简介:摘要:自伦琴1895年发现X射线以来,医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今,计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而,大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析,并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误,导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题,因此,亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题,提高阅片速度和效率,减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。人工智能(artificialintelligence,AI)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技术科学,通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》,人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向,其在我国各行各业都有重要体现。近年来,随着深度学习的发展,人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展,尤其体现在医学图像处理方面,前期主要包括CT、MRI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化,以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展,并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。
简介:摘要:目的:探究人工智能对肺部CT影像中肺结节的检出敏感性和特异性,探讨人工智能在肺癌筛查中的临床应用价值。方法:回顾性分析我院2021年1月到2022年6月因怀疑肺癌而接受CT检查的352例患者资料,由人工智能及高年资影像医生对患者肺部CT结节征象进行标注筛查,分别比较人工阅片与人工智能筛查的检出准确性、灵敏性、特异性。结果:352例疑似肺癌CT诊断患者中,经病理证实肺癌289例,良性结节63例。不同阅片方式的检出率存在明显统计学差异,P<0.05。人工智能的诊断灵敏性、特异性、阳性预测值及阴性预测值均优于人工阅片,P<0.05。另人工阅片诊断时间平均在10分钟左右,人工智能平均1分钟左右,诊断时间明显缩短。结论:将人工智能技术用于城市癌症筛查中的检出率更高,筛查价值更高。在辅助影像医师进行早癌筛查中具有一定参考价值。
简介:摘要:本文研究了人工智能(AI)在医疗器械中的创新应用及未来发展前景。随着AI技术的快速进步,医疗器械在诊断、个性化治疗和手术辅助等方面展现出巨大的潜力。AI驱动的诊断系统提升了疾病早期识别的准确性,个性化治疗通过数据分析实现了更精确的患者管理。然而,AI在医疗器械中的应用也面临数据偏差、技术信任和监管不完善等挑战,这些问题阻碍了AI技术的广泛应用和发展。本文通过分析AI在医疗器械领域的创新点,探讨其面临的主要挑战,并展望未来的发展趋势和政策建议,以期为行业相关者提供理论支持和实用建议。研究表明,AI有望通过持续的技术和政策创新,推动医疗器械的智能化和精准化发展,进一步提升医疗服务的质量和效率。