网站推广过程叙述,计算机多媒体毕业设计网站建设,wordpress描述插件,wap网站解析翻译 : 高璇摘要#xff1a;人工智能在成像领域的前景必须为终端用户带来时间节省、资源优化、精度增益和感知增益#xff08;接近精准健康方法#xff09;。前两个是指生产力方面#xff0c;而后两个是指质量方面。人工智能在成像领域的脚步不会停留在这里——它已经帮助重… 翻译 : 高璇摘要人工智能在成像领域的前景必须为终端用户带来时间节省、资源优化、精度增益和感知增益接近精准健康方法。前两个是指生产力方面而后两个是指质量方面。人工智能在成像领域的脚步不会停留在这里——它已经帮助重建新型行业。下一个前沿领域将是改善患者的生活并帮助放射科医生以更有效的方式实现他们的行业价值——从图像分析、工作流程应用到后来的智能医学成像机。全球最权威的放射学会议——北美放射学会RSNA年会于 11 月 25 日至 11 月 30 日举行。作为每年医学领域的盛会之一本次 RSNA 集中了全球最领先的医疗机构及先进技术也代表着这一领域未来的发展方向。随着深度神经网络在诊断成像领域不断取得重大突破人工智能也成为本次 RSNA 关键词之一。据统计去年的 RSNA 有 49 家参展商是机器学习公司其中 22 家是首次参展。今年数字增加了一倍多达到 104 个其中 25 家首次参展。从展位到会议再到大厅周围的一对一对话几乎每家公司都乐于谈论他们在该领域的进步将如何帮助放射科医生和患者。虽然许多技术仍处于开发或审批阶段我们确实也看到了不少开箱即用的工具这项技术也正在放射科医生工作方式和流程发生新的变化拒绝与之合作的放射科医生将会被淘汰。AI 被用于最重要的临床步骤——成像分析近日市场调查机构 FrostSullivan 指出在 114 家活跃于医学成像领域的 AI 创业公司中绝大多数都是针对医学成像的图像分析。识别和分析图像中的特定特征是放射科医师工作的关键由于他们的研究结果皆基于此分析因此它构成了成像工作流程中最重要的临床步骤。在整个医疗健康领域初创公司鱼龙混杂但主要还是集中在医疗成像 AI 领域的图像分析。其中计算机断层扫描和核磁共振成像领域的应用最为人关注。比如在核磁共振成像领域三星利用人工智能技术开发了一种可以显示膝盖软骨厚度等信息的新软件为膝盖关节炎患者提供患处图像。不过展示的是产品原型据报道该软件也不会出售。另外数字 X 射线乳房 X 线照相术包括 3D 断层合成眼底成像眼睛超声图和心电图等领域的人工智能应用也颇受关注。尽管目前大多数成像设备供应商尚未涉及这一领域但西门公司医疗部今年在 RSNA 上首次推出了 AI-Rad Companion Chest CT这项技术利用了共计 3.25 亿的带标注图像用于训练 AI 算法。该智能软件助手可以获取 CT 图像并显示胸廓结构标记其中潜在的异常情况最后将测量结果包括对心脏、主动脉、肺和冠状动脉的诊断一同放入报告中。通用电气医疗集团推出了 Edison 平台该平台汇集了现有合作伙伴的所有 AI 算法。三星也展示了自己在这些领域的进展。比如基于 AI 技术的超声系统 S-Detect软件通过超声图像进行乳腺病变分析进而监控女性健康。据介绍该技术可以使任职经验达 4 年或更短时间的临床医生的诊断精准度从 0.83 提升到 0.87。目前该软件已应用于三星专有的放射学超声系统。再比如三星基于数字 x 线摄影的 AI 软件 SimGrid可清晰地显示出胸部 X 光片中被骨遮挡的肺组织。在应用广度方面与会人士表示相比去年 RSNA今年 AI 成像技术在应用上明显更加全面不只局限于肺结节检测在心脑类疾病检测中也大放异彩。AI 被用于认知性工作流程提升处理速度RSNA 各论坛的许多放射科医师都表达了对摆脱简单病例、在复杂病例上花费更多时间的兴趣。除了图像分析成像工作流程中还有其他几个步骤也可以利用 AI比如从定序到报告reporting都可以开发相应的 AI 解决方案。事实上大多数创新也都与简化工作流程相关比如提升简单任务自动化加快处理速度。比如用于分类、工作列表分配和工作流程编排的 AI 应用程序。Aidoc以色列、Zebra Medical Vision以色列、vRad 和 GE Healthcare 等公司展示了这些方面的最新进展。Aidoc 将专有的 AI 用于每年透过电脑断层扫描生成的数百万张图像可以在人类放射科医生审视结果之前抓出重要问题投放到屏幕上显示警报。目前Aidoc 已经经过美国和欧洲的批准可用于评估脑出血和脊柱骨折的扫描结构。另一个较为先进的领域是决策支持用于决定临床治疗的下一步骤代表性的例子包括 GEhealthcare 的 Imaging Related Clinical Context、Philips 的 IntelliSpace Oncology 和 Nuance 的 PowerScribe 360 Clinical Guidance。比如Nuance PowerScribe One 能将医生听写即时转换为相关、有条理的结果不仅仅是医生说的话更包含了患者临床状况信息。也就是说它不仅仅是一个支持语音的文本报告创建工具它也正在成为一个集成平台使放射科医生能够更快速轻松地获取、共享和处理患者的重要信息。而 GE IntelliSpace Oncology癌症云计算精准医学平台能为医生提供临床决策支持。在无法深入了解所有其他步骤细节的情况下有两个工作流程——定序ordering和流程调度scheduling) 仍然可以从 AI 技术中受益。为医生提供决策支持的公司最适合在定序阶段充分这类解决方案而调度解决方案可通过改善流程调度比如取消来优化利用率。人工智能在这一领域有极大的发展空间能够确保工作流程更加高效并以前所未有的方式辅助放射科医师工作。成像设备的更加智能化设备制造商为使成像设备更加智能化正准备将 AI 引入扫描仪或周边设备。例如佳能首次推出高级智能 Clear-IQ 引擎AICE图像重建解决方案该方案使用人工智能从低辐射剂量、低质量图像中获取高质量图像。西门子医疗公司已经拥有 FAST 3D 相机可以有助于患者的病灶成像无需更高的剂量提高图像质量防止重复扫描。除了这些案例外还有其他领域。比如设备具备「自我意识」让设备进行「自我诊断」其组件是否良好。这些功能可能是 AI 与成像设备发展的未来它们让机器实现真正的智能化。打造商业案例技术进步固然可贵但只有被市场理解和接受才能真正改变我们的生活。放射工作流程中的工作人员——技术人员、放射科医师、管理人员、医院管理人员甚至病人——都有不同的需求这些都可由 AI 解决。例如时间密集型任务的自动化可以帮助提高生产力AI 支持的图像分析可以帮助提高准确性患者护理流程的可预测性和个性化可以帮助改善结果等。商业规模的开发验证和部署这些解决方案都需要从生态角度出发因为几个合作关系与协议会让这些工作变成一个复杂的生态问题。目前最接近终端用户的商业案例包括从提供医院在一个平台上访问多个供应商 AI 解决方案的在线市场的开发到设备制造商将解决方案与供应商的解决方案集成。不过在「后台」也有一些其他进展。例如与云计算方法供应商合作的技术巨头为设备制造商提供提高计算能力的解决方案的计算硬件制造商继续构建新的 AI 算法并推出初创公司的学术机构。最终AI 应改善病患护理AI 不应仅仅是帮助放射科医生管理病例或更快地进行诊断最终应该改善患者护理。这是本次会议和其他会议上放射科医生的共识。比如有专家指出能否有一个以患者为中心的应用程序。它是一个从语音到文本的软件可以自动将复杂的医学术语翻译成患者可读的报告。虽然其他专家表示这种类型的技术开发起来非常困难如果不是不可能的话但它表明放射科医师和供应商都对患者问题也感兴趣。农村地区和发展中国家的专家对人工智能的影响前景也特别感兴趣。人们的共识似乎是设备特别是价格较低的系统能比合格的医护人员更快地普及开来。AI 与放射科医生协助与增强但不予合作的会被淘汰现在人工智能成像的理念基本尘埃落定——这个理念曾风靡整个行业。放射科医生提出的问题已经从「它会取代我吗」变成「它能帮助我吗」——确实如此。在展会现场参展商很快指出任何目前可用的人工智能技术以及任何近期的技术都不是要取代放射科医师而是要提高放射科医师的能力。到目前为止没有任何东西可以绕过放射科医生的眼睛。相反展会上展出的大部分产品 从 GE Edison 到三星、再到 Fujifilm 的 REiLI提供了深入学习以帮助分类案例。通过这些程序计算机可以检测到任何异常然后告知放射科医师。即使程序可以发展到计算机可以完全绕过人眼专家说它仍然可能不会影响该领域。心脏病学就是一个例子虽然心电图可以被计算机读取但是责任问题导致心脏病学家在阅读和解释它们方面仍然发挥着重要作用。其他专家也回应了同样的担忧他们问道「哪家公司将成为第一个承担房间内无放射科医生风险的公司」几乎每个专家都同意放射科医师至少需要在设计和确认confirm任何人工智能方面发挥作用。总之关于 AI 技术的投资形势好——Frost Sullivan 估计到目前为止全球已经为这项技术的开发投资了 37 亿美元截至 2018 年 9 月启动资金为 19 亿美元而且未来会有更多的 AI 初创企业获得融资。然而人工智能在成像领域的前景必须为终端用户带来时间节省、资源优化、精度增益和感知增益接近精准健康方法。前两个是指生产力方面而后两个是指质量方面。最初承诺的资源节约体现在生产力方面而质量上的节约可能需要很长时间才能实现这也归因于缺乏适当的度量标准来衡量结果和由此产生的质量节省从生产力的角度来看这更易度量。人工智能在成像领域的脚步不会停留在这里——它已经帮助重建新型行业。下一个前沿领域将是改善患者的生活并帮助放射科医生以更有效的方式实现他们的行业价值——从图像分析、工作流程应用到后来的智能医学成像机。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
