人工智能在构建高级医学成像软件中的作用

AI（人工智能）在医学影像领域的引入是非常有前景的。在不同疾病的早期发现和诊断方面正显示出巧妙的进展。

基于人工智能的医学成像软件可以为医疗保健行业提供可行的解决方案。它可以有效地处理和处理扫描过程中产生的数字数据，并提供最准确的结果。

在本博客中，我们将探讨 AI 如何帮助开发先进的医学成像软件以及一些令人印象深刻的示例和用例。

让我们开始吧。

人工智能如何帮助医学成像？

人工智能可以通过多种方式改善医院的医学成像过程。看到使用技术来减少扫描时间和加强患者护理是令人兴奋的。

图片来源：vectorpouch / Freepik

该技术可以帮助放射科医生和其他医疗专业人员提高生产力。技术专家重申，先进的医学成像软件正在减少医院的人数，降低传播的机会。

这些举措通过做出最佳医疗决策来支持成像界。让我们看看人工智能如何促进医学成像。 1.

1. 通过自动化提高生产力

人工智能可以自动化放射学工作流程的几个部分。它可以比医疗专业人员更快地分析医学图像，因为它具有更好的计算能力。

它可以提高速度、效率和准确性，从而进一步带来更好的护理。

2。更准确的诊断

研究表明，在基于医学图像诊断癌症等疾病方面，人工智能可以比医学专业人士和专家更精通。

例如，谷歌的科学家开发了一种人工智能，可以帮助诊断乳腺癌。该技术通过幻灯片捕获医学图像，并使用深度学习算法来分析癌细胞。

根据对照组部分医生 38% 的幻灯片，AI 记录了 99% 的癌症诊断准确率。

3。计算定量数据

人工智能可以超越人类认知范围以多种方式使用定量数据。

它可以根据患者的就诊率和病史预测患者是否会患心力衰竭。

无数的可能性导致全球基于人工智能的成像模式系统显着增加。这种增长推动了深度学习技术的快速发展以及越来越多的跨行业合作伙伴关系。

AI 在医学成像中的主要用例

让我们看一下人工智能在医学成像中的一些实际用例。

1。筛查常见癌症

从本质上讲，大多数软件管理者都希望继续提高临床护理的功效，其中包括人工智能。

在癌症成像中，人工智能在执行包括检测、表征和肿瘤监测在内的临床任务中具有出色的实用性。

• 检测 ：现阶段，基于人工智能的检测工具可以减少观察疏忽和遗漏错误。
• 表征 ：该任务广泛涵盖了肿瘤的诊断、分割和分期。它提供了强大的肿瘤描述符，有助于捕捉肿瘤内的异质性和变异性。
• 监控 ：随着时间的推移，人工智能可以在监测肿瘤变化方面发挥重要作用。对自然史或治疗反应中的肿瘤变化进行时间跟踪。

医学成像在癌症的预防性筛查中占有重要地位，例如肺癌、乳腺癌和结肠癌。

例如 据专家介绍，人工智能中的医学成像在改善肺癌的早期检测和表征方面发挥着至关重要的作用。

它可以区分良性和恶性结节。早期检测和提高准确性可以帮助改善患者预后并最大限度地减少过度治疗。早期发现的疾病通常是可以治愈的。

此外，人工智能还可以增强肺癌的分期和表征以及监测治疗反应。它可以使用定量成像特征更准确地对微钙化进行分类。事实上，该技术可以潜在地降低不必要的良性活检的发生率。

2。识别心血管疾病的风险

机器学习 (ML)、认知计算和深度学习 (DL) 等人工智能技术具有巨大的潜力，可以改变心脏病学和心血管医学的实践方式，尤其是在心血管成像方面。

它可以帮助测量心脏的各种结构并揭示个体患心血管疾病的风险。

人工智能可以识别可能需要通过手术或药物管理解决的问题。自动检测常规影像检查（如胸部 X 光）中的异常，不仅可以加快决策速度，还可以减少诊断错误。

所以，想一想，如果病人在急诊室里，抱怨呼吸急促，胸片作为第一个影像学检查可能会有所帮助。

它可以用作心脏肥大的初步筛查工具，医疗专业人员可以将其用作心脏病的标志物。

事实上，Zebra Medical Vision 和 Clalit Health Services 提出了一个研究项目，该项目允许使用人工智能早期识别心血管疾病患者。利用现有的计算机断层扫描 (CT) 数据，Zebra-Med 的人工智能算法允许 Clalit 找出有心脏事件风险的患者。

未来，放射科医生有时会出现错误的视觉评估可以超越人工智能的有效使用。例如，从胸部 X 光片中识别左心房扩大可以消除其他心脏或肺部问题。

此外，它可以帮助提供者针对患者进行适当的治疗。随后，自动肺动脉流量量化将节省解释医生的时间。

3。神经系统疾病诊断的准确性

在过去的十年中，计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 彻底改变了大脑的研究。

专家估计放射学的日常错误率和差异大于 3%-5%。很明显，新颖的方法和先进的医学成像软件可以帮助医生有效地分析数据。

医疗数据的质量将会提高，这可以支持更好的疾病分析和控制。

想一想——一些退行性神经系统疾病无法治愈，例如肌萎缩侧索硬化症 (ALS)。在这种情况下，准确的诊断可以帮助个人了解可能的结果，并为长期护理做好准备。

影像学研究对于识别 ALS 以及区分 ALS 和原发性侧索硬化症 (PLS) 至关重要。放射科医生在确定病变是否模仿其中一种疾病的结构方面发挥着至关重要的作用。

医学专业人士知道，运动皮层的手动分割和定量敏感性映射 (QSM) 评估是困难、必要且耗时的。

ML 技术现在越来越流行用于解决与大脑相关的问题。使用 ML 使此类程序自动化可能有助于开发有前景的成像生物标志物。这种新颖的举措有助于减轻供应商的工作流程负担。

4。检测胸部并发症

由于肺萎陷和呼吸或循环窘迫，肺炎和气胸会变成危及生命的紧急情况。发现和治疗严重气胸的延误可能会对患者造成严重伤害。在这种情况下，人工算法可以帮助医生。

放射影像通常用于诊断肺炎并将其与其他肺部疾病（如支气管炎）区分开来。然而，放射科医生并不总是可以阅读图像。

即使有放射科医师在场，如果患者有肺部疾病（包括囊性纤维化或恶性肿瘤），他们仍可能难以发现肺炎。

在这里，人工智能算法可以评估 X 射线和其他图像，以寻找表明肺炎的不透明证据。随后，它可以提醒医疗保健提供者注意潜在的诊断并允许更快的治疗。

此外，以高质量训练数据为后盾的计算机算法可以帮助在胸部 X 光片上以显着的准确性检测气胸，从而帮助确定图像的优先级，以便医生快速查看。

放射科医生可能会使用算法作为工具来提高检测严重气胸的速度，尤其是在人员配备较少且周转时间通常较长的情况下。

让我们看一个很好的例子，它重申了检测胸部并发症和条件的准确性。在一项研究中，算法可以检测出大多数 (80%–84%) 显示中度或大度气胸的图像，同时将 90% 或更多没有气胸的图像正确分类为阴性。

因此，此类算法的实施可以提高在各种医疗保健环境中提供的护理的速度和质量。此外，人工智能还可以帮助提供者随着时间的推移监测患者。

快速检测并与治疗的医疗专业人员快速沟通可能会更快地治疗气胸并减轻严重医疗问题的影响。

人工智能在医学影像领域的领先示例

让我们来看看一些被批准用于临床的流行 AI 和机器视觉技术。

1。 QuantX（定量洞察）

Paragon Biosciences 和 Qlarity Imaging 开发了一种利用人工智能的力量来帮助人类更早、更准确地发现癌症的方法。

QuantX 是首个获得 FDA 批准用于放射学的计算机辅助乳腺癌诊断系统。它是一种定量图像分析软件设备，用于帮助放射科医生使用 MR 图像数据评估和表征乳房异常。

该软件一直在帮助放射科医生解释 MRI，并指出癌性和非癌性乳腺病变之间的差异。正如 Paragon Biosciences 首席执行官兼董事长所言，放射科是诊断许多疾病的支柱，未来是放射科医师与技术。

此外，QuantX 还可用作多模态数字图像的图像查看器，包括超声和乳房 X 光检查。该软件包括允许用户测量和记录图像并以结构化报告形式输出的工具。

乳房 MRI（国家癌症研究所）|图片来源

2。 ProFound AI (iCAD inc.)

计算机辅助检测乳腺癌的市场领导者 iCAD 推出了最新的人工智能——ProFound AI。

用于数字乳房断层合成 (DBT) 的 ProFound AI 是基于最现代的深度学习和 AI 技术开发的。它在临床上是为了支持放射科医生解决阅读断层合成病例的挑战而建立的。

ProFound AI 是一个功能强大且经过验证的深度学习 AI 平台，可帮助放射科医生阅读 2D 乳房 X 光检查。

高性能癌症检测和工作流程解决方案可精确检查和分析每张图像。此外，它还能以无与伦比的准确度检测恶性软组织密度和钙化。

用于 2D 乳腺 X 线摄影的 ProFound AI |图片来源

3。 IDx-DR

自主 AI 诊断工具制造商 IDx 构建了 IDx-DR。它是一种无需人工干预即可诊断糖尿病视网膜病变的设备。

该系统是 FDA 批准的第一个自主人工智能 (AI)，它使用软件分析来自称为 Topcon NW400 的视网膜相机的图像，以寻找病变的证据。

它是如何工作的？

医生将患者视网膜的数字图像上传到安装了 IDx-DR 软件的云服务器。该软件可以为进一步的诊断评估提供准确的结果。

FDA 将 IDx-DR 指定为突破性设备。在此背景下，公司创始人兼总裁迈克尔·阿布拉莫夫 (Michael Abramoff) 恰如其分地表示，医疗保健系统需要更高效、更具成本效益的方法来检测糖尿病视网膜病变。

IDx-DR 系统 |图片来源

4。 OsteoDetect（Imagen 技术）

Imagen Technologies 的 OsteoDetect 软件是一种计算机辅助检测和诊断软件。该技术使用人工智能算法检查和分析 2D X 射线图像，以确定桡骨远端骨折的任何迹象。

该软件使用深度学习技术来分析成年患者桡骨远端骨折的腕部 X 光片（后前 [PA] 和横向 [LAT]）。此外，它还可以在图像上标记骨折的位置，以帮助提供者进行检测和诊断。

FDA 批准的 OsteoDetect 旨在供临床医生在各种环境中使用，包括初级保健、紧急护理、急诊医学和骨科等专科护理。

OsteoDetect AI 引导软件 |图片来源

5。联系（Viz.ai）

Viz.ai 的 ContaCT 是一个仅通知的并行工作流工具。 ContaCT 使用人工智能算法检查和分析计算机断层扫描 (CT) 图像，以寻找可能中风症状的生物标志物。

该软件使用深度学习来量化图像特征并执行与扫描中的大血管闭塞 (LVO) 一致的血管分割。

治疗中风时，时间至关重要，因此直接向治疗医生发送通知的移动应用程序可以挽救生命。

Viz.AI 联系应用程序 |图片来源

人工智能可以解决训练有素和经验丰富的放射科医生的短缺问题吗？

一方面，对横断面成像（CT 和 MRI）的需求增加。另一方面，缺乏训练有素的放射科医生来检查和分析图像。

在整个欧洲，训练有素的放射科医生非常缺乏。英国面临着最严重的能力限制，人均执业放射科医生人数最少。

预算限制和人口老龄化以及图像分析的耗时过程可能是整个欧洲放射科医生灾难性短缺的原因。 （来源）

通过人工智能和机器学习，专家们希望解决这个问题。 AI 可用于自动执行多项手动活动，例如记录和运行数据分析。但是，使用基于人工智能的医学影像软件仍然存在一些挑战。

在医学成像中使用 AI 的挑战

全球支持人工智能的成像模式有望改变市场格局。然而，基于人工智能的医学影像软件面临着一些重大挑战。

让我们检查一下危机的各个方面。

• 监管挑战

人工智能应用程序需要对敏感信息的安全、隐私保护和合乎道德的使用进行监管。

人工智能设计背后的意图需要考虑，因为某些设备可以被编程为以不道德的方式执行。因此，需要制定及时和相关的法规。

• 医学成像费用上升

到 2026 年，全球医学影像人工智能市场预计将达到 2648.5 亿美元。据研究，高成本和不愿采用这些系统也有望抑制市场增长。 （来源）

挑战还包括扰乱护理提供的新技术以及改善患者治疗效果的需要。然而，随着技术复杂性和挑战的不断增加，利用技术和提供解决方案来弥合成像能力差距是一个绝佳的机会。作为创业者，人们可以通过吸收最佳实践来满足不断增长的需求。

总结

毫无疑问，用于医学成像的人工智能正处于一个令人兴奋的十字路口。人工智能正在提升处理海量医学图像的能力，前景广阔。尽管令人兴奋，但在它变得更加强大之前仍然需要增强。然而，人工智能可以在医学成像领域发挥重要作用。它可以改变人们处理大量图像的方式，改善患者护理并减少扫描时间。

关于人工智能的能力，我们仍在摸索。随着客户对基于人工智能的临床解决方案的信心日益增强，医学影像领域将加速发展。您需要做的就是继续开发强大的软件，使放射科医生能够提高诊断准确性。

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尽管面临诸多挑战，但将医学影像 AI 解决方案推向市场仍令人兴奋。很明显，放射学人工智能将突飞猛进。因此，如果您正在考虑开发强大的医学成像软件，请与我们联系。

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