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一、人工智能与精准诊断
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人工智能在医疗领域的一大应用,就是与医学影像结合,发展成为“智能医学影像”
。
据全球市场调查(Glht)的报告显示,智能医学影像已经成为人工智能医疗应用的第二大细分市场,而且人气还在不断升高。
“医学影像”
是什么呢?这可不是医生帮你摄影哦,其实它跟我们生病时经常会去的放射科有很大关系。
比如X光、B超、CT等,这些医院的“透视眼”
拍摄到的画面都算是“医学影像”
。
对于病人来说,拍摄这些“医学影像”
并不是一件麻烦事,病人所要做的就是只是轻松地站在仪器对面或者躺在病**让仪器扫描。
但是,“拍片一时爽,诊断火葬场”
,看似轻松的检测过程,背后可有一段影像科医生的辛酸血泪史!
这些医学影像灰蒙蒙的,看起来好像都一样,实际上却暗藏玄机,只有专业的医师才能从这些图像里发现异常情况。
怎么发现的呢?即使是久经沙场的医生也不能看一眼就下定论,而是要对一个病人的250~300张医疗影像进行比对,寻找发现问题。
我们拿到的是一张薄薄的诊断书,但是医生却要看数百张影像。
如果一个放射科医生每天要诊断超过60个病人的CT,那么他一天要看的影像就达到了15000~18000张,甚至到了疾病多发季节,一天要诊断的病人就超过了100个。
不仅医生压力大,而且医患矛盾又容易发生:一方面,医生为了对病人负责,必须要仔细审查,不能遗漏任何一处异常,另一方面,病人等得心焦,容易闹脾气,这实在是一个苦差事。
医学影像
但是,有了人工智能,医生的压力就能大大减少。
“智能医学影像”
能在很短的时间内完成对医学影像的初步筛选、判断,完成病灶筛查、靶区勾画、脏器三维成像、病理分析以及影像定量分析等,而且不需要休息,准确率不会因为疲劳受到影响。
纽约大学兰恭医学中心(NYULah)发现,在找到并匹配特定的肺结节(通过胸部CT)方面,医学影像的自动化分析的速度比放射科医师要快62%~97%,据说每年能节省30亿美元。
但是,这么高难度的医学诊断要如何通过人工智能来实现呢?我们先来看看智能医学影像的界定。
它是将人工智能的图像识别、深度学习等技术应用在医学影像领域,帮助医生进行医疗诊断,以提高准确率和诊断效率的一种技术。
图像识别,也就是对患者的影像进行识别,对影像进行分割、提取特征、标注关键信息。
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