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AI深度学习算法在医疗影像中的应用

发布时间:2019-02-25
  

  随着医疗行业的关注点从扩大规模体量转变为提供更有价值的服务,从依赖于单台设备能力转变为依赖于不同类型设备、多台设备的信息融合技术,人工智能(AI)正在逐渐颠覆传统的诊疗方式。现在人工智能基于AI技术的应用刚刚开始进入医疗行业,但其实AI相关信息技术早已经默默的助力医疗许久,也持续协助医疗机构为患者提供更及时的治疗方案。

  预测在不远的未来,持续发展的AI应用将如同当今医疗设备一样,成为影响医疗服务质量的关键因素。

  今天,我们将为大家分享与医疗影像关系密切的一种AI技术–深度学习算法

 

什么是人工智能?

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  人工智能(Artificial Intelligence,缩写AI)简要概括是指机器所表现出的模仿人类智能的能力。通常人工智能是指通过计算机程序的手段实现的人类智能技术,如视觉感知、识别和决策智能制定。如今,AI正 “飞入寻常百姓家”,并在我们的生活中发挥着日益重要的作用,而我们在与AI系统进行交互时甚至可能不会意识到这一点。

 

什么是深度学习?

 

目前,有一些技术可用来开发人工智能系统。例如,机器学习就是其中一种,它让计算机程序通过对训练集数据“学习”获得解决问题的模型,而无需通过编写一行又一行的指令代码完成任务。

  借助应用一组算法,程序通过对大量训练集数据反复学习,构建出模型。而模型构建出一系列内部映射使输入数据能一一对应到目标结果判定,这样即使输入新数据,该模型也能做出正确的判定。此类系统也可配置为持续学习模式,通过新数据持续学习达到更高的准确率。成熟稳定后的模型对构建其机器学习方案具有指导意义。

  深度学习是一种特殊的机器学习技术,它基于类似人脑神经元、神经回路的人工神经网络算法。一旦定义好输入层及输出层数据对应关系,在其间构建多级(深度)隐含层形成映射关系,通过大量的数据训练每一层神经元的权值,不断完善模型,在图像识别、语音识别领域应用将获得出乎意料的效果。

 

这对放射科医师有何帮助?

 

  使用深度学习算法构建的医学影像AI工具能够提高放射科医师的工作效率,并辅助他们做出诊断决策。这为他们节省出更多的时间以关注患者本身,以更加从容地诊断更复杂的病例。

  这将助力放射科医师快速地成长为行业专家;作为病患诊断决策的关键者,实现更大的价值。近期的深度学习算法有望改善患者就医体验,如缩短诊断时间,增加救治处理时间,同时提高从业医师工作满意度。

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  目前必发智慧正将人工智能(AI)技术融入放射医学影像全流程,随着技术的进步,它终将在诊断领域扮演更重要的角色。从全球范围来看,放射科医师短缺或临床医师阅片的地区特别重视这一技术应用的发展。

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