回到网站

關於AI醫學影像,這三條幹貨妳必須要了解

來源:搜狐網

· 新知识

隨著技術飛速發展、醫學數據的持續擴增以及硬件設備的不斷提升,人工智能和醫療的結合方式越來越多樣化。目前AI在醫療領域中的落地的應用場景主要有醫學影像、智能診療、智能導診、病例分析、醫院管理、新藥研發和醫療機器人等,而其中AI醫學影像中的應用最為廣泛。

一、AI醫學影像的簡介

"AI醫學影像",顧名思義,是指充分利用AI在感覺認知和深度學習的技術優勢。將其應用在醫學影像領域,從而達到提高診斷效率和準確率的目的。

當下,AI醫療影像流程主要包括底層數據處理、影像篩查、智能決策三階段, 即通過精準的疾病預測模型,進行各種因子及數據的分析處理,應用AI醫療影像,對病原細胞分類,提高篩查效率和質量,以此來協助醫生在就診時提供最好的診斷和治療建議。

AI醫學影像的診斷環節,具體體現以下兩個方面:

  1. 用AI的感覺認知能力對患者的影像進行識別,獲取重要信息,可為經驗不足的醫生提供幫助,提高其判讀醫學影像的效率;
  2. 基於深度學習通過大量已有的影像數據和臨床診斷信息訓練人工智能系統,使其具備診斷疾病的能力,輔助臨床診斷,降低漏診誤診的概率。

二、AI醫學影像助力疾病診斷

1.影像設備的圖像重建

AI可以通過算法的圖像映射技術,將采集的少量信號恢復出與全采樣圖像同樣質量的圖像,而且使用圖像重建技術,可以由低劑量的CT和PET圖像重建得到高劑量質量圖像。這樣在滿足臨床診斷需求的同時,還能夠降低輻射的風險。

2.智能輔助診斷肺部疾病

國內應用AI+CT影像最為成熟的領域在肺結節的識別上。AI能夠有效識別易漏診結節比如6mm以下實性結節和磨玻璃結節,且準確率在90%左右,同時能提供結節位置、大小、密度和性質等。除此之外,能對肺結核、氣胸、肺癌等肺部疾病進行篩查。

3.智能輔助診斷腦部疾病

目前腦部疾病的智能診斷包括腦出血、內動脈粥樣硬化診斷、顱內動脈瘤診斷和頸動脈易損斑塊評估等。AI+頭部CT,基於機器視覺與深度學習技術,能以秒級速度完成專業要求高、耗費時間長的影像評估,協助醫生準確判斷,讓患者第壹時間獲得最優治療方案。

4.智能輔助診斷神經系統疾病

AI在神經系統疾病裏的應用主要包括癲癇、阿爾茲海默癥、帕金森病。AI可以將患者的影像數據進行處理分析,並與正常人群組做統計比對,從而計算得到代謝異常的病竈大小、位置等信息,通過認知技術,給出治療方案的建議以及治療效果的預測。

5.智能輔助診斷心血管疾病

AI可以在胸部CT數據基礎上,利用深度學習技術和圖像處理技術,設計特定算法後評估冠狀動脈易損斑塊,進行冠心病智能輔助診斷,規劃支架手術置入方案等。同時還可以智能診斷主動脈疾病類型、主動脈瘤等復雜疾病。

6.智能輔助診斷眼底疾病

目前應用最為廣泛的是篩查糖網病。糖網病是常見的視網膜血管病變,也是糖尿病患者的制藥致盲眼病,早期往往沒有任何臨床癥狀,壹旦有癥狀已錯過最佳治療時機。將AI醫學影像應用到眼底讀片中,進行初步篩查,可大大改善目前糖尿病視網膜病變篩查效率。

7.智能勾画靶区

過應用AI技術可大幅提升效率,AI智能勾畫靶區的高準確率能夠很大程度避免由於靶區勾畫的不準確導致的無效治療。目前,AI+靶區勾畫已經成功運用在肺癌、乳腺癌、鼻咽癌、肝癌、前列腺癌、食管癌和皮膚癌上

8.智能判斷病理切片

將人工智能引入病理病理切片的研究,通過學習病理切片細胞層面的特征,不斷完善病理診斷的知識體系是解決讀片效率以及診斷準確值的最好的辦法。

9.其他智能輔助診斷方案

人工智能在醫學影像中的應用還包括臟器的三維成像、超聲輔助甲狀腺結節、骨齡分析、骨折智能診斷等。

三、AI醫學影像面臨的挑戰

目前AI醫學影像基本是基於單病種圖像標註形成的模型,尚沒有符合臨床使用場景的產品,產品集中於少數幾個病種,難以覆蓋全部醫學影像問題。最普遍的問題還是產品實用性低,即AI閱片準確率不高。在臨床過程中,很多AI醫學影像準確率只能達到50%。視覺識別的不準確,產品性能自報與實際檢測數據不符,因此不能廣泛的應用到實際醫療工作中。

小結

現階段,AI醫學影像現已成為人工智能在醫療領域炙手可熱的方向,相信在不遠的將來,隨著AI醫學影像技術的發展和模式的創新,將在賦能醫療的路上越走越遠,為精確診斷、精準治療的實現添磚加瓦。

所有文章
×

快要完成了!

我们刚刚发给你了一封邮件。 请点击邮件中的链接确认你的订阅。

好的