KI transformiert die Radiologie und medizinische Bildgebung und verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnosen, so Fariborz Faghihi, Leiter der Radiologietechnologie an der Shahid Beheshti Universität für Medizinische Wissenschaften.
Faghihi betonte, dass KI-Anwendungen in die klinische Ausbildung integriert werden, was interaktive Lernerfahrungen ermöglicht, die auf spezifische Bedingungen zugeschnitten sind. Diese Technologie verbessert die Ausbildung von Radiologen und Fachleuten für medizinische Bildgebung.
Die Rolle der KI in der Radiologie umfasst die fortschrittliche Bildanalyse, die präzise Erkennung von Läsionen und die effiziente Dateninterpretation. Tiefenlernalgorithmen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNN), erweisen sich als effektiv bei der Identifizierung von Pathologien wie Pneumonie und Tumoren.
KI hilft bei der Überwachung des Krankheitsverlaufs, indem sie quantitative Messungen wie Tumorgröße und Wachstumsraten analysiert. Darüber hinaus unterstützt sie nicht-invasive Bildgebungstests zur Bewertung des zerebralen Blutflusses, was die Behandlungsstrategien bei Erkrankungen wie akutem ischämischem Schlaganfall verbessert.
Faghihi stellte fest, dass KI diagnostische Fehler reduziert und die Konsistenz zwischen Radiologen verbessert. Trotz ihrer Fortschritte betonte er, dass KI die klinische Urteilsfähigkeit und Empathie von Radiologen nicht ersetzen kann, da menschliche Aufsicht entscheidend für genaue Diagnosen bleibt.