AI医学影像行业调研VIP免费

“AI+医学影像”行业调研10/19/2024“AI+医学影像”行业调研行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点影像数据快速积累，已具有开发应用规模我国每天产生的影像数据以PB计算，占到医疗行业数据的90%影像医生产能负荷重和部分地区医生影像诊断水平偏低，而人工智能大有所为放射科医师数量存在缺口，医师的疲劳或经验不足可能造成误判政策助推医疗大数据开发应用2016年6月，国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展指导意见》行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点医生方面•大幅减少读片时间，降低误诊概率，提高诊疗水平患者方面•有效减少诊疗时间，享受大型三甲医院的高水平医疗医院方面•对大规模的数据加以利用，建立整体的数字化平台，提高医院的核心业务能力，推进医院之间的数据共享智能识别解决行业痛点：•传统的医学图像处理方式是由工程师们创造一套规则，算法根据规则对图像进行处理。但由于规则很难穷尽，所以对于现实中多变的情况准确率不高。•而深度学习则无需人工特征提取，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。医学影像智能诊断行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点2016年2月，谷歌DeepMind成立DeepMindHealth部门，正式将人工智能技术应用于医疗健康领域，获英国伦敦帝国理工学院、伦敦皇家自由医院和英国国家医疗服务系统（NHS）数据的支持。Google牵头，历时8个月，54名美国眼科专家，将128,175张视网膜照片分级，利用CNN算法，训练自动检测糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿，达到最低值为87%的灵敏度与特异度。Google与Verily公司开发用来诊断乳腺癌的病理人工智能，在于病理学家基于灵敏性和假阳性和乳腺癌病例分析竞争中，人工智能的准确度达到88.5%，而顶级病理学家的准确率为73.3%。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBMWatson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。2013年，Watson与斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）合作，推出肿瘤解决方案WatsonforOncology。2014年底和2015年底，WatsonforOncology先后进驻泰国曼谷的BumrungradInternationalHospital和印度第三大医院系统ManipalHospitals。2016年8月，IBM与我国21家医院签署IBMWatsonforOncology的合作意向协议，并于同年12月成立联合会诊中心。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点AI识别先天性白内障研究，我国中山大学的临床试验，利用CNN算法，通过410张各种程度的先天性白内障图片和476张正常图片训练，诊断准确率达92.45%。AI对脑瘤病理切片的快速诊断，利用多层感知机算法，用拉曼散射显微镜生成高度模拟传统的HE染色病理切片，通过过万张图片训练，AI区分胶质瘤和非胶质瘤的准确率达90%。AI对神经假体进行精确控制，伦敦帝国理工学院则尝试了利用支持向量机这一算法，将此前85%的精确度提升到了97%。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点2017年1月，Nature设立子刊NatureBiomedicalEngineering,连发数篇AI报道：医学的特殊性：医学本身就是一个未被完全认知的领域，信息的不完全透明，在疾病的症状与结果之间没有严格的对应关系，不同疾病之间也没有清晰的边界，而且还会存在同时发病的情况，这也导致不能像AlphaGo一样在明确的规则下算清所有变化。医学影像图像对比度普遍较低，不同组织或正常组织与病变组织之间边界模糊，血管、神经等微细结构分布复杂，医学中个体差异及小概率事件发生是很普遍的。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点数据获取：数据是深度学习算法所需的核心资源，仅掌握算法而缺乏数据无法获得较好的训练结果。现阶段，我国的医疗影像仍处于从传统胶片向电子数据过渡的阶段，大量影像资料尚未数字化，而...