AI+医学影像应用全景扫描:自动识别病灶,放射治疗,手术路径规划等
机器之心原创 作者:付海天、樊晓芳 新冠疫情的肆虐,牵动了无数人的心弦。CT影像是新冠肺炎诊断的重要依据,大量疑似病例的CT影像诊断和确诊患者的CT影像评估给影像医生带来了沉重的工作负担。医学影像AI公司纷纷在此次疫情中贡献力量,推出新冠肺炎CT诊断产品,辅助影像医生在有限的时间内对海量CT影像进行快速诊断。实际上,在新冠疫情之前,医学影像AI产品就已经走在商业化道路之中,能够对X光、CT、MR、病理图像等多种影像类型进行识别分析,并在肺结节、乳腺癌、脑卒中等多个病种诊断中取得相当效果。此次疫情让医学影像AI产品受到更多关注与认可,医学影像AI公司也将迎来一波新的发展机遇期。 医学影像是医疗数据最密集的领域,医疗数据中超过80%来源于医学影像,人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域,但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑,医学影像由于其数据密集的特性,让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间,而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。 医学影像成像设备及医学影像信息系统 封闭的医疗体系已经无法满足医学影像AI快速发展的需要,医疗机构、影像AI开发商等各方协作与联合成为必然趋势。医学影像算法模型的训练需要以大量的优质标注数据为基础,单个医院的影像数据难以满足影像AI模型训练的要求