New-Tech Magazine | April 2020

השימוש באינטליגנציה מלאכותית ) – לרבות בטכניקות של לימוד AI ( ], ראש תחום מערכות שירותי בריאות, התקנים רפואיים Subh Battacharya[ סאב בטכריה Xilinx ומדעי הרפואה בחברת , תוך כדי SaMD (חיזרורית) של התקני שמירה על בטיחות המטופלים. משחררתאתהעוצמהשישלאינטליגנציה Xilinx המלאכותית לתחוםשירותי הבריאות ה

מכונה. מסגרת פעולה חדשה זו מתייחסת לטכניקות של לימוד מכונה כאילו הייתה ,) SaMD "תוכנה שהיא התקן רפואי" ( והיא חוזה שהאיכות והיעילות של הטיפול הרפואי יפיקו מכך יתרונות מרובים. על מנת לתמוך ביוזמה זו, הכריז מנהל המזון והתרופות על "תוכנית של בקרת שינויים מוגדרת מראש", כבר בשלב טרום ), אשר premarket submission השיווק ( תכלול את סוגי השינויים הצפויים ואת המתודולוגיות הכרוכות בהם, אשר ישמשו למימוש שינויים אלו באופן מבוקר. מנהל המזון והתרופות מצפה שיצרנים של התקנים רפואיים יהיו מחויבים לשקיפות ולניטור של הביצועים בעולם הממשי של , וכן לעדכונים תקופתיים SaMD התקני בנוגע לשינויים שהם ביצעו במהלך המימוש, כחלק מהמפרט הראשוני שאושר ומפרוטוקול שינוי האלגוריתם. מסגרת פעולה זו מאפשרת למנהל המזון והתרופות וליצרנים, לנטר את המוצר משלב הפיתוח שלו, שמתבצע לפני היציאה לשוק, עד לביצועים שלו, שנמדדים לאחר היציאה לשוק, והיא מאפשרת לפיקוח ההסדרה לאמץ את יכולת ההשתפרות האיטרטיבית

) ושל ML – Machine Learning מכונה ( ) – אמור Deep Learning למידה מעמיקה ( להפוך להיות כוח יוצר מהפיכה בתחום הרפואה. מטופלים, ספקים של שירותי בריאות, בתי חולים, יצרני ציוד רפואי, חברות תרופות, אנשי מקצוע ובעלי עניין מסוגים שונים במערכת הסביבתית, כולם עומדים להפיק יתרונות מהכלים מבוססי לימוד מכונה. החל במדידות גיאומטריות אנטומיות וגילוי סרטן, עד טיפולים בהקרנות, ניתוחים, גילוי תרופות וגלויים גנטיים, האפשרויות אינסופיות. בתרחישים אלו, לימוד מכונה יכול להוביל ליעילות תפעולית מוגברת, לתוצאות חיוביות ביותר ולהקטנה משמעותית של העלויות. תמיכה של גופי ההסדרה, אף היא נמצאת בעלייה מתמדת, ומנהל המזון והתרופות ) מאשר יותר FDA הפדרלי של ארה"ב ( ויותר שיטות של לימוד מכונה למטרה של עזרה באבחון ויישומים נוספים. מנהל המזון והתרופות יצר גם מסגרת הסדרה חדשה עבור מוצרים מבוססי לימוד

הזדמנויות ללימוד מכונה בתחום שירותי הבריאות קיים טווח רחב של דרכים שבהן אפשר להשתמש בלימוד מכונה על מנת לפתור בעיות קריטיות בתחום הרפואי. לדוגמה, פתולוגיה, רדיולוגיה, דרמטולוגיה, אבחון וסקולארי ואופטלמולוגיה ספרתיים - כולם משתמשים בטכניקות סטנדרטיות לעיבוד תמונה. ) של החזה הוא x צילום בקרני רנטגן (קרני התהליך הרדיולוגי הנפוץ ביותר, עם יותר משני מיליארד סריקות שמבוצעות ברחבי סריקות 548,000 העולם מדי שנה, כלומר מדי יום. כמות עצומה כזו של סריקות מציבה עומס כבד על מומחי רדיולוגיה ומכבידה על היעילות של זרימת העבודה. שיטות של לימוד מכונה, רשתות עצביות ) ורשתות DNN מלאכותיות עמוקות ( ,) CNN עצביות מלאכותיות בקונוולוציה ( לעתים קרובות עולות במהירות ובדיוק שלהם על אלו של מומחי רדיולוגיה, אך עם זאת, המומחיות של מומחה רדיולוגיה

New-Tech Magazine l 28