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精确诊断和优化过程:人工智能如何重塑医学影像领域

随着人们对人工智能技术探索的逐步深入,人工智能正逐步渗透到医学影像行业的各个方面。毫不夸张地说,人工智能正在重塑医学影像行业。

据统计,仅在美国,专注于医学成像的人工智能初创企业就超过了110家。这些公司大多专注于如何更准确地分析医学图像。图像特征的识别和分析是医学图像分析的关键环节,也是人工智能行业目前正在解决的问题。

目前,常用的医学影像检查包括电脑断层扫描、核磁共振扫描、x光、眼底成像、超声波等。这些是大多数医学人工智能公司关注的焦点。

不久前,西门子医疗发布了一款配备人工智能助手的胸部CT扫描系统人工智能公司(AI-RadcompanionHestct)(该产品也出现在HIMSS19大会上),可用于多种胸部器官的影像检查。通用医疗还启动了一个名为爱迪生的管理平台项目,整合所有人工智能算法,供合作伙伴使用。这些人工智能算法可以分析医学图像中的规则和特征,指出问题所在,并帮助影像医生给出报告。

除了医学图像分析,人工智能系统还可以优化与医学图像相关的工作流程。人工智能系统可以深入到从签发检查通知到最终报告的各个环节,实现分流病人、安排影像科室工作流程等功能。目前,Aidoc、通用电气医疗、ZebraMedicalVision等公司都提供了类似的人工智能解决方案。

与影像检查过程相似,人工智能也有望指导临床路径的优化。例如,根据患者的检查结果和健康状况,应决定下一次检查和治疗。目前,通用电气医疗、飞利浦等公司已经推出了可以指导临床路径的应用程序。人工智能关于医疗程序的建议可以帮助医生为病人做出诊断,或者选择合适的个性化治疗方案。不仅可以减轻医务人员的工作压力,而且有助于提高医疗机构的效率和负荷能力。

从硬件角度来看,人工智能还可以让视频设备更加“智能”借助人工智能,图像检查设备能够以较低的辐射剂量生成更清晰的图像,从而降低对患者健康和医疗费用的潜在影响。佳能医疗的AICE系统和西门子医疗的FAST3D成像系统都使用人工智能技术来降低辐射剂量,同时提高图像清晰度。

简而言之,人工智能技术在成像行业的应用对患者有以下四个好处:节省时间、优化资源、提高准确收入和感知收入。虽然图像质量的提高和准确诊断很难在短时间内得到评价,但它对提高诊断效率有重要贡献。

注射人工智能后,医学影像行业不仅能让病人和医生受益。随着整个医疗流程的优化,从医院管理到财务人员的许多问题都有机会得到解决或改善。

 

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