Bu bir Açık kaynak-Katkı. Berliner Verlag herkese ilgilendiğini verir OlasılıkAlaka düzeyi ve profesyonel kalite standartlarına sahip metinler sunmak.
Zamanın bulanıklaştığı bu gecelerden biriydi. Almanya'da bir yerlerde bir hastane, EKG cihazlarıyla dolu koridorlar, monitörlerin sessiz bip sesi ve hiç uyumayan bir acil servisin telaşlı ritmi. Servis telefonundaki radyolog zaten bütün gün çalışmıştı, vakalar her dakika geldi. Kazan bir hasta karın ağrısından şikayet etti. Ultrason göze çarpmayan. X -Ray göze çarpmayan. Daha sonra ayağa kalktı. Torasik omurganın MRG'si mi? Ayrıca göze çarpmayan. Birisi sorana kadar saatler geçti: “Servikal omurgamızı gerçekten kontrol ettik mi?” Orada – kırılma. Birisi beceriksiz olduğu için değil, insanlar yorulduğundan göz ardı edildi. Algoritmalar değil.
Bunun gibi hatalar gerçekleşmez çünkü doktorlar dikkatsizdir. Geçerler çünkü insan beyninin giderek daha fazla baskı tabanlı bir sistemdeki kapasite sınırlarına ulaştığı – yorgun, stresli, bilgi seli tarafından boğulmuş. Bu tam olarak yorgun olmayan bir teknolojinin hikayesi, bizim için görünmez kalan bir saniyenin bir kısmındaki kalıpları unutmuyor ve tanımıyor: kuantum bilgisayarlar. Sadece görüntüleri analiz edemeyen, aynı zamanda hastalık görünür hale gelmeden önce hayal edilemez teşhisleri yapabilen bir teknoloji.
Üniversite Tıp Merkezi Rostock'un radyolojisi tanısında, bir tümör manyetik rezonans görüntüleme kullanılarak belirlenir.BeHaberler Wustneck/DPA
Teknik kuantum sıçraması
Milyonlarca kitap içeren büyük bir kütüphanenin önünde durduğunuzu hayal edin. Klasik bir bilgisayar, gerekli bilgileri bulmak için her kitabı birbiri ardına arayan bir kütüphaneci gibidir. Öte yandan bir kuantum bilgisayar, tüm kitapları aynı anda okuyan ve cevabı bir saniyenin bir kısmında sunan bir kütüphaneci gibidir – klasik bilgisayarların asla ulaşamayacağı bir yetenek. Bu karşılaştırma, kuantum bilgisayarların sağlık sistemi için anlama gelebileceği muazzam bir sıçramayı göstermektedir.
Kuantum bilgi işleminin kökleri, Max Planck ve Albert Einstein gibi fizikçinin kuantum mekaniğinin temellerini geliştirdiği 20. yüzyılın başlarına kadar uzanıyor. Ancak sadece 1980'lerde bilgi işleme için kuantum fenomenlerini kullanma fikri şekillenmeye başladı. Fizikçi Richard Feynman, 1981'de klasik bilgisayarların sınırlarını tanıdı ve ilk kez kuantum mekanik bilgisayarlar.
Teorik temeller sonraki yıllarda daha da geliştirilmiştir. 1994 yılında, matematikçi Peter Shor, kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarlardan çok daha verimli bir şekilde çok sayıda çarpanlaştırma gibi bazı matematiksel sorunları çözebileceğini gösteren bir algoritma sundu. Bu büyük ilgi uyandırdı ve bu alanda yoğun araştırmalara yol açtı.
Bir kadın, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) için bir cihazda radyolojide yatar.Marijan Murat/DPA
İlk ticari kuantum bilgisayarı 2011 yılında D-Wave Systems tarafından başlatıldı. Bu sistemin gerçek “miktarı” ile ilgili ilk şüpheler, Mart 2025'te The Science Magazine'de son zamanlarda yapılan bir çalışmada mikropda boğulabilir. Araştırmacılar, gerçek, çok karmaşık matematiksel ve fiziksel sorunlara dayanan kuantum bilgisayarların üstünlüğünü gösterebildiler.
Değişimde radyoloji
Radyologlar görüntü verilerindeki en küçük anomalileri bile tanımak için eğitilmiştir. Ama onlar da kusursuz değiller – yorgunluk, stres veya yüksek iş yükü doğruluğu etkileyebilir. 2014 radyolog Hawkins tarafından yapılan bir araştırma, tüm bulguların yüzde 40 ila 60'ının içerik hataları içerdiğini göstermektedir. Bu hataların çoğu fark edilmez, çünkü sistematik geri bildirim nadirdir ve genellikle sadece yanlış tanıkların ciddi sonuçları varsa ortaya çıkar. Bu, çok sayıda sınırsız hataya ve teşhisi iyileştirmek için büyük kullanılmayan potansiyelin yol açmasına yol açar.
Deneyimli bir radyolog bir saatçinin hassasiyeti ile bir BT resmine bakar. Bakışları gri tonlamada dolaşıyor, sapmalar arıyor, kalıpları karşılaştırıyor. Ancak gözü olduğu gibi – biyolojik sınırlar var. İnce kontrastlar ve zar zor fark edilir kalıplar, zayıf ışıkta detayları bulmakta zorluk çeken bir fotoğrafçıya benzer şekilde fark edilmeden kalabilir. Buna ek olarak beynin doğal filtrelemesidir: klasik bir etki “aramanın memnuniyeti” dir – Bir radyolog bir anormallik keşfettiyse, artık daha fazlasını arama eğilimindedir. Bu, daha küçük ancak eşit derecede alakalı bulguların göz ardı edilmesini sağlar.
Yapıdaki başlangıç IQM Almanya'nın kuantum bilgisayarı bir veri merkezindedir.Sven Hoppe/DPA
Daha fazla hassas, ama hangi fiyata?
Onay hatası daha da sorunlu: Radyolog bilinçaltında daha önce varsayılan bir tanı doğrulayan patolojik değişiklikleri arar. Bir hastaya pnömoni şüphesiyle sunulursa, algı bu patern üzerinde çok fazla konsantre olabilirken, daha nadir ancak daha önemli bir hastalık göz ardı edilir. İnsan zihni örüntü tanıma için optimize edilmiştir – ancak teşhislerde bir zayıflık tam olarak budur.
Kimse her şeyi göremez. Hiç kimse bu entelektüel çarpıklıklardan her zaman çalışamaz. Ve bu tam olarak modern radyolojinin büyük sorusunun şudur: Bu zayıflıkları nasıl telafi edebiliriz – ve teknoloji buna ne katkıda bulunabilir?
Radyoloji sadece insan başarılarının doğal sınırlarıyla karşı karşıya değil, aynı zamanda son yıllarda ortaya çıkan ve hızla kötüleşen sorunlarla giderek daha fazla mücadele ediyor. Radyologların sayısı durgunken görüntüleme teşhisi talebi patlar. Sonuç: Kontrol edilmesi çok zor bir çalışma ortamı.
Merkezi bir sorun, araştırmalarda dramatik bir artıştır. Modern tıp, daha fazla önlem, daha fazla ders gözlemi, daha fazla MRI, CT, X -Ray, ultrason – ancak arkasındaki sistem büyümez. Bir radyolog hala on yıl önce kapsamlı bir teşhis için zamana sahipken, bugün resim başına mevcut süre önemli ölçüde küçülüyor. Zamanlama ve beklentiler yüksektir: teşhisler hızlı, hassas ve kusursuz olmalıdır. Ancak daha hızlı çalışmanız gerekiyorsa, kaçınılmaz olarak daha fazla hata yaparsınız.
Diagnostics yerine daha fazla belge
Aynı zamanda, düzenleyici gereksinimler ve bürokrasi nedeniyle basınç artar. Veri koruma düzenlemeleri, kalite kontrolleri ve standart raporlama gereksinimleri meşru yerleri vardır, ancak aynı zamanda teşhis yerine belgelere gittikçe daha fazla zaman aktığı anlamına gelir. Bugün, radyologlar çalışma saatlerinin önemli bir bölümünü idari görevlerle – aşırı yüklenmiş bir sistemde eksik olan değerli dakikalarla geçiriyorlar.
Yeniliklerin şüpheciliği, bu yapısal zorluğun hafife alınmaması gereken bir bileşenidir. Dijital değişiklikler hayatımızın diğer alanlarında devrim yaratırken, radyoloji genellikle ayrılmıştır. Yapay zeka destekli iş akışları gibi yeni teknolojiler uzun zamandan beri bulguları daha verimli ve daha güvenli hale getirmeye yardımcı olabilir, ancak birçok yerde isteksizlik olabilir. Yapılar teknolojik ilerlemeden daha yavaş büyür – sadece olasılıklar eksik olduğu için değil, aynı zamanda kabul edildiğinde de. Radyoloji kendi duruşunu yönetirken, gereksinimler artmaya devam ediyor.
Açık kaynak
Bülten
Kayıtınız için teşekkür ederiz.
E -posta ile bir onay alacaksınız.
Aynı zamanda piyasa ekonomisinin baskısı işe yarar. Radyolojik departmanlar ekonomik olarak kârlı bir şekilde çalışmalı, verimliliği artırmalı ve arzın kalitesini korumalıdır. Radyologların değişime hazır olup olmadığı sorusu değil – değişim yine de gerçekleşiyor. Asıl soru şudur: Radyologlar onu aktif olarak şekillendirmeye hazır mı?
Radyoloji bir dönüm noktasındadır. Son yılların zorlukları konuyu yapısal sınırlarına yönlendirdi. Ayarlamalar olmadan – teknolojik inovasyon, daha akıllıca organizasyon yapıları veya çalışma şeklinin yeniden tanımlanması yoluyla – bir zamanlar kesin ve istikrarlı olduğu düşünülen bir sistem, büyüyen yük altında çökmekle tehdit eder.
Daniel Lorenz, yapay zeka ve tanılamada kuantum bilgi işlem üzerine özel bir odaklanan radyoloji uzmanıdır. Charité Berlin ve Karolinska Enstitüsü Stockholm'i immünoloji ve bulaşıcı alanlarda araştırıyor.
Igor Toker radyolojik bir uzmandır. Travma ameliyatında birkaç yıl çalıştı, bu alanda doktora yaptı ve BT endüstrisinde kurucu olarak teknolojik yenilikler hakkında bilgi topladı. Bir tıbbi direktör olarak, standart bulgular için AI tabanlı yazılım geliştirdi.
Bu, açık kaynak girişimimizin bir parçası olarak gönderilen bir katkıdır. İle Açık kaynak Berlin Yayıncısı, Alaka ve profesyonel kalite standartlarına sahip metinler sunmak için. Seçilen katkılar olacak Yayınlanmış ve onurlandırılmış.
Zamanın bulanıklaştığı bu gecelerden biriydi. Almanya'da bir yerlerde bir hastane, EKG cihazlarıyla dolu koridorlar, monitörlerin sessiz bip sesi ve hiç uyumayan bir acil servisin telaşlı ritmi. Servis telefonundaki radyolog zaten bütün gün çalışmıştı, vakalar her dakika geldi. Kazan bir hasta karın ağrısından şikayet etti. Ultrason göze çarpmayan. X -Ray göze çarpmayan. Daha sonra ayağa kalktı. Torasik omurganın MRG'si mi? Ayrıca göze çarpmayan. Birisi sorana kadar saatler geçti: “Servikal omurgamızı gerçekten kontrol ettik mi?” Orada – kırılma. Birisi beceriksiz olduğu için değil, insanlar yorulduğundan göz ardı edildi. Algoritmalar değil.
Bunun gibi hatalar gerçekleşmez çünkü doktorlar dikkatsizdir. Geçerler çünkü insan beyninin giderek daha fazla baskı tabanlı bir sistemdeki kapasite sınırlarına ulaştığı – yorgun, stresli, bilgi seli tarafından boğulmuş. Bu tam olarak yorgun olmayan bir teknolojinin hikayesi, bizim için görünmez kalan bir saniyenin bir kısmındaki kalıpları unutmuyor ve tanımıyor: kuantum bilgisayarlar. Sadece görüntüleri analiz edemeyen, aynı zamanda hastalık görünür hale gelmeden önce hayal edilemez teşhisleri yapabilen bir teknoloji.
Üniversite Tıp Merkezi Rostock'un radyolojisi tanısında, bir tümör manyetik rezonans görüntüleme kullanılarak belirlenir.BeHaberler Wustneck/DPA
Teknik kuantum sıçraması
Milyonlarca kitap içeren büyük bir kütüphanenin önünde durduğunuzu hayal edin. Klasik bir bilgisayar, gerekli bilgileri bulmak için her kitabı birbiri ardına arayan bir kütüphaneci gibidir. Öte yandan bir kuantum bilgisayar, tüm kitapları aynı anda okuyan ve cevabı bir saniyenin bir kısmında sunan bir kütüphaneci gibidir – klasik bilgisayarların asla ulaşamayacağı bir yetenek. Bu karşılaştırma, kuantum bilgisayarların sağlık sistemi için anlama gelebileceği muazzam bir sıçramayı göstermektedir.
Kuantum bilgi işleminin kökleri, Max Planck ve Albert Einstein gibi fizikçinin kuantum mekaniğinin temellerini geliştirdiği 20. yüzyılın başlarına kadar uzanıyor. Ancak sadece 1980'lerde bilgi işleme için kuantum fenomenlerini kullanma fikri şekillenmeye başladı. Fizikçi Richard Feynman, 1981'de klasik bilgisayarların sınırlarını tanıdı ve ilk kez kuantum mekanik bilgisayarlar.
Teorik temeller sonraki yıllarda daha da geliştirilmiştir. 1994 yılında, matematikçi Peter Shor, kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarlardan çok daha verimli bir şekilde çok sayıda çarpanlaştırma gibi bazı matematiksel sorunları çözebileceğini gösteren bir algoritma sundu. Bu büyük ilgi uyandırdı ve bu alanda yoğun araştırmalara yol açtı.
Bir kadın, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) için bir cihazda radyolojide yatar.Marijan Murat/DPA
İlk ticari kuantum bilgisayarı 2011 yılında D-Wave Systems tarafından başlatıldı. Bu sistemin gerçek “miktarı” ile ilgili ilk şüpheler, Mart 2025'te The Science Magazine'de son zamanlarda yapılan bir çalışmada mikropda boğulabilir. Araştırmacılar, gerçek, çok karmaşık matematiksel ve fiziksel sorunlara dayanan kuantum bilgisayarların üstünlüğünü gösterebildiler.
Değişimde radyoloji
Radyologlar görüntü verilerindeki en küçük anomalileri bile tanımak için eğitilmiştir. Ama onlar da kusursuz değiller – yorgunluk, stres veya yüksek iş yükü doğruluğu etkileyebilir. 2014 radyolog Hawkins tarafından yapılan bir araştırma, tüm bulguların yüzde 40 ila 60'ının içerik hataları içerdiğini göstermektedir. Bu hataların çoğu fark edilmez, çünkü sistematik geri bildirim nadirdir ve genellikle sadece yanlış tanıkların ciddi sonuçları varsa ortaya çıkar. Bu, çok sayıda sınırsız hataya ve teşhisi iyileştirmek için büyük kullanılmayan potansiyelin yol açmasına yol açar.
Deneyimli bir radyolog bir saatçinin hassasiyeti ile bir BT resmine bakar. Bakışları gri tonlamada dolaşıyor, sapmalar arıyor, kalıpları karşılaştırıyor. Ancak gözü olduğu gibi – biyolojik sınırlar var. İnce kontrastlar ve zar zor fark edilir kalıplar, zayıf ışıkta detayları bulmakta zorluk çeken bir fotoğrafçıya benzer şekilde fark edilmeden kalabilir. Buna ek olarak beynin doğal filtrelemesidir: klasik bir etki “aramanın memnuniyeti” dir – Bir radyolog bir anormallik keşfettiyse, artık daha fazlasını arama eğilimindedir. Bu, daha küçük ancak eşit derecede alakalı bulguların göz ardı edilmesini sağlar.
Yapıdaki başlangıç IQM Almanya'nın kuantum bilgisayarı bir veri merkezindedir.Sven Hoppe/DPA
Daha fazla hassas, ama hangi fiyata?
Onay hatası daha da sorunlu: Radyolog bilinçaltında daha önce varsayılan bir tanı doğrulayan patolojik değişiklikleri arar. Bir hastaya pnömoni şüphesiyle sunulursa, algı bu patern üzerinde çok fazla konsantre olabilirken, daha nadir ancak daha önemli bir hastalık göz ardı edilir. İnsan zihni örüntü tanıma için optimize edilmiştir – ancak teşhislerde bir zayıflık tam olarak budur.
Kimse her şeyi göremez. Hiç kimse bu entelektüel çarpıklıklardan her zaman çalışamaz. Ve bu tam olarak modern radyolojinin büyük sorusunun şudur: Bu zayıflıkları nasıl telafi edebiliriz – ve teknoloji buna ne katkıda bulunabilir?
Radyoloji sadece insan başarılarının doğal sınırlarıyla karşı karşıya değil, aynı zamanda son yıllarda ortaya çıkan ve hızla kötüleşen sorunlarla giderek daha fazla mücadele ediyor. Radyologların sayısı durgunken görüntüleme teşhisi talebi patlar. Sonuç: Kontrol edilmesi çok zor bir çalışma ortamı.
Merkezi bir sorun, araştırmalarda dramatik bir artıştır. Modern tıp, daha fazla önlem, daha fazla ders gözlemi, daha fazla MRI, CT, X -Ray, ultrason – ancak arkasındaki sistem büyümez. Bir radyolog hala on yıl önce kapsamlı bir teşhis için zamana sahipken, bugün resim başına mevcut süre önemli ölçüde küçülüyor. Zamanlama ve beklentiler yüksektir: teşhisler hızlı, hassas ve kusursuz olmalıdır. Ancak daha hızlı çalışmanız gerekiyorsa, kaçınılmaz olarak daha fazla hata yaparsınız.
Diagnostics yerine daha fazla belge
Aynı zamanda, düzenleyici gereksinimler ve bürokrasi nedeniyle basınç artar. Veri koruma düzenlemeleri, kalite kontrolleri ve standart raporlama gereksinimleri meşru yerleri vardır, ancak aynı zamanda teşhis yerine belgelere gittikçe daha fazla zaman aktığı anlamına gelir. Bugün, radyologlar çalışma saatlerinin önemli bir bölümünü idari görevlerle – aşırı yüklenmiş bir sistemde eksik olan değerli dakikalarla geçiriyorlar.
Yeniliklerin şüpheciliği, bu yapısal zorluğun hafife alınmaması gereken bir bileşenidir. Dijital değişiklikler hayatımızın diğer alanlarında devrim yaratırken, radyoloji genellikle ayrılmıştır. Yapay zeka destekli iş akışları gibi yeni teknolojiler uzun zamandan beri bulguları daha verimli ve daha güvenli hale getirmeye yardımcı olabilir, ancak birçok yerde isteksizlik olabilir. Yapılar teknolojik ilerlemeden daha yavaş büyür – sadece olasılıklar eksik olduğu için değil, aynı zamanda kabul edildiğinde de. Radyoloji kendi duruşunu yönetirken, gereksinimler artmaya devam ediyor.
Açık kaynak
Bülten
Kayıtınız için teşekkür ederiz.
E -posta ile bir onay alacaksınız.
Aynı zamanda piyasa ekonomisinin baskısı işe yarar. Radyolojik departmanlar ekonomik olarak kârlı bir şekilde çalışmalı, verimliliği artırmalı ve arzın kalitesini korumalıdır. Radyologların değişime hazır olup olmadığı sorusu değil – değişim yine de gerçekleşiyor. Asıl soru şudur: Radyologlar onu aktif olarak şekillendirmeye hazır mı?
Radyoloji bir dönüm noktasındadır. Son yılların zorlukları konuyu yapısal sınırlarına yönlendirdi. Ayarlamalar olmadan – teknolojik inovasyon, daha akıllıca organizasyon yapıları veya çalışma şeklinin yeniden tanımlanması yoluyla – bir zamanlar kesin ve istikrarlı olduğu düşünülen bir sistem, büyüyen yük altında çökmekle tehdit eder.
Daniel Lorenz, yapay zeka ve tanılamada kuantum bilgi işlem üzerine özel bir odaklanan radyoloji uzmanıdır. Charité Berlin ve Karolinska Enstitüsü Stockholm'i immünoloji ve bulaşıcı alanlarda araştırıyor.
Igor Toker radyolojik bir uzmandır. Travma ameliyatında birkaç yıl çalıştı, bu alanda doktora yaptı ve BT endüstrisinde kurucu olarak teknolojik yenilikler hakkında bilgi topladı. Bir tıbbi direktör olarak, standart bulgular için AI tabanlı yazılım geliştirdi.
Bu, açık kaynak girişimimizin bir parçası olarak gönderilen bir katkıdır. İle Açık kaynak Berlin Yayıncısı, Alaka ve profesyonel kalite standartlarına sahip metinler sunmak için. Seçilen katkılar olacak Yayınlanmış ve onurlandırılmış.