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早期发现和早期诊断肺炎,人工智能给医生一双“火眼金睛”。。

新型冠状病毒穿透眼可早期发现新型冠状病毒肺炎,早期诊断和早期治疗可显著降低重症冠状病毒感染的发生率和死亡率。人工智能和医生经验将为早期发现、早期诊断和早期治疗新冠状肺炎甚至更多类型的肺炎疾病提供有效的解决方案。人工智能是诊断和治疗肺炎的一种新方法。新型冠状病毒肺炎(AI)诊断系统已应用于6个研究项目,包括冠状病毒肺炎检测和肺炎鉴别诊断新诊断系统的应用。近日,由国防科技局专项推广项目和苏州市应急科技专项频道资助。

由国家卫生服务委员会发布的新型冠状病毒新型冠状病毒肺炎治疗方案(试验版7)被列为新冠状病毒肺炎疑似病例的三种临床表现之一。新型冠状病毒肺炎是一种新的CT诊断方法。但常规CT检查也不充分,早期难以发现更多隐匿性病变,难以与其他病毒性肺炎和细菌性肺炎鉴别。”通常,影像诊断医生依靠人眼来分辨CT图像,通过观察检查产生的图像,根据医生的影像表现和个人经验做出主观判断,核工业总医院影像诊断科主任、相关项目负责人表示,存在一定的局限性,主观因素较多,只能对一些图像特征进行解释。

与医生的视觉观察不同,人工智能可以将视觉图像信息转化为深层次的特征信息,这些信息可以量化。”利用人工智能技术建立的这套智能诊断系统,能够对肉眼观察不明显的较早期病变进行检测,定性分析更准确,对病变的诊断更准确,与人工诊断相比,整个流程的耗时可以大大缩短,”范国华举例说,一次对成人胸部进行CT检查,就会产生4500张薄层图像,用手看比较费时费力。不过,该机在几秒钟内就能检测出4500幅图像,不存在连续工作造成的疲劳问题。

大样本的标准化图像数据很难获得。其过程是通过CT扫描获得数字化图像,然后将图像数据导入软件系统进行分析,通过机器的“深度学习”建立模型。对于所建立的模型,先用一定数量的确诊病例来验证其可靠性,然后再用来检测其他未知病例。这种将人工智能和图像诊断技术相结合的方法,以前已经被用于肿瘤诊断。为了将人工智能提高到成年,并最终成熟到能够帮助诊断,为它提供学习和训练的“营养”就是数据样本量越大,数据越标准化越好。

但是,随着研究的发展,为了增加样本量,单个医院的数据采集有限,需要多中心研究协调,扩大样本量。”范国华说,大样本很难获得标准化的图像数据。在做CT检查时,各医院使用不同的机器、设备、扫描参数等,但要做大样本分析,所有的图像数据都需要标准化。在将图像数据移交给机器之前,必须标记数据。正因为如此,数据的准确标注对人工智能的应用有着重要的影响。范国华说,这意味着要对焦点进行准确分割,“通常分割越准确越好,但也是一个难点。

”。近年来,计算机技术与图像诊断的结合越来越紧密。范国华说,研究的出发点是为临床诊断提供一定帮助,探索更早、更准确的诊断方法。”目前,CT扫描技术的优化已经展开,包括数据采集的标准化、影像学数据的采集、临床数据的采集、相关病例的实验室检测数据的采集,然后利用这些数据进行建模。”范国华说,这项研究预计将在一年左右完成,并将明年1、2月投入临床使用。如果新的冠状病毒肺炎流行已经结束,这一成果是否仍然有用?”范国华说,不同的病原微生物可能引起肺部炎症。

疫情爆发后,诊断系统将主要用于肺炎的检测和鉴别诊断,以及一些需要注意的肺部炎症。同时,他提醒说,该系统仍在研究过程中,尚处于研究初期。将来能达到什么水平,要看将来的工作。尽管有人工智能的优势,范国华认为机器并不能完全取代人类的角色。(本报记者李春平通讯员陈宇)[编辑:陈海峰]。。

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