人工智能深度学习医疗成像领域介绍

　　斜视X射线结果的日子即将过去。正如《纽约客》所解释的那样：在某些试验中，“深度学习”系统的性能已经优于人类专家。医学成像快盈lV入口500万使公司能够向医生提供准确且可访问的疾病筛查，以在易管理的阶段积极治疗癌症和其他疾病，并改善患者预后。

　　1、什么是AI驱动的医学成像应用程序？

　　2、医学成像应用的成熟程度如何？

　　3、在COVID-19爆发期间如何使用AI技术驱动的医学成像技术？

　　什么是AI驱动的医学成像应用程序？

　　医学成像的目的是使用图像处理和机器学习技术捕获异常。应用领域可以分为多个分支，例如各种疾病的诊断和医疗操作计划。人工智能医学成像的主要应用是：

　　揭示心血管异常：根据Frontiers在《心血管医学杂志》 2019年发表的文章，将AI集成到心脏成像中将加速图像分析的过程，这是一项可以自动化的重复任务，因此医疗保健专业人员从事这项工作可以专注于更重要的任务。

　　阿尔茨海默氏病的预测：美国放射学会认为，人工智能的发展可以通过识别代谢性脑部变化来预测比它早得多的阿尔茨海默氏病。

　　癌症检测：2020年初，Google健康团队宣布他们开发了一种基于AI的成像系统，该系统在检测乳腺癌方面优于医学专业人士。

　　手术计划：医学成像还可以对与手术区域有关的图像进行分割，以便算法可以自动为医疗保健专业人员进行计划。借助医学影像进行手术计划可以节省手术时间。

　　医学成像应用的成熟程度如何？

　　AI医学成像应用在这样的乳腺癌或胰腺癌研究项目和试点中取得了巨大成果。但是，它在该领域的使用尚不普遍。这是因为FDA批准过程可能需要数年时间，而先前批准的申请并没有带来明显的好处。据报道，1998年获得FDA批准的一种计算机辅助癌症检测软件耗资超过4亿美元，并且在一项研究中未显示出任何重大改进。

　　在COVID-19爆发期间如何使用AI技术驱动的医学成像技术？

　　医学成像是AI驱动的快盈lV入口500万之一，在COVID-19大流行中呈上升趋势。由于患者数量的迅速增加，对患者的胸部扫描结果的分析和解释成为一个问题。一家名为中国慧英的中国公司开发了一种由AI驱动的成像诊断快盈lV入口500万，可以在早期阶段以96％的准确性检测该病毒。

　　肺炎是COVID-19的严重并发症，导致需要呼吸机支持的患者。在加利福尼亚大学亚哥分校卫生部门和AWS的合作研究中，建立了一个模型来分析有肺炎风险的患者的胸部图像。通过使用AI驱动的医学成像对模型进行训练，以识别感染Covid-19的患者。该算法已由人类放射科医生接受了22,000种符号的训练。该算法执行指示肺炎发生概率的彩色编码图。