يمكن لأخصائيي الأشعة تسخير القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وخاصة في مجال الأشعة، حيث يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في عمليات التشخيص.
بالعودة إلى التصوير شعاعي للثدي عبر الكمبيوتر مع في عام 1992، تطور الذكاء الاصطناعي إلى التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يعمل على تحسين الكفاءة وتقليل الإنذارات الكاذبة في تشخيص الصور. برز مفهوم علم الإشعاع، الذي يركز على المقاييس الكمية ضمن الصور الطبية، كأداة قوية تسمح باستخراج بيانات دقيقة تساعد في العلاجات السريرية.
إضافة إلى ذلك، تمتد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأشعة إلى معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونمذجة اللغة الكبيرة (LLM)، مما يسهل تحليل التقارير والأبحاث من خلال المكتبات مفتوحة المصدر وفهم النص. يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي على رعاية المرضى إلى رحلة الرعاية الصحية بأكملها، بدءًا من جدولة المواعيد وصولاً إلى إعداد التقارير حول كيفية سير العمل. على الرغم من التقدم الواعد، لا تزال هناك تحديات مثل التقييس وخصوصية البيانات وخطر النتائج الإيجابية الكاذبة. تتضمن الجهود المبذولة لمواجهة هذه التحديات إرشادات مثل نقاط الجودة Radiomics (RQS) والقائمة المرجعية لإعداد التقارير الشفافة لنموذج التنبؤ متعدد المتغيرات للتشخيص أو التشخيص الفردي (TRIPOD). تقدم معاهد تعليم الأشعة جلسات حول الذكاء الاصطناعي، مما يسلط الضوء على حاجة المتخصصين إلى تبني الذكاء الاصطناعي كأداة قيمة في رعاية المرضى دون استبدال الأطباء. ومع استمرار النقاش حول الذكاء الاصطناعي، تهدف الندوات إلى رفع مستوى الوعي بفوائده المحتملة في مجال الرعاية الصحية.
