1. 首頁
    2. 健康新聞

    醫學影像AI:全球市場展望

      憑借其提高的生產力和準確性以及更加個性化的體驗,AI正在徹底改變醫學成像。據Signify Research稱,到2023年,全球醫學影像人工智能市場,包括自動檢測,量化,決策支持和診斷軟件,將達到20億美元。

     全球醫學圖像分析軟件的收入預測(Signify Research)

    全球醫學圖像分析軟件的收入預測(Signify Research)

      醫學成像處理中使用的AI技術包括深度學習,機器學習,AR,數據挖掘等。這些技術能夠實現疾病篩查,疾病診斷,醫學外科等方面的一系列目標。

      AI激活醫學圖像處理:醫學圖像處理本質上是計算機視覺技術的應用。機器學習和深度學習等AI技術被用于計算機視覺技術處理的成像數據的智能分析,如成像配準和融合; 并可以協助醫生進行醫學圖像標記,疾病診斷和手術。

      醫學圖像與其他類型的數據集成以供分析:如果在AI算法的訓練中將醫學成像數據與患者的身體體征,病史,遺傳信息,身份信息和其他非圖像數據相結合,這可以幫助機器分析更高維度的數據并提取最基本的特征。探索疾病背后隱含的相關性可以幫助醫生更準確地診斷疾病。

      深度學習在疾病診斷中超越機器學習:傳統的計算機輔助診斷(CAD)方法主要基于機器學習或專家系統,并且因機械運行或無益而受到批評。然而,深度學習算法已被證明更有效,并且可以更全面地處理醫學數據,提取有用信息并輸出疾病的關鍵點,從而使醫生免于耗時的臨床工作。

    醫學成像使用情景中的

    醫學成像使用情景中的

      AI在處理醫學成像數據時,AI具有優勢,因為CNN和RNN可自發地適應圖像處理。在醫院和其他醫療機構,如獨立成像中心和體檢中心,醫學成像處理已成為人工智能最重要的實際應用之一。

      下表排除了沒有醫學成像數據的情景,例如醫學純文本處理。它也省略了生物電,其中圖像處理技術與通用計算機視覺技術截然不同。

      谷歌--LYNA: 谷歌的LYmph節點助手(LYNA)深度學習計劃可以訓練乳腺癌患者的病理幻燈片,以準確檢測乳腺癌的傳播。該算法可以區分載玻片與轉移性疾病,并確定每張幻燈片中的癌癥部位和其他可疑區域。與LYNA相比,病理學家檢查幻燈片所需的平均時間僅為一分鐘,而沒有助手則需要兩分鐘。

      ImmersiveTouch--ImmersiveView:這是一套集成的VR實時解決方案,用于優化個性化的手術計劃,患者參與和手術教學。ImmersiveView套件將CT和MR圖像轉換為直觀,準確,高分辨率的VR模型,允許醫生操縱和探索患者的VR模型,以評估手術選項并為手術做好準備。

      直觀的手術--達芬奇系統:達芬奇系統包括一個控制臺和一個包含腹腔鏡的病人側推車,腹腔鏡是一個細管,在終端設有微型攝像頭和光源。它的設計允許外科醫生靠近控制臺操作并移動攝像頭,攝像頭將圖像發送到顯示器以指導外科醫生。

      醫學影像中AI的趨勢和局限性

      人工智能技術受到醫學影像市場的歡迎,因為它可以降低效率低下并節省醫生的時間,但也有一些因素限制了AI在醫學影像中的實際應用。例如,大量醫學成像數據分散在不同的醫院,獨立的成像中心和研究機構中,這使得難以有效地組裝和利用醫學成像數據。

      AI的快速改進繼續推動醫學成像技術的開發和部署。除疾病診斷外,AI還可用于分子/細胞水平的圖像處理和介入成像,協助非手術診斷和治療。預計監管機構和行業協會將合作組建醫學影像專家團隊,為行業建立算法模型評估標準。

      https://syncedreview.com/2019/04/27/ai-in-medical-imaging-global-market-outlook/

    以上內容來僅代表作者觀點,不代表中華保健網觀點,如涉及版權等問題,請聯系管理員予以刪除!郵箱:zhbjw@qq.com

    發表評論

    ?

    聯系我們

    zhbjw@qq.com

    在線咨詢:點擊這里給我發消息

    工作時間:周一至周五,9:30-18:30,節假日休息

    QR code
    沙巴体育官沙巴体育官网