Klinikgranskning, kolla AI!

Intag:

Under mitt dagliga liv behöver jag inte åka till sjukhuset när jag måste åka till sjukhuset. Men vet du det? AI-systemet fortsätter att utföra medicinska undersökningar och deltar i försvaret av människors hälsa.

Men inom detta område har det medicinska bildigenkänningssystemet för AI blivit särskilt framträdande. Längst ner kommer vi att använda AI för att identifiera bilden, ta en titt på AI + medicin och se hur vetenskap och teknik faller in i samhället.

Svårigheter att identifiera medicinska bilder:

När jag åker till sjukhuset för att ta hand om en patient kan jag skicka en stor röntgenstråle eller CT, en kärnmagnetisk stråle, men jag behöver en högkvalitativ röntgenstråle, men det är inte lätt att förstå den medicinska bilden.

Samtidigt visas CT-bilder och kärnmagnetiska resonansbilder vid olika tidpunkter. Det mest troliga valet bland de många bilderna på den medicinska bildläkarens karriär är att den är sjuk, och andra läkarstudenter kan hänvisa till den.

Neto [2018 medicinsk AI-teknik och utbildningsbok], antalet medicinska bilder i vårt land har ökat med 30% per år, och antalet medicinska bilder har ökat med 4,1% per år. Videografen på familjens tredje klass sjukhus har en video varje gång han ser Wanzis läkarpraktik.

För närvarande, under de höga driftskostnaderna, finns det en skillnad i tillgången på läkarstudenter och antagning för omedelbar leverans.

Dessutom kan det snabbt diagnostiseras av en läkare i ett tidigt skede, även om sjukdomen är närvarande. Enligt International Agency for Cancer Research (IARC) år 2022 är lungcancer den cancersjukdom som har högst sjuklighet och högst dödlighet i Kina.

Nezu 《Early lung cancer diagnosis Chinese-American common knowledge (2023 edition)》》, How to diagnose early stage lung cancer (I stage), Femårsöverlevnaden är 77%-92%, men om patienten fortfarande diagnostiseras i stadium III-IV är femårsöverlevnaden 10%-36%.

Symtomen på lungcancer i stadium I är dock inte tydliga, och röntgenstrålarna skiljer sig från varandra, och användning av spiralformad CT med låg volym krävs. Lungcancer är dock närvarande i de tidiga stadierna, med en kombination av godartade och handikappande tillstånd, och i andra fall.

Förbättring av AI-förmåga:

Efter utgivningen av CNN (CNN) förvärvades området för AI-bildigenkänning snabbt. Samtidigt lånade vi djupinlärning och beräkningsmetoder, och lärde oss hur man använder AI som en guide till medicinsk bildbehandling, och undersökte sedan assistenternas medicinska utbildning. Baserat på diagnosen av en viss mindre sjukdom är utseendet på en mycket begåvad japansk person familjens skönhet.

Jämförelsevis visade den första forskningsutställningen 2019 framgången för AI i tidig diagnos av lungcancer.

Forskare använder 45 000 kombinationer av flera ordningsföljder av bröst-CT-beräkningar. Efter slutförandet av designen gjorde forskaren AI-modellen och analyserade utvecklingen av den nya CT-bilden, och resultatet var en jämförelse av resultaten från produktionen av den professionella radiologen på sjätte plats.

Som ett resultat är andelen AI-läckage lägre än 5 %. AI:s effektivitetsgrad är också låg på 11 %. Däremot kan omständigheterna kring lungcancer övervägas. För mer information, se AI-modelltestet.

Som ett resultat spreds modellen av Noh, inga tvivel ställdes, Noh reducerades kraftigt, medicinsk ingenjörskraft togs bort, och samtidigt kunde fler och fler människor snabbt få behandling.

Samtidigt började vi sprida den traditionella tekniken.

År 2021 kommer vårt nationella tredjeklasssjukhus att sättas in på lungavdelningen. Detta system har förmågan att skilja mellan CT-bilder, oavsett om det är lungcancer eller inte, och det kan också göra en detaljerad diagnos utan blotta ögat.

I januari 2024 kommer detta företags chef att tilldelas sjukhuset i Heyongjidian, Xinhua Hospital, Tongzhou District, Peking. Som ett resultat av spridningen av sjukvårdsinrättningar baserade på det befintliga systemet har problemet med obalanserade medicinska resurser uppstått.

Naturligtvis är detta ett exempel på en tidig diagnos av lungcancer. AI kan användas inom många områden, såsom diagnos av bröstcancer, diagnos av diabetes-inducerad membransjukdom, diagnos av hudsjukdom, diagnos av hjärt-kärlsjukdom, etc., och andra viktiga funktioner.

Framväxten av AI-diagnostisk hjälp, möjligheten till stora förändringar i medicinsk utbildning och framstegen för mänskligt hälsoskydd.

AI-bildigenkänning saknas fortfarande:

Oavsett om det är möjligt eller inte, så beror AI-igenkänning på noggrannheten hos den högkvalitativa kvantiteten och antalet anteckningar. Däremot är antalet medicinska bilder och det allmänna antalet olika.

Till exempel, eftersom en vanlig person kan få en bil finns det många föremål som en väg, ett rött ljus, en person som går, en bil osv.

Men om du är en läkarstudent som är intresserad av antalet medicinska bilder är det svårt att utöka antalet kurser du kan få.

Olika analyser av medicinska bilder är ett relativt nytt forskningsområde, och ett stort antal forskare över hela världen har bidragit till detta forskningsområde. ICCAI-föreningen har också integrerats i massdatavetenskap, medicin, teknik och fysik, och publicerar över 1 000 akademiska artiklar varje år.

I framtiden kommer AI-teknik att främja utvecklingen av den medicinska industrin, och fler människor kommer att kunna njuta av bättre medicinsk vård.

Referensavgifter:

Han B, Zheng R, Zeng H, et al. Cancerincidens och dödlighet i Kina, 2022[J]. Journal of the National Cancer Center, 2024, 4(1): 47-53.

Chinese Society of Medicine, avdelningen för andningsmedicin. (2023). Tidig lungcancerdiagnos Kinas nationella konsensus (2023-upplagan). Chinese Society of Medicine Respiratory Medicine, 46(1), 1-18.

Yuan Qin, Shengjin Li. Framsteg inom tidig diagnostisk forskning om lungcancer[J]. Advances in Clinical Medicine, 2024, 14: 2406.

Ardila D, Kiraly AP, Bharadwaj S, et al. End-to-end lungcancerscreening med tredimensionell djupinlärning på lågdosdatortomografi för bröstet[J]. Naturmedicin, 2019, 25(6): 954-961.

《2018 medicinsk AI-teknik tillhandahållande bok》

Författare: Yunkei Okina Fusakusakusho

Professor: Qin Zengchang, docent, School of Automation Science and Electrical Engineering, Beijing Aeronautics and Astronautics University

Text Yuke Fu Kina-Utställer skapandet av utbildning och utbildning, och källan till texten.