近年來,人工智能技術與醫療健康領域的融合不斷加深,以人工智能醫療發展最為迅速的美國為例,科技巨頭和資本巨頭都在積極布局智能醫療產業,大批專注細分領域的初創公司也蓄勢待發。
近年來,人工智能技術與醫療健康領域的融合不斷加深,以人工智能醫療發展最為迅速的美國為例,科技巨頭和資本巨頭都在積極布局智能醫療產業,大批專注細分領域的初創公司也蓄勢待發。
醫學影像與人工智能的結合,是數字醫療領域較新的分支,而且是數字醫療產業的熱點。醫學影像包含了海量的數據,即使有經驗的醫生有時也顯得無所適從。醫學影像的解讀需要長時間專業經驗的積累,放射科醫生的培養周期相對較長,而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面,都可以做得比專業醫生更快,還可以減少人為操作的誤判率。
近年,從圖像中識別出對象物的“圖像識別技術”的性能在“深度學習”的幫助下得以迅速提高。X光照片的分辨率為3000×2000像素。其中的惡性腫瘤的尺寸為3×3像素左右。從非常大的圖像上判斷一個很小的陰影狀物體是不是惡性腫瘤,是非常難的任務。首先會將一張膠片進行預處理,然后分割成若干小塊,再在每一塊中提取特征值和數據庫進行對比,最后經過匹配后作出陽性判斷。在整個診斷過程中,人工智能也會自己做出深度學習,在病歷庫中尋找案例,做出自己判斷的依據。放射科醫師診斷1名患者的CT掃描圖像需要10~20分鐘,寫診斷報告需要10分鐘左右。
AI可以幫助人類積極管理慢性疾病,最大程度地減少昂貴的住院治療。例如,通過可穿戴式設備收集患者數據進行分析,使醫生能夠遠程,實時地監測患者的生命體征和血糖水平。人工智能輔助的診斷還將減少醫生的工作量,并縮短獲得醫療建議所需的時間。最后,AR / VR和跨現實技術可用于在虛擬病患上培訓醫學生并幫助患者康復。
如果小病灶能早點篩查出來,那么一些患者的人生,會少很多遺憾。
“比如肺癌,發病率、死亡率都比較高,早發現、早治療,是我們與其‘戰斗’最有效的手段。”馬敏杰慨嘆,但畢竟僅憑醫生的肉眼,難以保證各醫院的所有胸外科醫生在每天大量讀片的情況下,不漏診、不誤診,且確實有些肺結節不易識別、難以追蹤和統計。
針對此,幾年前蘭大一院引進了人工智能肺部小結節、肺癌篩查系統,逐步應用于臨床。借助該系統,篩出了曾被漏診、被定義為良性病變的患者,使其獲得及時診治。
醫療人工智能行業研究報告對國內外醫療人工智能行業的發展狀況進行了深入透徹地分析,對我國行業市場情況、技術現狀、供需形勢作了詳盡研究,重點分析了國內外重點企業、行業發展趨勢以及行業投資情況,報告還對醫療人工智能下游行業的發展進行了探討,是醫療人工智能及相關企業、投資部門、研究機構準確了解目前中國市場發展動態,把握醫療人工智能行業發展方向,為企業經營決策提供重要參考的依據。
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