انفورماتیک تصویربرداری پزشکی، حوزه‌ای است که با سرعت چشمگیری در حال پیشرفت است و بر تحلیل مستمر و بهبود مدیریت داده‌های بیماران، دانش بالینی و سایر اطلاعات مرتبط با سلامت جامعه تمرکز دارد. این حوزه از طریق به‌کارگیری روش‌های نوین و ایجاد پیوند میان تصویربرداری پزشکی و سایر رشته‌های علوم پزشکی، به ارتقای فرایندهای مراقبت سلامت کمک می‌کند.

این صفحه با تشریح مفهوم انفورماتیک تصویربرداری پزشکی، دانش پایه در زمینه پردازش تصویر، مبانی و کاربردهای مهندسی ویژگی‌ها و یادگیری ماشین را ارائه می‌کند. همچنین، پیشرفت‌های روزآمد در حوزه بینایی ماشین و جنبه‌های مختلف فناوری‌های یادگیری عمیق را بررسی می‌کند؛ فناوری‌هایی که برای توسعه نشانگرهای کمی جدید مبتنی بر تصاویر پزشکی و طراحی مدل‌های پیش‌بینی با هدف شناسایی بیماری‌ها و پیش‌بینی سیر و پیامد آن‌ها به کار می‌روند. برای ارائه تصویری جامع از این حوزه، تلاش شده است ضمن تبیین پیشرفت‌های اخیر، چالش‌های کنونی و موضوعات نیازمند پژوهش‌های آینده نیز تشریح شوند.

انفورماتیک تصویربرداری پزشکی شامل به‌کارگیری فناوری‌های اطلاعات و ارتباطات (ICT) در حوزه تصویربرداری پزشکی با هدف ارائه خدمات سلامت است. این حوزه طی سه دهه گذشته رشد چشمگیری داشته و مجموعه گسترده‌ای از خدمات چندرشته‌ای تصویربرداری پزشکی را در بر گرفته است؛ از فعالیت‌های معمول بالینی گرفته تا مطالعه فیزیولوژی و پاتوفیزیولوژی پیشرفته انسان. انجمن انفورماتیک تصویربرداری در پزشکی (SIIM) در تعریف اولیه خود، این حوزه را چنین توصیف کرده است:

«انفورماتیک تصویربرداری تمام جنبه‌های زنجیره تصویربرداری را در بر می‌گیرد؛ از ایجاد و اخذ تصویر گرفته تا تفسیر تصاویر، گزارش‌نویسی و ارتباطات. این حوزه نقش عامل یکپارچه‌ساز و تسهیل‌کننده این فرایندها را ایفا می‌کند و پلی میان تصویربرداری پزشکی و سایر رشته‌های علوم پزشکی به وجود می‌آورد.»

انفورماتیک تصویربرداری پزشکی با تلفیق اصول تصویربرداری پزشکی و انفورماتیک، به بهبود فرایندهای اخذ، مدیریت و تفسیر تصاویر پزشکی می‌پردازد. این حوزه مستلزم استفاده از روش‌های پیشرفته محاسباتی و نرم‌افزارهای تخصصی برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی، از جمله تصاویر رادیوگرافی با اشعه ایکس، توموگرافی رایانه‌ای (CT) و تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) است.

بر اساس تعریف انجمن انفورماتیک تصویربرداری در پزشکی (SIIM)، هدف این حوزه ارتقای اثربخشی، دقت و قابلیت اطمینان خدمات تصویربرداری پزشکی در نظام سلامت است. این هدف، استفاده و تبادل تصاویر پزشکی در سامانه‌های پیچیده مراقبت سلامت را نیز شامل می‌شود. افزون بر این، بهره‌گیری از پیشرفت‌های فناورانه، مانند تصویربرداری مبتنی بر کلان‌داده‌ها، تحلیل داده‌های پرونده الکترونیک سلامت و بهینه‌سازی گردش کار، از جمله محورهای مهم این حوزه به شمار می‌رود. این نوآوری‌ها زمینه توسعه پزشکی دقیق را فراهم می‌کنند و در شکل‌دهی به آینده انفورماتیک تصویربرداری پزشکی نقش دارند.

در این حوزه، روش‌های پردازش تصویر برای بهبود وضوح و رؤیت‌پذیری ساختارهای مشخص در تصاویر پزشکی، استخراج ویژگی‌ها از تصاویر و تحلیل آن‌ها با هدف شناسایی ناهنجاری‌ها یا سایر مشخصه‌های موردنظر به کار گرفته می‌شوند. همچنین، مهندسی ویژگی‌ها شامل استخراج و انتخاب ویژگی‌های مرتبط از تصاویر پزشکی است تا بتوان از آن‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و شناسایی الگوها یا مشخصه‌های موردنظر در تصاویر استفاده کرد.

مدل‌های یادگیری ماشین در انفورماتیک تصویربرداری پزشکی برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی با اهدافی همچون شناسایی بیماری، تشخیص و پیش‌بینی سیر و پیامد بیماری نیز استفاده می‌شوند. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه‌داده‌های بزرگ شامل تصاویر پزشکی و داده‌های بالینی مرتبط آموزش داده می‌شوند. از آن‌ها می‌توان برای طبقه‌بندی خودکار تصاویر یا پیش‌بینی پیامدهای بالینی بر اساس ویژگی‌های استخراج‌شده از تصاویر بهره گرفت. پیشرفت‌های اخیر در فناوری‌های بینایی ماشین و یادگیری عمیق، تحولات قابل‌توجهی در انفورماتیک تصویربرداری پزشکی ایجاد کرده‌اند. به‌ویژه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق ظرفیت چشمگیری برای توسعه نشانگرهای کمی جدید مبتنی بر تصاویر و مدل‌های پیش‌بینی در کاربردهای گوناگون پزشکی از خود نشان داده‌اند.

تفسیر تصاویر پزشکی می‌تواند فرایندی پیچیده و زمان‌بر باشد؛ ازاین‌رو، نیاز به روش‌هایی کارآمدتر و دقیق‌تر برای تحلیل و تفسیر این تصاویر وجود دارد. در پاسخ به این نیاز، پژوهشگران و متخصصان مجموعه‌ای از روش‌ها و فناوری‌ها را در حوزه انفورماتیک تصویربرداری پزشکی توسعه داده‌اند. این روش‌ها شامل الگوریتم‌های پردازش تصویر برای بهبود رؤیت‌پذیری ساختارهای خاص در تصاویر پزشکی، ابزارهای نرم‌افزاری برای اندازه‌گیری و تحلیل تصاویر و سامانه‌هایی برای ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری تصاویر پزشکی میان سازمان‌های مختلف ارائه‌دهنده خدمات سلامت هستند.

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در فناوری‌های بینایی ماشین و یادگیری عمیق، فرصت‌های جدیدی را برای توسعه انفورماتیک تصویربرداری پزشکی فراهم کرده‌اند. از این فناوری‌ها برای طراحی نشانگرهای کمی جدید مبتنی بر تصاویر و توسعه مدل‌های پیش‌بینی در کاربردهای مختلف پزشکی، از جمله شناسایی بیماری‌ها، تشخیص و پیش‌بینی سیر و پیامد بیماری، استفاده شده است.

در مجموع، انفورماتیک تصویربرداری پزشکی نقشی اساسی در پزشکی ایفا می‌کند؛ زیرا به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت کمک می‌کند تصاویر پزشکی را با دقت و کارایی بیشتری تحلیل و تفسیر کنند و بر مبنای اطلاعات حاصل، تصمیم‌های آگاهانه‌تری درباره مراقبت از بیماران بگیرند.