医学影像+人工智能的发展、现状与未来
摘要：基于人工智能(artificialintelligence,AI)的医学影像方法突破了传统方法的技术壁垒,是近些年发展最快的领域之一.医学影像+AI目前已应用于临床,在病灶识别和诊断、疗效评估等方面辅助医师做出了出色的成果,大大提高了医师的诊断效率.本文对医学影像+AI的发展历程,现状和未来可能的发展方向进行综述,辅助相关人员进一步了解该领域.
更多人工智能在视光学领域中的研究进展
摘要：近年来,随着计算机科学技术的不断提高,以深度学习(DL)为基础的人工智能(AI)技术得到了飞速的发展,引起了全球的广泛关注.AI在医学领域的研究和应用已经取得了很大的进展,在眼科视光学领域,AI可对近视、斜视、弱视等疾病进行辅助诊断;在圆锥角膜的筛查和早期诊断以及近视的预防和矫正中取得了良好的结果.尽管如此,AI在眼科的应用也存在巨大的限制和挑战,包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、医学法律问题等.本文综述了AI在眼科视光学领域诊疗中的应用、局限性及展望.
更多基于大数据和人工智能的超声医学发展现状及问题研究
摘要：超声医学进入大数据时代,与实际业务的融合促进日益加深.本研究梳理了大数据和人工智能(artificialintelligence,AI)技术在甲状腺结节、乳腺肿瘤等疾病的超声诊断中的应用现状.超声AI的优势是减轻医务人员工作量、提高诊断效率、提高诊断准确率、辅助疾病预测、提高基层服务能力.应用方面的问题包括缺乏准入的监管制度、诊断流程,责任界定不清晰.因此,超声AI应强化超声影像数据基础,优化算法算力;注重人机协同;加强准入管理,加强应用监管.
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