近年來，人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，以人工智能醫(yī)療發(fā)展最為迅速的美國為例，科技巨頭和資本巨頭都在積極布局智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，大批專注細(xì)分領(lǐng)域的初創(chuàng)公司也蓄勢待發(fā)。
近年來，人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，以人工智能醫(yī)療發(fā)展最為迅速的美國為例，科技巨頭和資本巨頭都在積極布局智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，大批專注細(xì)分領(lǐng)域的初創(chuàng)公司也蓄勢待發(fā)。
醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合，是數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域較新的分支，而且是數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點。醫(yī)學(xué)影像包含了海量的數(shù)據(jù)，即使有經(jīng)驗的醫(yī)生有時也顯得無所適從。醫(yī)學(xué)影像的解讀需要長時間專業(yè)經(jīng)驗的積累，放射科醫(yī)生的培養(yǎng)周期相對較長，而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面，都可以做得比專業(yè)醫(yī)生更快，還可以減少人為操作的誤判率。
近年，從圖像中識別出對象物的“圖像識別技術(shù)”的性能在“深度學(xué)習(xí)”的幫助下得以迅速提高。X光照片的分辨率為3000×2000像素。其中的惡性腫瘤的尺寸為3×3像素左右。從非常大的圖像上判斷一個很小的陰影狀物體是不是惡性腫瘤，是非常難的任務(wù)。首先會將一張膠片進(jìn)行預(yù)處理，然后分割成若干小塊，再在每一塊中提取特征值和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，最后經(jīng)過匹配后作出陽性判斷。在整個診斷過程中，人工智能也會自己做出深度學(xué)習(xí)，在病歷庫中尋找案例，做出自己判斷的依據(jù)。放射科醫(yī)師診斷1名患者的CT掃描圖像需要10～20分鐘，寫診斷報告需要10分鐘左右。
AI可以幫助人類積極管理慢性疾病，最大程度地減少昂貴的住院治療。例如，通過可穿戴式設(shè)備收集患者數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使醫(yī)生能夠遠(yuǎn)程，實時地監(jiān)測患者的生命體征和血糖水平。人工智能輔助的診斷還將減少醫(yī)生的工作量，并縮短獲得醫(yī)療建議所需的時間。最后，AR / VR和跨現(xiàn)實技術(shù)可用于在虛擬病患上培訓(xùn)醫(yī)學(xué)生并幫助患者康復(fù)。
如果小病灶能早點篩查出來，那么一些患者的人生，會少很多遺憾。
“比如肺癌，發(fā)病率、死亡率都比較高，早發(fā)現(xiàn)、早治療，是我們與其‘戰(zhàn)斗’最有效的手段。”馬敏杰慨嘆，但畢竟僅憑醫(yī)生的肉眼，難以保證各醫(yī)院的所有胸外科醫(yī)生在每天大量讀片的情況下，不漏診、不誤診，且確實有些肺結(jié)節(jié)不易識別、難以追蹤和統(tǒng)計。
針對此，幾年前蘭大一院引進(jìn)了人工智能肺部小結(jié)節(jié)、肺癌篩查系統(tǒng)，逐步應(yīng)用于臨床。借助該系統(tǒng)，篩出了曾被漏診、被定義為良性病變的患者，使其獲得及時診治。
醫(yī)療人工智能行業(yè)研究報告對國內(nèi)外醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了深入透徹地分析，對我國行業(yè)市場情況、技術(shù)現(xiàn)狀、供需形勢作了詳盡研究，重點分析了國內(nèi)外重點企業(yè)、行業(yè)發(fā)展趨勢以及行業(yè)投資情況，報告還對醫(yī)療人工智能下游行業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了探討，是醫(yī)療人工智能及相關(guān)企業(yè)、投資部門、研究機構(gòu)準(zhǔn)確了解目前中國市場發(fā)展動態(tài)，把握醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展方向，為企業(yè)經(jīng)營決策提供重要參考的依據(jù)。
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