人工智能和醫療的深度集合下的新趨勢

2018-05-14

目前AI大熱,人工智能技術日趨成熟,滲透到了各行各業,其中人工智能和醫療的深度集合,為醫療相關產業帶來了新的變化。醫療器械行業積極擁抱AI,不少創新性AI產品出現,極大程度上為國內醫學發展提供了改革性變化,逐步走在世界前沿。


醫學人工智能的目標用可視化的方式做一些簡單的工具,讓病人可以更加了解自己,讓醫生更加了解病人,通過多元的數據,相似的案例,個性化治療方案的推進,讓醫生更了解患者,讓醫療做得更精準,醫學知識圖譜,進行預測等等。

目前AI+醫療的使用場景主要表現在:虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等模塊。其中的醫學影像和疾病風險管理是成為當前最熱門的兩大應用場景。

當前,人工智能在醫學影像領域的應用主要為:病灶篩選、靶區勾畫和影像三維重建這三類,其具體表現在:

病灶篩選:通過大數據庫的積累、歸類、分析,形成病灶數據庫, X 線、CT、核磁共振等醫學影像的病灶通過數據庫系統進行自動識別,大幅度提升影像醫生診斷的效率,同時幫助醫生發現難以用肉眼發現和判斷的早期病灶。

靶區勾畫:腫瘤治療過程中的靶區勾畫與治療方案設計會占用醫生大量的時間和精力,而每個腫瘤病人的CT圖像約在200到450張,勾畫時需要對每個圖片上的器官和腫瘤位置進行標注,傳統方法會耗費醫生好幾個小時,而人工智能可以在制定放療方案時,對上百張CT片進行靶區自動勾畫,然后由放療科醫生糾錯檢查,大大縮短了勾畫時間。

影像三維重建:自動重構器官真實的3D模型,實現醫生通過設備,在虛擬空間里全方位直接觀測到患者真實人體結構的解刨細節,并通過操作實時進行器官和病變的立體分析,精確測量結構的區位,體積等參數。

疾病風險管理:將AI醫療放在慢病領域,可以為更多人帶來價值。有機構已收集到的數百萬張醫學影像構建多層卷積神經網絡。每一例樣本的數據標注都經過多位行業專家獨立標注、交叉質控,從而保證了數據原料的嚴謹。團隊研發了人工智能慢病識別系統,通過視網膜識別算法,可識別30多種慢性疾病,包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經疾病等全身性慢性疾病并發癥和高度近視、老年性黃斑變性等常見眼科疾病。

人工智能對醫療領域的影響非常大,推動著醫學檢測、影像診斷、醫院物流、基層醫療等業務的發展,未來人工智能產品會更迭出新,不斷提升醫生、醫院的工作效率,也為人類對抗疾病提供強有力的保障。朗銳慧康(www.ommzef.live)致力于提供實用的醫療健康檢測技術方案,配套高效可靠的健康信息化平臺支撐,幫助行業客戶快速實現健康物聯網應用實施。通過將物聯網絡與專業醫療技術、無線遠程監測完美結合,成功地應用于健康信息化及物聯網云健康領域。

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