医学诊断难？来看看AI影像解决方案

2020-12-26 11:36:28来源：智能制造网编辑：今夕何夕关键词：AI影像人工智能医疗阅读量：45313

导读：作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出许多新业态。

　　智能制造网讯 2020年12月23日，由中央网信办、公安部共同指导，厦门市人民政府主办、中国人工智能产业发展联盟、中共厦门市委网络安全和信息化委员会办公室、厦门市工业和信息化局、厦门市公安局承办的2020中国人工智能高峰论坛暨中国人工智能大赛发布会在厦门举行，“腾讯觅影”医疗影像人工智能解决方案荣获大赛“创新之星”奖。

　　据悉，“腾讯觅影“医疗影像人工智能解决方案是腾讯20多年的技术积累在医疗健康领域的延伸，作为人工智能在医疗领域的典型应用，成效和带动作用逐步显现。目前，已经积淀了大量的互联网、云计算、大数据、人工智能方面的技术和经验，以及诸多成功应用案例。

　　其实，影像识别作为辅助诊断的一个细分领域，将人工智能技术应用于医学影像诊断中，是人工智能医疗应用一个十分广泛的场景。过去，医学影像前处理+诊断，一般需要约4名医生参与。而基于人工智能的影像诊断，训练计算机对医学影像进行分析，只需1名医生参与质控及确认环节，这对于提高医疗行为效率大有助益。

　　医学影像，是AI在医疗领域应用广且较成熟的场景。我国一年医学影像的检查量超过75亿人次。根据火石创造《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告分析，2020年我国医学影像市场规模将达到6000~8000亿人民币。由于医学影像数据具有易标注、可获得性强、标准化程度相对较高等特点，大大降低了AI的应用门槛。因此，医学影像将成为当前乃至今后AI应用的主要市场。

　　从技术层面来看，医学影像诊断主要依托深度学习、图像识别这两项技术。依据临床诊断路径，首先将图像识别技术应用于感知环节，将非结构化影像数据进行分析与处理，提取有用信息。然后，利用深度学习技术，将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型，对神经元网络进行深度学习训练。后，基于不断验证与打磨的算法模型，进行影像诊断智能推理，就可以输出个性化的诊疗判断结果。

　　当然，AI同样可以与5G 融合，将诊断功能下放到有通讯条件的基层地区，提升基层医生的诊断治疗水平。与数据中心、计算中心融合后，利用AI强大的算力支持，各地区可以探讨开发单器官全病种的应用。

　　有分析人士指出，人工智能算法、系统与医疗服务流程深度融合是大趋势所在，国内外企业纷纷布局人工智能，但全面产业化仍需时间。虚拟助手、医学影像、病历文献分析，距离产业化平稳期年限为5-10年；医院管理、健康管理、新药发现、智能化器械、疾病筛查和预防等应用的产业化进入平稳期预计要超过10年时间。

　　值得关注的一点是，X线成像设备是所有医疗机构必备的影像学检查设备，包括三级医院、二级医院、一级医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院和专科医院，我国X线成像设备市场保有量约7万台，远高CT(约2.5万台)和MRI(约1万台)。因此，基于DR的影像的骨折人工智能辅助诊断产品等，已经成为许多企业争相研发的热点，未来搭载了智能化功能的X线成像设备应用推广步伐有望进一步加快。

　　毫无疑问，AI应用正在重塑大大小小的公司的产品、服务以及商业模式。对于医疗器械制造企业、医疗技术研发机构来说，握紧AI这个新机遇，将有望在实现自身发展的同时也有力的推动整个行业向前发展。

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