전체 환자 경험을 향상시킴으로써 AI 중심 이미지 재건은 의료 전문가가 환자를 진단하고 치료하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 방법론이 널리 사용되기 전에는 상당한 조사와 발전이 여전히 필요하지만, 더 높은 정확도, 효과 및 개별 치료로 특징 지어지는 의료 이미징의 새로운 시대를 안내 할 가능성이 있습니다.
AI 기반 이미지 재구성 기술이 일상적으로 사용되기 전에 몇 가지 어려움을 해결해야합니다. 여기에는 다음이 포함되어 있습니다.
AI 알고리즘을 가르치고 평가하기 위해 신중하게 주석이 달린 의료 이미지 데이터베이스가 필요합니다.
강력하고 일반화 가능하며 모든 중요한 임상 고려 사항을 고려할 수있는 AI 모델 개발.
AI 알고리즘이 규제 요구 사항을 따르고 임상 환경 내에서 정확하고 일관되게 작동하도록합니다.
알고리즘의 정확성, 신뢰성 및 해석 가능성에 대한 걱정을 해결합니다.
AI 기반 사진 재건을 기존 의료 이미징 워크 플로에 원활하게 통합합니다.
이러한 문제에도 불구하고 AI 기반 의료 이미지 재건의 잠재적 장점은 간과하기에는 너무 중요합니다. 이러한 기술은 의료 영상 기술에서 가장 혁신적인 발전 중 하나로 잘 발전하여 전문가가 문제를 조기에 식별하고 환자에게 더 나은 치료를 제공하며보다 환자 중심의 진단 및 치료 경험을 창출 할 수 있도록합니다.
