人工知能と医療画像を組み合わせたアプリケーションの4つのコア価値

「人工知能＋医用画像」は、最先端の人工知能技術を医用画像診断に適用し、医師が患者の状態を診断するのを支援する、人工知能の具体的な応用シナリオです。流行の影響と促進により、このアプリケーションは医療分野で非常に広まりました。

人工知能＋医療画像が最初に応用されるのはなぜでしょうか？

人工知能 + 医療画像は、最初に爆発的に成長し、多くの医療業界のサービスに適用されました。主な理由は 2 つあります。

まず、画像の入手が容易になります。科学技術の継続的な進歩により、医療画像の収集はより便利で正確になりました。数年かかる従来のデータ蓄積方法と比較すると、医療画像の撮影には数秒しかかかりません。医療画像は患者の全体的な身体状態を反映し、医師が患者の状態を診断するための直接的な根拠となります。

第二に、画像処理の技術は比較的成熟しています。業界の画像データが継続的に蓄積され、ビッグデータとアルゴリズム分析機能が継続的に向上しているため、インテリジェントな画像認識アルゴリズムは、現在の画像とデータベース内の画像を迅速に比較して分析し、非常に正確な結論を出すことができます。

具体的には、医療画像診断における2つのコア技術は、画像認識とディープラーニングです。これら 2 つのテクノロジは現在、適用可能で比較的成熟した段階にあります。ワークフローは通常次のようになります。

まず、非構造化画像データを識別、分析、処理して関連情報を抽出します。

次に、大量の臨床画像データと診断経験を人工知能モデルに入力し、ニューラルネットワークがディープラーニングのトレーニングを実行できるようにします。

最後に、継続的に検証、要約、反復されたアルゴリズム モデルに基づいて、画像診断のインテリジェントな推論が実行され、パーソナライズされた診断および治療結果が出力されます。

では、人工知能 + 医療画像は具体的にどのような分野に応用されているのでしょうか?

人工知能＋医用画像処理の3つの応用シナリオ

現在、人工知能+医療画像は主に以下の3つの画像診断ニーズを解決するために使用されています。

01 病変の識別とラベル付け。

X 線、CT、MRI などの画像に対して画像セグメンテーション、特徴抽出、定量分析、比較分析を実行し、データを識別してラベル付けします。同時に、AIの画像分析と計算能力は医師よりもはるかに強力であるため、肉眼では識別が難しい病変の発見、偽陰性診断の発生率の低減、フィルムの読影効率の向上に役立ちます。また、比較的経験が不足している一部の医師の補助診断としても役立ちます。

02 自動ターゲット描写と適応放射線治療。

主に腫瘍の放射線治療のための自動描写やその他の画像処理を実行し、患者の放射線治療中に病変の位置の変化を継続的に識別し、適応型放射線治療を実現し、健康な組織への放射線を減らします。

03 3D画像再構成

グレー統計に基づく登録アルゴリズムと特徴点に基づく登録アルゴリズムは、断層画像登録の問題を解決し、登録時間を節約し、病変の局在、病変の範囲、良悪性の区別、手術計画の設計などに役立ちます。

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このアプリケーションに加えて、人工知能と医療画像の組み合わせには、現在最も困難な問題のいくつかを解決できる 3 つのコア価値があります。

人工知能＋医用画像処理の4つのコアバリュー

強力な画像認識およびコンピューティング機能、継続的に進化する自己学習機能、安定したパフォーマンスの利点により、臨床現場における病院や医師に非常に重要なサポートを提供できます。これは具体的には次の 3 つの側面に反映されています。

01 分類・検出作業を担当します。

人工知能＋医療用画像処理は、大量のデータサンプルから安定した高感度で陽性症例をスクリーニング・分類することができます。例えば、尚益クラウドが発売したXiaoji Doctorは、毎年の乳がん検診で乳房の結節、増殖、腫瘍を効果的に識別することができます。例えば、身体検査中の肺結節のスクリーニングでは、B超音波プローブを通じて乳房画像データを収集し、収集したデータに対して基本的な判断を下し、影をマークして処理します。疑わしい症例が見つかった場合は、放射線科医に引き渡してさらに診断することで、大量の健康な陰性症例が医療資源を占有して無駄にすることを防ぎます。

02 医師の業務の代替。

判断基準が比較的明確で、知識構造が比較的単純な場合、AI乳がん検診は超音波医師の作業の大部分を代替することができ、健康な人の大多数を排除し、医師は問題のある症例にのみ焦点を当てることができます。

03 付加価値のある仕事を提供する。

疾患補助診断、遺伝子解析、予後判定、定量放射線診断などを含む。例えば、腫瘍の診断では、腫瘍の境界を分割して再構成し、病変の位置と体積を正確に測定して、病気の総合的な診断を行います。

04 医師の診察を受けることの困難さを軽減します。

三次病院の場合、画像データは十分かつ高品質です。人工知能+医療画像の導入により、労働に大きく依存する従来の読影モデルを根本的に変え、医療画像診断のプレッシャーをある程度軽減し、同時に三次病院の科学研究ニーズを満たすことができます。

基幹病院は三次病院に比べると医療水準が相対的に遅れており、スタッフの全体的な質も相対的に劣っており、複雑な画像を処理・判断する能力も弱いため、誤診や見逃し率が高くなります。 2つのがんの検査では、末端の医療機関が膨大な業務を担っている。人工知能は、画像診断結果の予備分析と処理を行うことで、検査数を大幅に増やし、誤診や見逃しの割合を減らし、医療レベル全体を向上させることができる。

大規模病院の患者受け入れ圧力が軽減され、小規模病院の医療レベルが向上し、医療全体の効率が向上し、受診困難の問題が効果的に緩和されます。

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