分析2018年智能醫療方案有望破解行業(yè)痛點(diǎn)，提高效率!

　     行業(yè)痛點(diǎn)

　　由于國內病理醫生收入低、培養模式不健全，全國病理醫生極度缺乏。據了解，我國絕大多數醫療數據來(lái)自于醫療影像，年增長(cháng)率約為30%，而放射科醫師的年增長(cháng)率約為4.1%。醫生缺口日益增加。

　　另外，傳統醫學(xué)影像需要大量的人工分析，因為影像科工作的嚴謹性，醫生需要長(cháng)時(shí)間保持高度集中，繁重的任務(wù)帶來(lái)較高的誤診、漏診率。因而備受詬病。

　　中國的影像診斷報告顯示，由醫生個(gè)人習慣、執業(yè)醫院、教育背景、導師影響等因素，導致出現不同地區、不同醫院的影像報告以不同標準存在的狀況，這些因醫生診斷而異的情況極不利于患者的就診、醫生間的交流。

 

　　解決方案

　　2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規劃》，提出要發(fā)展智慧醫療，實(shí)現智能影像識別、病理分型和智能多學(xué)科會(huì )診等，到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模超4000億元。

　　人工智能技術(shù)在醫學(xué)影像領(lǐng)域的應用有高效率低成本的優(yōu)勢，而且能夠彌補人工讀片主觀(guān)性高、重復性低等缺點(diǎn)。有望破解行業(yè)痛點(diǎn)，提高效率，提升質(zhì)量。

　　AI+醫學(xué)影像，是指充分利用AI在感覺(jué)認知和深度學(xué)習的技術(shù)優(yōu)勢，將其應用在醫學(xué)影像的診斷上。
 

 

　　一方面，AI所具備的圖像識別能力，可以用于感知環(huán)節，將非機構化數據進(jìn)行分析，獲取有意義的信息。另一方面，深度學(xué)習能力可以用于醫學(xué)影像的分析環(huán)節，通過(guò)大量的影像數據和診斷數據，不斷進(jìn)行深度學(xué)習訓練，最終使其掌握“診斷”能力。

　　AI+醫學(xué)影像應用意義

　　AI能在短時(shí)間內快速判讀完大量醫學(xué)影像圖片，并將影像與醫學(xué)文本記錄進(jìn)行交叉對比，幫助醫生定位病癥分析病情，輔助其做出精準診斷，及時(shí)挽救患者生命。在一定程度上也能緩解醫學(xué)影像人才資源緊張的局面。

　　對于患者來(lái)說(shuō)，“AI+醫學(xué)影像”將幫助其更快速地完成健康檢查，包括 X 光、B 超、核磁共振等，并能夠獲得更加可靠的診斷結果。

　　對于醫院來(lái)說(shuō)，可以實(shí)現云平臺支持，系統性地降低醫院成本，特別是對于基層醫院，提供的影像診療質(zhì)量較低或者不能提供，現在通過(guò)較高水平的影像服務(wù)有助于整體診療水平的大幅提升。

　　人工智能等技術(shù)的發(fā)展將給醫生提供更好的工具，使得醫生能夠更加便捷、敏捷、精準地診斷疾病和服務(wù)病人。

　　人工智能在醫學(xué)影像的主要應用場(chǎng)景

　　1、病灶識別與標注

　　針對醫學(xué)影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作。

　　2、靶區自動(dòng)勾畫(huà)與自適應放療

　　針對腫瘤放療環(huán)節的影像進(jìn)行處理。

　　3、影像三維重建

　　在人工智能進(jìn)行識別的基礎上進(jìn)行三維重建，針對手術(shù)環(huán)節的應用。

　　人工智能和醫學(xué)影像的結合，能夠為醫生閱片和勾畫(huà)提供輔助和參考，大大節約醫生時(shí)間，提高診斷、放療及手術(shù)的精度。