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医学诊断难?来看看AI影像解决方案

作者:公卫体检工作站    发布时间:2023-12-11 18:21:40

  智能制造网讯 2020年12月23日,由中央网信办、公安部共同指导,厦门市人民政府主办、中国产业发展联盟、厦门市委网络安全和信息化委员会办公室、厦门市工业和信息化局、厦门市公安局承办的2020中国人工智能高峰论坛暨中国人工智能大赛发布会在厦门举行,“腾讯觅影”医疗影像人工智能解决方案荣获大赛“创新之星”奖。

  据悉,“腾讯觅影“医疗影像人工智能解决方案是腾讯20多年的技术积累在医疗健康领域的延伸,作为AI在医疗领域的典型应用,成效和带动作用逐步显现。目前,已经积淀了大量的互联网、云计算、大数据、人工智能方面的技术和经验,以及诸多成功应用案例。

  其实,影像识别作为辅助诊断的一个细致划分领域,将人工智能技术应用于医学影像诊断中,是人工智能医疗应用一个十分广泛的场景。过去,医学影像前处理+诊断,通常要约4名医生参与。而基于AI的影像诊断,训练计算机对医学影像做多元化的分析,只需1名医生参与质控及确认环节,这对于提高医疗行为效率大有助益。

  医学影像,是AI在医疗领域应用广且较成熟的场景。我国一年医学影像的检查量超过75亿人次。根据火石创造《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告分析,2020年我国医学影像市场规模将达到6000~8000亿人民币。由于医学影像数据具有易标注、可获得性强、标准化程度相比来说较高等特点,大幅度的降低了AI的应用门槛。因此,医学影像将成为当前乃至今后AI应用的主要市场。

  从技术层面来看,医学影像诊断主要依托深度学习、图像识别这两项技术。依据临床诊断路径,首先将图像识别技术应用于感知环节,将非结构化影像数据来进行分析与处理,提取有用信息。然后,利用深度学习技术,将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型,对神经元网络进行深度学习训练。最后,基于不断验证与打磨的算法模型,进行影像诊断智能推理,就可以输出个性化的诊疗判断结果。

  当然,AI一样能与融合,将诊断功能下放到有通讯条件的基层地区,提升基层医生的诊断治疗水平。与数据中心、计算中心融合后,利用AI强大的算力支持,各地区可以探讨开发单器官全病种的应用。

  有分析人士指出,AI算法、系统与医疗服务流程深层次地融合是大趋势所在,国内外企业纷纷布局人工智能,但全面产业化仍需时间。虚拟助手、医学影像、病历文献分析,距离产业化平稳期年限为5-10年;医院管理、健康管理、新药发现、智能化器械、疾病筛查和预防等应用的产业化进入平稳期预计要超过10年时间。

  值得关注的一点是,X线成像设备是所有医疗机构必备的影像学检查设备,包括三级医院、二级医院、一级医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院和专科医院,我国X线万台)。因此,基于DR的影像的骨折人工智能辅助诊断产品等,慢慢的变成了许多企业争相研发的热点,未来搭载了智能化功能的X线成像设备应用推广步伐有望进一步加快。

  毫无疑问,AI应用正在重塑大大小小的公司的产品、服务以及商业模式。对于医疗器械制造企业、医疗研发技术机构来说,握紧AI这个新机遇,将有望在实现自身发展的同时也有力的推动整个行业向前发展。

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