Aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la imagen médica.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el campo de las imágenes médicas son las siguientes:

1. Reconstrucción de imágenes de equipos de imágenes

La IA puede utilizar tecnología algorítmica de mapeo de imágenes. para convertir la señal recopilada, una pequeña cantidad puede restaurar una imagen de la misma calidad que una imagen completamente muestreada y, utilizando la tecnología de reconstrucción de imágenes, se pueden reconstruir imágenes de calidad de dosis alta a partir de imágenes de CT y PET de dosis baja. Esto puede reducir el riesgo de radiación y al mismo tiempo satisfacer las necesidades del diagnóstico clínico.

2. Diagnóstico asistido inteligente de enfermedades

(1) Diagnóstico asistido inteligente de enfermedades pulmonares

El campo más maduro de aplicación doméstica de IA+CT Las imágenes son la identificación de nódulos pulmonares. La IA puede identificar eficazmente nódulos que pasan desapercibidos fácilmente, como los nódulos sólidos y los nódulos en vidrio esmerilado de menos de 6 mm, con una precisión de aproximadamente el 90%. También puede proporcionar la ubicación, el tamaño, la densidad y la naturaleza de los nódulos. Además, puede detectar enfermedades pulmonares como tuberculosis, neumotórax y cáncer de pulmón.

(2) Diagnóstico asistido inteligente de las enfermedades del fondo de ojo

Actualmente, el método más utilizado es el cribado de la retinopatía diabética. La reticulopatía diabética es una enfermedad vascular de la retina común y una enfermedad ocular que causa ceguera inducida por fármacos en pacientes diabéticos. A menudo no presenta ningún síntoma clínico en la etapa inicial. Una vez que aparecen los síntomas, se ha perdido la mejor oportunidad de tratamiento.

(3) Diagnóstico asistido inteligente de enfermedades cerebrales

El diagnóstico inteligente actual de enfermedades cerebrales incluye hemorragia cerebral, diagnóstico de aterosclerosis interna, diagnóstico de aneurisma intracraneal y evaluación de la enfermedad de la arteria carótida. etc.

(4) Diagnóstico inteligente asistido de enfermedades neurológicas

La aplicación de la IA en enfermedades neurológicas incluye principalmente la epilepsia, la enfermedad de Alzheimer y la enfermedad de Parkinson. La IA puede procesar y analizar los datos de imágenes del paciente y hacer comparaciones estadísticas con la población normal, calculando así el tamaño y la ubicación de las lesiones de anomalías metabólicas y utilizando tecnología cognitiva para proporcionar opciones de tratamiento y predecir estimaciones de los efectos del tratamiento.

(5) Diagnóstico asistido inteligente de enfermedades cardiovasculares

La IA puede utilizar tecnología de aprendizaje profundo y tecnología de procesamiento de imágenes basada en datos de TC de tórax para diseñar algoritmos específicos para evaluar la vulnerabilidad de las arterias coronarias. Diagnóstico auxiliar inteligente de enfermedades coronarias, planificación de planes de implantación quirúrgica de stent, etc. Al mismo tiempo, también puede diagnosticar de forma inteligente enfermedades complejas como tipos de enfermedades aórticas y aneurismas aórticos.

3. Delineación inteligente de áreas diana

En la actualidad, la radioterapia es uno de los principales tratamientos para pacientes con tumores, y el posicionamiento correcto y la delimitación precisa de los órganos enfermos son la base y la clave. tecnología de la radioterapia. Por lo tanto, antes de la radioterapia, primero es necesario marcar los órganos y la ubicación del tumor en las imágenes de tomografía computarizada. Según los métodos tradicionales, los médicos suelen tardar de 3 a 5 horas.

La eficiencia se puede mejorar enormemente mediante la aplicación de tecnología de IA. La alta precisión de la delineación inteligente de las áreas objetivo por IA puede evitar en gran medida un tratamiento ineficaz debido a una delineación inexacta de las áreas objetivo. En la actualidad, la delimitación del área objetivo de AI+ se ha utilizado con éxito en cáncer de pulmón, cáncer de mama, cáncer de nasofaringe, cáncer de hígado, cáncer de próstata, cáncer de esófago y cáncer de piel.

4. Juicio inteligente de cortes patológicos

El juicio de cortes patológicos es una tarea compleja que a menudo requiere que los médicos tengan conocimientos y experiencia profesionales muy ricos, e incluso médicos con experiencia profesional. también es fácil pasar por alto detalles sutiles, lo que conduce a un sesgo de diagnóstico.

Introducir la inteligencia artificial en el estudio de cortes patológicos y mejorar continuamente el sistema de conocimiento de diagnóstico patológico mediante el aprendizaje de las características del nivel celular de los cortes patológicos es la mejor manera de resolver el problema de la eficiencia de la lectura de cortes. y precisión diagnóstica.