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近年来，人工智能（AI）以各种方式进入日常生活，从智能手机的语言识别工具到分析金融交易，到自动驾驶汽车的算法以及各种Checkers Games。
AI智能图像产品可以帮助放射学家提高诊断的准确性，节省放射科医生的时间，并可以进行连续工作量的时间，并且可以进行良好的恶性测试和自动生成测试报告。这篇文章将从外国媒体报告和国内AI Medical Medical的两个方面进行解释。成像企业。
人工智能为医学成像增加了价值
在接下来的5到10年中，人工智能可能会从根本上改变诊断成像。尽管这不能取代放射科医生，但它可以帮助满足日益增长的成像检查需求，防止诊断错误并不断提高生产率。
人工智能时代的形象
意大利医生弗朗切斯科·萨达内利（Francesco Sardanelli）在社会社论中评论了放射学主导地位时评论说：“很容易预测人工智能将越来越多地应用于医学成像系统。”
同样，根据最近的一项公众舆论调查，超过50％的医疗领导者期望人工智能在监视和诊断中发挥重要作用。尽管人工智能已经在成像的某些方面已经是一个普遍的应用，市场分析预测，在该领域，接下来的5到10年，人工智能将进一步发光和热量。一些新的人工智能方法，例如“深度学习”，可以为定量，标准化和个性化的成像铺平道路，同时帮助防止诊断错误，并可以继续改进生产率。
哈佛医学院的放射科医生基思·德雷尔（Keith Dreyer）在美国的一次专家会议上强调，“有意义的人工智能将提高质量，效率和结果”。根据最近的一项公众舆论调查，超过50％的全球医疗保健领导者预计人工智能将在监测和诊断方面扩展。
挑战准则
有几个因素使AI纳入放射学。首先，在世界上许多国家，随着对诊断成像的需求继续上升，接受放射学培训的医生遇到了短缺，这导致更高对工作效率和生产率的需求。例如，从2012年到2015年，英国放射学顾问增加了5％，而CT和MR Scans的数量分别增加了29％和26％。3-4秒。
其次，随着数据数据的越来越多，扫描仪的图像分辨率继续增加。实际上，医疗数据的总体数据每三年翻倍。并从广泛的数据集中得出临床相关信息。“图像不仅仅是图片，它们是更多的数据，” Radiors Radiator Robert Gillies和他的同事说。但是，这种转换需要很多自动化程序，至少需要一些自动化程序其中将出现在人工智能领域。
最重要的是，错误诊断是一个未解决的问题。研究表明，大约有4％的错误诊断概率，错误率的变化取决于每种情况，并且非常依赖该程序。被忽视的结果不仅导致患者的结果较差，而且导致了机会为患者付费。
人工智能可以帮助克服这些挑战。为了高效，基于数据且易于进行的诊断，AI是不可或缺的一部分。该领域的一系列惊人进步为这种乐观提供了充分的理由。
让临床部分
人工智能在医学成像领域的应用并不是什么新鲜事物，但是该算法目前是新的，它比传统应用更强。要筛选乳房X射线检查，但存在许多缺点），今天的技术将证明它是革命性的。
尤其是深度学习，一种创新的机器学习方法，是一种非常有力的工具，用于分析成像数据。深度学习取决于称为人工神经网络（ANN）的计算机程序。该神经网络的灵感来自大脑中的神经生物结构。在图像识别任务中，此类ANNN的错误率现在仅是几个百分点。
例如，一项初步研究表明，当两个深神网络用于图像分析时，放射科医生仅评估可疑病例，几乎所有结核病病例都可以在胸部片上检测到。缺乏放射科医生的区域。其他临床人工智能应用包括改善CT肺结节，脑组织和神经病的定量分析，成像生物标志物以及心血管患者死亡的风险风险。
如今，人工智能正在加速放射学的工作。该公司目前拥有400家专利和应用程序，并支持与顶级医院的各种研究合作以促进该领域。
显然，实践中实施人工智能将需要跨学科合作，因此放射科医生在IT中发挥了重要作用。考虑到许可程序和技术标准，这对于证明每种新算法的好处也至关重要。
但是，先进的人工智能方法可能会在诊断成像中为基准设定基准，这不仅允许更高的自动化和生产率，而且还使用超出人类认知限制的定量成像数据。
“这些即将到来的发展将无法取代医生的角色，但它将为医生提供高度准确的工具来检测疾病，以易于理解的方式进行分层风险，优化特定患者的治疗和进一步的测试，” Piotr Slomka和他的同事在最近对洛杉矶Cedars-Sinai医疗中心Piotr Slomka的专家评论中。
具体而言，在某些领域，例如心脏成像，已经形成了定量取向，并且采用人工智能可能非常快。”，以便放射学发展到更有价值，更有效的治疗方向。
该主题是否想询问“智能医学和生物医学工程的哪种图像技术”？智能图像工程。医学成像主要研究基础医学院，临床医学和现代医学成像的基础知识和技能。智能图像工程采用高级设备。他们所接触的技术是最切割的，因此更好。智能医学工程是指基于现代医学和生物学理论的先进大脑识别，大数据，云计算，机器学习，机器学习和其他工程技术的结合。并研究人类生命和疾病现象的性质。劳维，探索人 - 机器 - 机器 - 机器 - 相关和临床应用的智能化学疗法方法和临床应用。
我国的医学成像医生的差距，尤其是具有丰富临床经验的医生，非常短，而且医学成像分析工作非常乏味和重复。医学成像领域的应用可以很好地解决这些疼痛点，这有助于减轻医生的工作压力，提高工作效率并提高诊断质量。因此，该国和资本的各个方面都观看了“ AI+医学图像”的发展。
根据新希行业研究中心发布的“ 2018-2022 AI+医学成像行业”深入市场研究和投资策略报告，“ AI+医学形象”是一项尖锐的突破性技术，在不断获得人工智能中图像识别领域。应用于医学成像领域，从而实现提高诊断效率和准确性的目的。我的国家医疗信息构建正在不断发展。随着医学行业进入大数据时代，医疗数据的质量和数量正在迅速增加，为开发“ AI+医学图像”奠定了良好的基础。
人工智能主要用于诊断医学成像，可以分为两个阶段。一种是使用图像识别技术来识别患者的图像以给出初步诊断结果并提高医生的效率。诊断信息培训人工智能系统使其具有独立的诊断，降低了复杂疾病的误诊率，并提高了诊断水平。“ AI+医学成像”可以帮助患者更快地完成检查，减少医生阅读时间，降低误诊率，并提高医院的整体诊断和治疗水平。
自2015年以来，我国家的政策一直非常关注人工智能的发展。在2016年，国家清楚地提出了医学领域人工智能发展的要求。在2017年，国务院议会发布的“新一代人工智能发展计划”将人工智能提高到了国家战略层面，并建议实现智能图像识别，病理分键和智能多学科咨询。在强烈促进国家政策的驱动下，我国家的“ AI+医学形象”进入了快速发展的阶段。
推动了政策和市场需求的双重促进，“ AI+医学图像”领域的融资和融资数量迅速增加，而且技术巨头也有所增加。人工智能领域，可以在医学成像应用中取得新的进展。此外，有许多人工智能医学成像初创公司，并且在应用程序层的构建中具有一定的优势。在此阶段，总共有40多家公司在我的国家，已经进入了人工智能医学成像领域，但是该行业中没有领先的公司占据绝对优势。
新的SISI行业分析师表示，在国家政策和资本的关注下，我国家的“ AI+医疗形象”技术已经迅速发展。随着“ AI+医学形象”逐渐从实验室出现，商业着陆公式是各种企业下一步发展的发展。在这个阶段，在我国家的“ AI+医疗形象”行业中的领先公司尚未出现，未来可以找到更合适的商业模式的公司将迅速占据行业的市场。
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