订阅
纠错
加入自媒体

依图铺开人工智能临床医疗应用

2017-05-11 15:00
论恒
关注

2017年还未过半,人工智能在医疗领域就已经有突破性进展。

在美国,谷歌使用人工智能程序检测组织切片乳腺癌,在基于灵敏度和假阳性的评分中,算法得分88.5%,超过了病理学专家;国际著名杂志Nature专门发表了关于深度学习诊断皮肤癌的研究成果;在中国,依图影像智能辅助平台已经被上海和浙江省多家顶级三甲医院所采用,投入临床实际使用后,来自医生的好评如潮。

刚刚落幕的2017第四届钱江国际影像论坛上,依图医疗副总裁郑永升介绍说:“人工智能技术在医疗影像的应用,已经从实验室走出来,在临床全面铺开。”

作为医学影像领域的年度盛会,钱江论坛以"携手智能科技,开启未来影像" 为论坛主题,说明人工智能已经不再是神秘的“黑科技”,而实际走进了临床。依图作为国内人工智能领域的领军企业,也是唯一受邀在大会发表主题演讲的企业,表明依图在医疗人工智能的应用与实践获得了放射医生的认可。

AI阅片在临床铺开,推动人工智能医疗史向前一大步

人工智能技术从实验室走向临床的各种应用中,影像科学是最大的热门。

一直以来,医院对医学影像的诊断主要依赖医生的人工观察和检测,作为诊断的主体,有经验的放射科医生培养时间周期非常长。同时,随着医学影像技术的发展和人们对健康的关注,影像诊断需求的缺口也变得越来越大。依图科技利用多年积累的深度学习模型,开发出了医学影像智能辅助平台。

在基于人工智能的依图影像智能辅助平台上线之前,浙江省人民医院每天接待200例左右肺结节筛查患者,放射科的医生一天就要阅读4万多张X光片,在高强度的工作环境下,人类医生更容易受到疲倦甚至情绪的影响,而机器面对重复性的机械工作反而比人类更具有优势。

事实上,让机器模仿人类医生阅读医疗影像并不是今天才有。1998年,诊断乳腺癌的第一款CAD系统通过了美国食品药品监督管理局(FDA)的批准。但因为自身精度不够高,它没有被推广开来。

今天,利用深度学习技术,由机器自己去提取病灶特征,训练机器像人脑一样思考和判断,令机器诊断的准确率得到了稳步和快速的提升。

在投入临床的几个月时间里,依图医疗影像平台对几万例胸部CT进行了检测,实际临床敏感性达到90%以上,其中10mm以下的小结节和5mm以下的微小结节占到检出结节的40%以上。

1  2  3  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号