AI在医学影像的应用加快速度进行发展 在技术和商业化上成果不断涌现

  在医学影像的应用加快速度进行发展，在技术和商业化上成果不断涌现。3月26日，中国医学影像AI产学研用创新联盟召集国内三甲医院的影像专家、科研专家和领先的AI医学

  报告调研人群为放射专业医生、影像AI相关研究人员和企业人员，采用公众平台普查、定向问卷调查形式，以了解中国医学影像AI产业的现状和需求。共调查了2135家医院、5142名医生，其中三级医院占比59%，二级医院占比38%;研究者120人。

  报告显示，中青年医生、高年资医生和放射科管理者普通更为关注AI技术，大多数医院AI研究院或成果转化部门缺失，只有1%的受访医院建立了AI研究部门;88%的医学影像AI产品集中在肺结节;医生在合作中可提供的首要资源是图像;大部分医生认为本领域最大的问题是缺乏行业标准和AI相关知识。

  中国医学影像AI产学研用联盟理事长刘士远表示，相对于传统医疗模式，AI医疗技术的发展和普及十分必要。

  “中国的医疗体系目前有两个问题，一个是医疗资源不足，另一个是资源分布不均衡。医学影像AI可能是一个契机。”刘士远认为，医学影像AI来是基于云平台的工作模式，对未来的整个医学影像会产生变革，会带来智能化、互联网化、临床化的改变。当然AI的模型一旦成熟以后，它在发达的地区、高层次的医院形成了比较准确的诊断模型，用到再边远的地区也能获得同样的诊断效果，对于基层医生比较少的地区，可以大幅度的提高疾病的发现率和诊断准确率。

  人工智能在医学领域的应用有很多，包括自然语言的识别和语音识别在智能导诊和病历输入等方面的应用，大数据分析在制药方面、药物发现、临床分析方面的应用。目前关注更多的还是医学影像方面的应用，从设备图像的重建，到图片的阅读、眼底疾病、脑疾病诊断、辅助治疗，都开始有了商业化的应用。

  报告指出，医学影像AI算法取得了大突破，在辅助理疗、普适性、开放式AI计算平台等方面都取得了新进展。以开放式AI计算平台为例，面向医院的医疗AI平台大致上可以分为两个方向：针对医疗影像数据处理的影像AI平台;针对NLP的数据AI平台。在这两类平台的基础上，综合互联网、云计算、AI、大数据分析等前沿技术，实现优质医疗资源云端协同共享、海量诊疗级大数据深度挖掘应用，为政府、医院、科研机构和个人量身定制一系列云端智能解决方案。面向科研人员、开发者，相应平台一并提供医疗AI模型建模、训练及开放应用等基础服务，推进医疗AI产业发展。

  报告同时还指出，目前的医学影像AI应用出现一些明显问题，比如数据量比较少，标准不统一、标注不规范，这样一些问题都需要尽快解决。

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  ，医生可以观察人体内部的解剖结构、组织和器官的变化，识别异常的肿瘤、损伤、炎症等，并为制定治疗方案提供依据。

  设备之一。 20世纪50年代和60年代，超声和放射性核素设备与

  ) 来分析，可以比人类专家更快、更准确地检测和测量出不正常的情况，推动基于

  分割上的表现，团队收集并标准化了52个公共数据集，最终整理构建了一个包含16种

  分割数据集COSMOS 553K，数据集的展示见图1，统计信息见图2。

  ，医疗机构需要让成千上万的神经网络一同工作，以应对人体生理学、所有疾病，甚至医院运营等方方面面的相关工作，而这在如今的智能医院环境中是一项重大的挑战。 MONAI 是一个采用 NVIDIA

  的形式得以重现。通过对人体施加可见光、X 射线、超声等物理信号，记录反馈信号的强度分布，形成图像以便于医生从中研判病变信息。 在网络科技、计算机、信息通讯和全球数字

  分割，可以为疾病的精准识别、详细分析、合理诊断、预测与预防等方面提供很重要的意义和价值。

  分割任务中，目前主要存在以下几个难点： 标注数据少。造成该问题的一个重要的原因是收集标注困难，手工标注

  带动下，人工智能医疗出现并且造福着广大医生和病人。但同时，人工智能医疗也面临着

  从来不是靠一己之力就能完成的任务：行业标准的形成、审批层面的规范、数据质量的提升、产业资源的整合，每一个环节都至关重要。 医疗

  付费追剧，直播间下单，在线购买家政服务……近年来，网络交易形态日益丰富，为广大购买的人带来极大便利，也催生数字化的经济新业态

  诊断中，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。借着疫情因素的影响与推动，目前这种应用在医疗领域已经很广泛。

  ，四足鼎立。和其他成像相比，具有低成本、无痛苦、无损伤，以及实时性好等独特的优点。

  的检查总数已超越了75亿，而且随着设备越来越复杂、信息量慢慢的变大，以及图像从二维走向三维、静态迈向动态，数据量每年也

  、病理检验、医疗大数据分析、基因、健康管理，智能器械、虚拟助手、药物研发、医院管理等多个领域。

  的检查总数已超越了75亿，而且随着设备越来越复杂、信息量慢慢的变大，以及图像从二维走向三维、静态迈向动态，数据量每年也

  、病理检验、医疗大数据分析、基因、健康管理，智能器械、虚拟助手、药物研发、医院管理等多个领域。其中，

  、病理检验、医疗大数据分析、基因、健康管理，智能器械、虚拟助手、药物研发、医院管理等多个领域。其中，

  现阶段能解决什么样的问题？其中又有哪些瓶颈？未来会带给我们怎样的想象？无数的问号等待揭晓。

  人工智能市场，包括自动检验测试，量化，决策支持和诊断软件，将达到20亿美元。

  智能诊断、语音电子病历、癌症智能诊断等均已慢慢的变成为热门方向。人工智能+

  银行取钱、招手即停的无人驾驶车、在家就能就医的智慧医疗等等这些，人工智能正在和我们正常的生活的每个方面深层次地融合，“

  的进程并不是特别容易。高昂的研发费用与微薄的收入促使这些即使获得大规模融资的企业也

  是目前我们国家的人工智能+医疗领域最为热门的应用场景之一。根据Global Market Insight的数据，2024年，

  对于消费者来说，竞争越激烈，代表着整个市场的潜力越大，同时产品的迭代速度也会

  提升，而价格却会呈现下降趋势，可用性更高和价格更低的智能家居产品，将在今年

  超分辨率重建过程中细节丢失导致的模糊问题，提出了一种基于深度残差生成对抗网络（ GAN）的

  超分辨率算法。首先，算法包括生成器网络和判别器网络，生成器网络生成高分辨率图像，判别器网络辨别图像线

  产学研用创新联盟（CAIERA，以下简称联盟）主办，中国健康促进基金会、上海市

  时间。所需数据集的成本和质量往往是开发者要面对的两大主要障碍。为帮助加快

  方向来看，2018年的AI在医疗领域上热度更加高涨，同时渴求能落地的

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  人工智能平台”落地吉林大学白求恩第一医院（以下简称“吉大一”），辅助放射科医生通过智能

  图像后处理为患者提供精准诊疗，并支持临床科研及应用转化。基于该平台，双方将通过紧密的临床科研合作，推动

  机会。互联网的出现，本质上解决了效率和链接的问题，外卖、社交、打车，都搭上了互联网更便捷、更高效的快车。

  的食管癌早筛项目的临床预试验。中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批加入联合实验室的合作医院。

  可以赋能医生，减少漏诊和误诊，其市场潜力巨大。”6月10日，浙江德尚韵兴图像科技有限公司（下称“德尚韵兴”）总经理胡海蓉

  DICOM 格式和通用图像/ 媒体格式之间进行相互转换的软件,可以使我国目前存在的大量不符合DICOM 标准的

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  显示系统来进行软件架构,并采用Visual C++、VTK及DCMTK实现了软件开发。该软件架构实现的

  显示器的调试方法。近年来，一种原因是CT、MRI、超声(us)、数字X线摄影等成 像系统实现了直接数字

  系统中图象处理的第一个任务。为实现动态图象的实时降噪，根据自适应时域递归滤波的原理，并结合DSA、DSI