Henry Schein One تطلق فحصًا بالذكاء الاصطناعي لصور الأشعة السينية في 10,000 عيادة

أطلقت Henry Schein One نظام Image Verify، وهو نظام ذكاء اصطناعي للتحقق من جودة صور الأشعة السينية يعمل على منصة Amazon SageMaker AI. ويحلل النظام الصور في الوقت الفعلي، لحظة التصوير نفسها.

كيف يعمل Image Verify

Image Verify نموذج ذكاء اصطناعي يقيّم جودة صور الأشعة السينية للأسنان تلقائيًا. فبدلًا من ترك الفحص للعنصر البشري، يعطي النظام حكمًا فوريًا: الصورة صالحة أو يجب إعادة التقاطها. وهذا مهم لأن الصورة الرديئة تؤدي إلى تشخيص غير دقيق وإلى إعادة التصوير، ما يؤخر العلاج ويزيد تعرّض المريض للإشعاع.

نُشر النظام على Amazon SageMaker AI، وهي منصة AWS السحابية لنماذج تعلّم الآلة (ML)، ما يتيح التوسع دون قيود على مستوى البنية التحتية.

من هي Henry Schein One

تُعد Henry Schein شركة رائدة عالميًا في توريد المعدات والبرمجيات لعيادات الأسنان والعيادات الطبية، وهي مدرجة ضمن قائمة Fortune 500. أما Henry Schein One فهي منصتها السحابية لإدارة عيادات الأسنان، وتستخدمها عشرات الآلاف من العيادات حول العالم. وتوحّد المنصة العمل مع المرضى والأشعة والسجلات والفوترة.

حجم الانتشار

التقدم الذي حققه Image Verify لافت:

• أكثر من 10,000 موقع نشط خلال بضعة أشهر من الإطلاق
• أكثر من 11 مليون صورة أشعة سينية جرت معالجتها حتى الآن
• 1.5 مليون صورة أسبوعيًا (معدل المعالجة الحالي)
• خطة للتوسع إلى 40,000 موقع في أربع مناطق

يدل هذا الإيقاع في الانتشار على أن المنتج كان جاهزًا وأن العيادات كانت راغبة فيه.

لماذا يُعد فحص جودة صور الأشعة السينية أمرًا حاسمًا

في طب الأسنان، تُعد صور الأشعة السينية أداة التشخيص الأساسية. لكن الصورة سيئة التمركز، أو التعرّض الإشعاعي غير الكافي أو الزائد، أو حركة المريض، كلها عوامل تُفسد القيمة المعلوماتية للصورة. وعندما تكون الصورة رديئة، تواجه العيادة معضلة: إعادة التصوير (ما يعني تعريض المريض لإشعاع إضافي وإطالة وقت الموعد) أو العمل بمعلومات ناقصة مع احتمال الخطأ.

ويرصد نظام الذكاء الاصطناعي المشكلات فورًا والمريض ما زال في غرفة الفحص، ما يتيح إعادة التصوير في المكان نفسه.

ماذا يعني ذلك

يُعد Image Verify مثالًا كلاسيكيًا على تعلّم الآلة في بيئة الإنتاج داخل القطاع الصحي: فهو ليس مهمة نظرية، بل نظام مدمج في سير عمل حقيقي. وقد أظهرت Henry Schein One أن تعلّم الآلة السحابي على Amazon SageMaker قادر على التوسع إلى عشرات الآلاف من نقاط الاستخدام دون إعادة بناء البنية التحتية. والانتقال من الفكرة إلى 10,000 عيادة في غضون أشهر وتيرة كانت تبدو مستحيلة في التقنيات الطبية.

وهو كذلك إشارة لمزودي البرمجيات الطبية الآخرين: إذا أردتم المنافسة في السحابة، فأنتم بحاجة إلى نماذج ML جاهزة يمكن دمجها في غضون أيام.