuliko radiolojia wa wastani.
  AI pia huondoa tofauti za mtazamaji mmoja hadi mwingine: itabaini matokeo sawa kila mara. Usahihi huu wa kiasi (kama ukubwa halisi wa uvimbe) husaidia ufuatiliaji.
• Utaalamu Ulio Panuliwa: Katika maeneo yenye radiolojia wachache, AI hufanya kazi kama msaidizi mtaalamu. AI ya X-ray ya kifua inaweza kuonyesha dalili za TB au pneumonia katika kliniki za mbali, ikipanua upatikanaji wa huduma za utambuzi.
  Tim ya CheXNet ya Stanford inasema kuwa uendeshaji wa kiwango cha mtaalamu unaweza kuleta maarifa ya upigaji picha katika maeneo yasiyopata huduma.
• Maarifa ya Kiasi: AI inaweza kutoa mifumo iliyofichwa. Kwa mfano, kwenye MRI, baadhi ya mifano ya AI hutabiri mabadiliko ya jenetiki ya uvimbe au matokeo ya mgonjwa kutoka kwa vipengele vya picha.
  Kuchanganya uchambuzi wa picha na data za mgonjwa kunaweza kusababisha utabiri wa mapema wa hatari ya ugonjwa.

Faida hizi zinaendesha matumizi: maelfu ya hospitali sasa zinajaribu zana za AI kwenye majukwaa yao ya upigaji picha.

Changamoto na Mambo ya Kuzingatia

Ingawa inaahidi, AI katika upigaji picha ina changamoto:

• Tofauti ya Utendaji: Mifano ya AI huenda isifanye kazi sawa kila mahali. Tafiti zinaonyesha zana fulani zinafanya vizuri hospitali moja lakini vibaya mahali pengine.
  Kwa mfano, utafiti mmoja ulionyesha kuwa radiolojia wengine waliboresha kwa msaada wa AI, lakini wengine walifanya makosa zaidi wakitumia AI. Unyeti wa AI unaweza kuwa mkubwa, lakini tahadhari za uwongo zinaweza kuwa tatizo. Hii inamaanisha madaktari lazima wathibitishe mapendekezo ya AI.
• Hitaji la Utaalamu: Radiolojia bado ni muhimu. Miongozo ya sasa inasisitiza AI kama msaada, si mbadala.
  Uangalizi wa binadamu unahakikisha kuwa mambo madogo na muktadha wa kliniki vinazingatiwa. Uingiliano unahitaji mafunzo kwa radiolojia kuamini na kupinga matokeo ya AI.
• Data na Upendeleo: AI ni nzuri kama data za mafunzo yake. Hifadhidata za picha lazima ziwe kubwa na tofauti.
  Ubora duni wa data, usawa duni (kama uwakilishi mkubwa wa makundi fulani), au kasoro zinaweza kuathiri utendaji wa AI. Utafiti unaendelea ili kufanya AI kuwa imara na haki.
• Udhibiti na Gharama: Ingawa zana nyingi za AI zimeidhinishwa (idhini za FDA), kuzitekeleza kwa kweli kunaweza kuwa ghali na kunahitaji mabadiliko ya mtiririko wa kazi.
  Mifumo ya malipo bado inaibuka (kama CMS inavyolipia baadhi ya uchambuzi wa CT unaotegemea AI). Hospitali lazima zizingatie gharama za programu, vifaa na mafunzo.
• Faragha na Usalama: Matumizi ya AI yanahusisha data za wagonjwa. Usalama mkali (usimbaji fiche, kuondoa taarifa za utambulisho) ni muhimu kulinda faragha.
  Usalama wa mtandao pia ni muhimu wakati mifumo ya AI inapounganishwa na mitandao.

Licha ya changamoto hizi, wataalamu wanasisitiza uingiliano uliobinafsishwa. Kama ripoti moja ya Harvard inavyosema, muundo makini wa mtiririko wa kazi unaosaidiwa na AI unaweza kuongeza utendaji wa binadamu.

Katika matumizi halisi, kuchanganya kasi ya AI na maamuzi ya madaktari huleta matokeo bora zaidi.

Mtazamo wa Baadaye

AI katika upigaji picha za matibabu inaendelea kwa kasi. Makampuni na makundi ya utafiti yanazidi kuboresha algorithms.

Kwa mfano, “modeli za msingi” (mitandao mikubwa sana ya AI iliyofunzwa kwa data mbalimbali za matibabu) huenda zitatoa uwezo mpana zaidi wa utambuzi hivi karibuni. Tunatarajia kazi zaidi (kama kugawanya viungo vyote, uchunguzi wa magonjwa mengi) zifanyike kwa njia ya moja kwa moja.

Kimataifa, miradi ya ushirikiano inalenga kutumia AI kwa afya ya umma (kama uchunguzi wa TB katika maeneo yenye rasilimali chache). Huduma za afya za kitaifa (kama NHS ya Uingereza) zinawekeza katika mashine za upigaji picha zenye AI ili kupunguza gharama.

Kwa muda, upigaji picha unaosaidiwa na AI unaweza kuwa wa kawaida: kupanga haraka kwa dharura, uchunguzi wa saratani ya mapafu kwa AI, na vipimo vya MRI vinavyokamilika kwa sekunde.

>>> Bonyeza kujifunza zaidi: AI Inatambua Saratani Mapema Kutoka Picha

Kwa muhtasari, AI inasaidia utambuzi wa magonjwa kupitia X-ray, CT na MRI kwa kuboresha usahihi, kasi na upatikanaji.

Ingawa radiolojia bado hufanya utambuzi wa mwisho, zana za AI husaidia kuona zaidi na kwa haraka. Kadri teknolojia inavyoendelea, tunaweza kutegemea AI kuwa mshirika muhimu katika upigaji picha, kuboresha huduma kwa wagonjwa duniani kote.