智能医学影像识别研究现状与展望

智能医学影像识别是基于人工智能技术,对X线片、计算机断层扫描、磁共振成像等常用医学影像学技术扫描图像和手术视频进行分析处理的过程,其发展方向主要包括智能影像诊断、影像三维重建与配准、智能手术视频解析等。智能影像诊断和影像三维重建与配准可提高影像识别的效率和质量,为疾病诊断和治疗提供帮助;智能手术视频解析可帮助外科医师学习、理解外科手术,并进一步指导手术过程。目前,对该领域的研究已取得一定的进展,正在逐步走向临床应用。本文就智能医学影像识别取得的进展进行总结,并对该领域的发展前景进行展望。     

智能影像辅助诊断在基层医疗机构的应用模式研究

随着人工智能产业的不断发展,利用AI技术在医学影像领域开展辅助诊断成为医疗信息化研究的重要方向,将AI深度学习技术与区域医疗的优质资源、知识相结合,研究了AI影像辅助诊断模型,将该模型用于影像基础读片可输出相应的诊断结果,辅助医生进行阅片。以AI胸片智能辅助诊断应用为例,阐述了人工智能在基层医疗机构的应用,解决了基层医疗机构有影像设备无专业阅片、诊断医生的问题,提升了基层医疗的服务能力和水平。     

人工智能与3D影像重建在前列腺肿瘤诊治中的应用探讨

近年来,3D影像重建在前列腺癌诊治中的应用越来越多,而人工智能的出现,使3D影像重建有了更为广阔的应用空间。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,其在医学影像、机器人辅助手术等方面有初步应用。图像识别、深度学习是医学人工智能的核心技术,本文对人工智能结合3D影像重建在前列腺肿瘤的诊断、治疗中的应用现状及前景进行了探讨。     

深度学习在医学影像中的应用:希望还是陷阱?

医学影像技术在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要作用。由于人类专家经验的不稳定性,机器学习技术有望辅助研究人员和医师以提高影像诊疗的准确性和减少医疗资源的不均衡性。本文系统概述了深度学习技术的一些方法,介绍了医学影像学中的深度学习技术的应用研究,同时讨论了深度学习技术在医学影像中的局限性。     

云影像技术应用与思考

分析云影像应用现状及存在的问题,结合云影像技术特点提出当前主要应用场景及建设思路。针对人工智能强势介入医学影像的新情况,分析未来云影像融合医学影像智能检测、专业云服务的可行性,指出云影像技术应用的思考及建议。     

人工智能在医学影像领域的应用与挑战

人工智能与医学影像的结合被认为是最具发展前景的领域。其在医学影像中的应用,主要包括计算机辅助诊断、影像组学、影像基因组学等场景。当前,人工智能在医学影像领域的应用还处于初级阶段,面临着诸多来自技术和伦理的挑战,如数据质量问题、机器性能问题、算法偏见问题、隐私泄露问题以及责任划分问题等,需采取措施加以规避和制约。如:制定相应的法律法规和伦理规范,建立质控管理系统和监管体系,加强理论攻关和技术研发力度,推动人工智能技术不断走向成熟和完善等。     

基于深度学习的人工智能技术在腮腺肿瘤诊治的实践及思考

基于深度学习的人工智能技术已被广泛应用于计算机视觉领域,在医学图像处理方面,基于卷积的深度学习神经网络具备较好的智能学习和目标区域关键信息分析处理能力,在各类医学影像的图像分割实践中表现出近似于甚至高于专业人员的智能水平。腮腺是唾液腺肿瘤好发的腺体,腮腺肿瘤是口腔颌面外科的常见病和多发病,对腮腺肿瘤的精准诊疗仍存在临床挑战。本研究围绕深度学习技术在腮腺肿瘤智能诊疗的应用和前景作一述评,希冀推动口腔智慧医疗的进一步深化及发展。     

从临床医生角度,看人工智能在癌症精准诊疗中的应用及思考

在癌症的精准诊疗中,以深度学习为代表的人工智能技术日益展现出巨大的潜力.在医学影像、病理学等领域,人工智能技术的出现不仅有望大大降低相关科室人员的工作量,通过对影像、病理学图片进行定量描述,人工智能技术也可进一步挖掘出医学数据中潜在的复杂模式.综述首先对目前流行的人工智能技术进行简单的介绍.其次,重点探讨了深度学习技术...     

基层医疗卫生机构实用型医学影像人才培养探索与实践

目的 探讨基层医疗卫生机构的需要,不仅能从事医学影像诊断也能从事医学影像技术操作的人才培养模式。方法 从建立育人体系、构建人才培养模式、建立课程教学体系、搭建临床实践平台、构建人才评价体系5个方面进行改革。结果 提高教师教育教学能力,提升课程建设、专业建设水平,促进学生的全面发展。结论 融通影像医师培养与影像技师培养路径、优化整合教学内容、加强学生思想教育,培养既有“影像诊断”能力又有“影像技术”技能的实用型医学影像人才,促进基层医疗卫生事业发展。     

人工智能在骨肌系统影像领域的研究进展

人工智能(AI)已成为计算机革命的新浪潮,被认为是包括医疗保健领域在内的许多行业的革命性技术。近年AI被推到了医学成像研究的前沿,这在很大程度上与计算学习能力的提高、大数据的挖掘以及神经网络体系结构的创新和改进有关。AI在医学影像中的作用主要是提高影像诊断医生工作效率,提高诊断准确率,降低医疗成本,同时还能进行疾病风险预测。本文主要归纳总结近年来AI在骨肌系统影像领域的研究进展,并分析其现实意义及未来展望。     

深度学习技术在乳腺癌诊断中的应用

目的 构建深度学习卷积神经网络模型,提高乳腺癌诊断的智能化和信息化水平.方法 通过对真实临床中公开的乳腺癌数据集进行统计分析,运用人工智能领域的卷积神经网络模型,为医疗人员诊断恶性乳腺癌患者提供可靠的理论基础.根据建立的神经网络模型,选取当前流行的乳腺癌数据集进行建模分析,得到相应的诊断结果.结果 实验结果显示,大数据...     

人工智能在眼科真实临床场景的应用：机遇和挑战

人工智能在包括眼科在内的许多临床学科中已经从实验阶段快速发展到实施阶段。以数据驱动的深度学习技术为基于眼科影像数据的自动化诊断技术创造了前所未有的机会，显著提高眼科医疗系统的可及性、效率和成本效益。虽然这项技术在不久的将来，必然会对临床流程和实践模式产生深远影响，但将其转化为真实世界临床实践仍然具有挑战性。本文将在介绍这一领域的一些进展的基础上，重点总结人工智能在眼科真实医疗场景投放中的机遇和挑战，指出了其中可能会存在的一系列潜在问题，例如诊断偏差、医学伦理和法律问题、临床评价和产品注册规范性等，以期促进该技术与临床实践的结合，进一步提升眼科人工智能的应用价值。     

食管癌淋巴结转移的智能影像研究进展述评及展望

食管癌是癌症相关死亡的第六大原因,也是全球第七大常见癌症,食管癌切除术是局部进展期食管癌根治性治疗的基础,术前准确判断淋巴结状态对患者手术方式的制定,术后生存质量和生存时间的预测至关重要。但目前传统的影像学检查手段对转移性淋巴结的漏诊率及误诊率较高。随着人工智能技术和数字化影像的发展,基于人工智能的医学影像图像分析方法为食管癌淋巴结转移的诊断研究带来了新思路。目前研究应用最多的主要包括纹理分析、影像组学和深度学习,这些技术从医学影像中提取定量特征来描述肿瘤特征和异质性等生物学信息,进而指导临床实践。因此,本文主要对基于纹理分析、影像组学及深度学习三种人工智能技术对食管癌淋巴结转移的影像研究进展做一述评,并对将来可能的重点研究方向进行展望,以期提高我国食管癌淋巴结转移的诊断水平     

眩晕疾病人工智能专家诊疗系统研究进展

近年来,人工智能技术在医学领域的应用成为现代科技的研究热点。将人工智能技术应用于眩晕疾病的诊断不仅可以节约医疗资源,还能及时诊治眩晕。因此,本文通过概述眩晕疾病人工智能专家诊疗系统"Vertigo"ONE"和其他人工智能方法,分析人工智能技术在眩晕诊断领域的应用进展,总结多种人工智能方法应用于眩晕疾病的优点和缺点,并对人工智能技术在眩晕疾病诊疗中的发展前景进行了展望。     

人工智能技术在组织和细胞形态学评估中的应用

形态学评估和特殊染色评分系统是目前基础和临床科研的重要组成部分,对于判断药物疗效和基因干预效果非常重要。然而,目前的视觉评分系统主观性强、重复性差、准确率低,极易出现漏诊和误诊。基于深度学习的人工智能技术有望克服这一问题,利用卷积神经网络能准确提取与肿瘤患者疗效和预后相关的内部特征,如肿瘤-间质比、神经侵犯和淋巴细胞空间分布;图像化和数字化显示药物干预疾病进展的疗效,同时能对与临床治疗、分型和预后相关的分子标志物进行定量化和自动化评分。人工智能技术应用于组织和细胞形态学评估后,将会推动临床药物评价和基础科研评价的一致性、重复性和准确性,有望进一步推动医学科研的发展。     

人工智能技术促进中医药传承发展

"互联网+"的飞速发展和大数据技术的广泛应用为人工智能技术的发展奠定了基础。基于强大的深度学习理论与技术,人工智能技术已在医学专家问答、中医医学影像切割和分类、中医四诊客观化等众多领域取得了突破。中医药传承发展迫切需要解决的问题是效率的提高,而人工智能技术已在数据挖掘、智能诊疗、智能学习、诊疗指南构建等方面促进中医药的全面发展,如何更进一步通过人工智能技术促进中医药传承发展是需要思考的重要问题。     

人工智能技术在基于电子病历研究中的应用与展望

人工智能技术在临床医学领域已取得突破性进展,如诊断、影像、疾病分期分级等。电子病历蕴含疾病描述、诊断、检查、治疗等大量临床数据,在医学专家和信息学家的共同参与下,利用人工智能技术挖掘电子病历数据的研究急剧增加。虽然该方法目前存在一些局限性,但与传统人工研究相比其具有更快速、经济、方便等优势,有望更好地服务于人类健康医学事业的发展。本文对利用人工智能技术挖掘电子病历数据的现状,包括相关技术、具体实例、局限性等进行综述。     

Collaborations of Industry,Academia, Research and Application Improve the Healthy Development of Medical Imaging Artificial Intelligence Industry in China

In recent years, artificial intelligence (AI) has developed rapidly in the field of medical imaging. However, the collaborations among hospitals, research institutes and enterprises are insufficient at the present, and there are various issues in technological transformation and value landing of products in this area. To solve the core problems in the developmental path of medical imaging AI, the Chinese Innovative Alliance of Industry, Education, Research and Application of Artificial Intelligence for Medical Imaging compiled the White Paper on Medical Image AI in China. This article introduces the current status of collaboration, the clinical demands for medical imaging AI technique, and the key points in AI technology transformation: robustness, usability and security. We are facing challenges of lacking industry standards, data desensitization standard, assessment system, as well as corresponding regulations and policies to realize the application values of AI products in medical imaging. Further development of AI in medical imaging requires breakthroughs of the core algorithm, deep involvement of doctors, input from capitals, patience from societies, and most importantly, the resolutions from government for multiple difficulties in links of landing the technology.