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医学影像AI:全球市场展望

 

凭借其提高的生产力和准确性以及更加个性化的体验,AI正在彻底改变医学成像。据Signify Research称,到2023年,全球医学影像人工智能市场,包括自动检测,量化,决策支持和诊断软件,将达到20亿美元。

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全球医学图像分析软件的收入预测(Signify Research)

医学成像处理中使用的AI技术包括深度学习,机器学习,AR,数据挖掘等。这些技术能够实现疾病筛查,疾病诊断,医学外科等方面的一系列目标。

AI激活医学图像处理:医学图像处理本质上是计算机视觉技术的应用。机器学习和深度学习等AI技术被用于计算机视觉技术处理的成像数据的智能分析,如成像配准和融合; 并可以协助医生进行医学图像标记,疾病诊断和手术。

医学图像与其他类型的数据集成以供分析:如果在AI算法的训练中将医学成像数据与患者的身体体征,病史,遗传信息,身份信息和其他非图像数据相结合,这可以帮助机器分析更高维度的数据并提取最基本的特征。探索疾病背后隐含的相关性可以帮助医生更准确地诊断疾病。

深度学习在疾病诊断中超越机器学习:传统的计算机辅助诊断(CAD)方法主要基于机器学习或专家系统,并且因机械运行或无益而受到批评。然而,深度学习算法已被证明更有效,并且可以更全面地处理医学数据,提取有用信息并输出疾病的关键点,从而使医生免于耗时的临床工作。

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医学成像使用情景中的

AI在处理医学成像数据时,AI具有优势,因为CNN和RNN可自发地适应图像处理。在医院和其他医疗机构,如独立成像中心和体检中心,医学成像处理已成为人工智能最重要的实际应用之一。

下表排除了没有医学成像数据的情景,例如医学纯文本处理。它也省略了生物电,其中图像处理技术与通用计算机视觉技术截然不同。

谷歌--LYNA: 谷歌的LYmph节点助手(LYNA)深度学习计划可以训练乳腺癌患者的病理幻灯片,以准确检测乳腺癌的传播。该算法可以区分载玻片与转移性疾病,并确定每张幻灯片中的癌症部位和其他可疑区域。与LYNA相比,病理学家检查幻灯片所需的平均时间仅为一分钟,而没有助手则需要两分钟。

ImmersiveTouch--ImmersiveView:这是一套集成的VR实时解决方案,用于优化个性化的手术计划,患者参与和手术教学。ImmersiveView套件将CT和MR图像转换为直观,准确,高分辨率的VR模型,允许医生操纵和探索患者的VR模型,以评估手术选项并为手术做好准备。

直观的手术--达芬奇系统:达芬奇系统包括一个控制台和一个包含腹腔镜的病人侧推车,腹腔镜是一个细管,在终端设有微型摄像头和光源。它的设计允许外科医生靠近控制台操作并移动摄像头,摄像头将图像发送到显示器以指导外科医生。

医学影像中AI的趋势和局限性

人工智能技术受到医学影像市场的欢迎,因为它可以降低效率低下并节省医生的时间,但也有一些因素限制了AI在医学影像中的实际应用。例如,大量医学成像数据分散在不同的医院,独立的成像中心和研究机构中,这使得难以有效地组装和利用医学成像数据。

AI的快速改进继续推动医学成像技术的开发和部署。除疾病诊断外,AI还可用于分子/细胞水平的图像处理和介入成像,协助非手术诊断和治疗。预计监管机构和行业协会将合作组建医学影像专家团队,为行业建立算法模型评估标准。


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