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人工智能医学影像识别技术将成医生新工具

时间:2024-2-21 14:12:55来源:本站原创作者:佚名点击:

昨天,AlphaGo和柯洁再次展开了惊世之战,最终以人工智能胜出告终,让我们感叹升级版AlphaGo强大的同时,也再次印证了人工智能的神奇。

近年来,随着深度学习的发展,人工智能越来越成熟,AI+是利用人工智能技术以及互联网平台,让人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合,创造新的发展生态。如今AI+已经成为一种趋势,而在所有领域当中,医疗是被认为可以最早开始现实应用的领域。

医学影像检查发展

医疗是自古以来和我们生活息息相关的领域,关乎我们的生死,从而一直受到我们的重视,在过去几千年,为了医疗的发展,无数的前辈花费无数心血积累了大量的经验,研发了众多的医疗设备。

到18世纪,医学家已经解剖了无数尸体,对人体的正常构造已有了清晰的认识,意大利病理解剖学家莫尔加尼描述了疾病影响下器官的变化,认为疾病是局部损伤,每一种疾病都有它在某个器官内的相应病变部位,从此之后我们便称为病灶。

为了寻找病灶并且诊疗疾病,先后出现了听诊器和CT核磁等医疗设备,通过最新放射诊断技术,可以检测出早期肿瘤和其他许多早期病变,这也促进了影像学的发展。

几十年来,我国的影像学发展迅速,影像检测已经成为了常见手段,但是相对应的医生增长速度尚不能满足市场需求,这对众多医院造成了比较大的困扰。

医疗人工智能的发展

人工智能在很多领域的应用已经受到了肯定,比如围棋领域,比如安防领域,比如无人驾驶领域。

在医疗领域,人工智能同样有着巨大的潜力和市场,比如医学影像识别,帮助医生更快更准地读取病人的影像所见; 比如临床诊断辅助系统等医疗服务,应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险评估场景; 比如药物研发,解决药品研发周期长成本高的问题等。

影像检查的发展积累了海量的医学影像,医生平均需要花费10到15分钟来进行有效的诊断和报告,但是当医生读完十个影像片子时,会出现视觉疲劳,容易造成漏诊,人工智能通过模拟人类的思考方式来对图像进行识别,因此被给予了巨大的期望。

以肺结节为例,人工智能可以降低漏率,并且可以识别多种肺部结节,比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等认为比较难判定的结节。

医疗领域领先人工智能团队Airdoc已经可以对很多疾病进行筛查,并且可以分割出某些疾病的病灶,可以为医生工作带来巨大的帮助。

医生的新工具

在过去数千年,医生依靠不同的工具为无数的患者提供服务,比如过去两百年,自从雷奈克发明听诊器后,广泛被医生使用,并且不断地对听诊器进行升级改造,听诊器几乎成为了医生的代名词,为我们带来了巨大的便利。

如今人工智能在医学影像上的识别准确度虽然已经和顶级医生水平相当,但是这并不会成为替代人类医生的智能。

从目前人工智能的应用上来说,人工智能能够做到的主要是医学影像的识别分析,还需要医生下达诊断结果,并且在治疗上仍然需要人类医生。从情感上说,对于病人的人文关怀、精神状态观察、病情主诉分析等诸多因素,人工智能目前更无法替代医生。

Airdoc创始人张大磊先生曾在不同场合多次提出,“人工智能是新时代的听诊器、显微镜、血压计,只是医生的好工具,并不能完全替代医生。”

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