浅析医学影像AI的应用方向（二）

Struggle

众所周知人工智能技术应用领域有很多，这包括制造业、金融业以及医疗行业，并且由于人工智能的投入，为这些行业带来了一定的好处和利益，为了能够深入了解人工智能技术应用，需要搞清楚医学影响AI的应用方向有哪些。

医学影像AI的应用方向如下：


6.器官分割/靶区勾画
在放射治疗计划系统（treatment planning system，TPS）中，病变器官的正确定位与准确勾画是TPS系统运作的基础及关键技术之一，其分割的准确程度直接影响后续放射治疗计划设计的准确度和放疗的效果。
同时，器官勾画也是计算机辅助诊断、医学图像三维可视化、图形引导手术、虚拟内窥镜等众多医学图像应用的首要前提和关键步骤。
在勾画准确率上，全自动的智能勾画结果和专家勾画的一致性可达97%以上。
7.骨伤鉴定
通过AI算法直观观测骨质受损情况，智能检测多种类型骨折迹象，自动标注疑似骨折处，多角度多层面清晰直观显示骨折，可助力医师快速、精准诊断，减少漏诊风险。
8.乳腺疾病诊断
AI技术能精准分割乳房与致密腺体组织，并精准量化乳腺密度，客观评估乳腺癌风险，精准检测、定位肿块与微钙化灶，提升病灶检出率。

9.超声辅助诊断
超声影像检查以其无创性、实时性、安全性等优点而受到广泛应用。对于超声影像，融合AI技术可以实现对乳腺病灶和甲状腺结节良恶性的辅助诊断。
同时，超声设备进入云计算后实现了技术处理资源的无限拓展，有效的提高了系统处理速度并优化系统资源配置，实现各种终端的互联互通。
目前三甲医院医师的平均诊断准确率为60%～70%，基层医院更低一些，AI辅助诊断系统现准确率可以达到85%以上。
10.病理切片分析
使用AI进行病理切片分析，可以发现人眼不易察觉的细节，通过学习病理切片细胞层面的特征，可不断完善病理医师和数字病理诊断的知识体系。
还可以整合免疫组织化学、分子检测数据和临床信息，得出整合相关信息的最后病理诊断报告，为患者提供预后信息和精准的药物治疗指导。
11.骨龄分析
影像医师尤其儿科影像医师缺口大，个体工作负荷重，从机械、繁重的骨龄影像读片中解放出来的愿望强烈。
儿童医院骨龄检测需求非常巨大，如果仅靠医生，需要1到2小时才能算出一张骨龄片；如果借助计算机软件进行部分辅助，耗时也需要15分钟到30分钟每张。
人工智能技术的引入，可以用秒级的速度，通过机器完成TW3法中的所有步骤，自动找到X光片中的骨骺，进行评级，然后代入公式，用数值比出骨龄。

来源：https://www.163.com/dy/article/GL0B21U60552E1FJ.html
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