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                    分析2018年智能醫療方案有望破解行業痛點,提高效率!

                    2018-07-19 15:52:06分類:行業資訊7817

                          行業痛點

                      由于國內病理醫生收入低、培養模式不健全,全國病理醫生極度缺乏。據了解,我國絕大多數醫療數據來自于醫療影像,年增長率約為30%,而放射科醫師的年增長率約為4.1%。醫生缺口日益增加。

                      另外,傳統醫學影像需要大量的人工分析,因為影像科工作的嚴謹性,醫生需要長時間保持高度集中,繁重的任務帶來較高的誤診、漏診率。因而備受詬病。

                      中國的影像診斷報告顯示,由醫生個人習慣、執業醫院、教育背景、導師影響等因素,導致出現不同地區、不同醫院的影像報告以不同標準存在的狀況,這些因醫生診斷而異的情況極不利于患者的就診、醫生間的交流。


                     

                      解決方案

                      2017年7月,國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》,提出要發展智慧醫療,實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診等,到2025年,人工智能核心產業規模超4000億元。

                      人工智能技術在醫學影像領域的應用有高效率低成本的優勢,而且能夠彌補人工讀片主觀性高、重復性低等缺點。有望破解行業痛點,提高效率,提升質量。

                      AI+醫學影像,是指充分利用AI在感覺認知和深度學習的技術優勢,將其應用在醫學影像的診斷上。
                     


                     

                      一方面,AI所具備的圖像識別能力,可以用于感知環節,將非機構化數據進行分析,獲取有意義的信息。另一方面,深度學習能力可以用于醫學影像的分析環節,通過大量的影像數據和診斷數據,不斷進行深度學習訓練,最終使其掌握“診斷”能力。

                      AI+醫學影像應用意義

                      AI能在短時間內快速判讀完大量醫學影像圖片,并將影像與醫學文本記錄進行交叉對比,幫助醫生定位病癥分析病情,輔助其做出精準診斷,及時挽救患者生命。在一定程度上也能緩解醫學影像人才資源緊張的局面。

                      對于患者來說,“AI+醫學影像”將幫助其更快速地完成健康檢查,包括 X 光、B 超、核磁共振等,并能夠獲得更加可靠的診斷結果。

                      對于醫院來說,可以實現云平臺支持,系統性地降低醫院成本,特別是對于基層醫院,提供的影像診療質量較低或者不能提供,現在通過較高水平的影像服務有助于整體診療水平的大幅提升。

                      人工智能等技術的發展將給醫生提供更好的工具,使得醫生能夠更加便捷、敏捷、精準地診斷疾病和服務病人。

                      人工智能在醫學影像的主要應用場景

                      1、病灶識別與標注

                      針對醫學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作。

                      2、靶區自動勾畫與自適應放療

                      針對腫瘤放療環節的影像進行處理。

                      3、影像三維重建

                      在人工智能進行識別的基礎上進行三維重建,針對手術環節的應用。

                      人工智能和醫學影像的結合,能夠為醫生閱片和勾畫提供輔助和參考,大大節約醫生時間,提高診斷、放療及手術的精度。

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