超聲波機器大戰超聲醫生，只有兩名醫生勝出！

發布日期：2019-07-09? 09:16:33

????????超聲波機器的多樣性也在增加，從普通的基于灰度的X射線、CT、MRI、B超等發展到彩色和多維圖像，并結合其他動態和醫學解剖學特征，以及由各種數字反射鏡(如眼底照片、病理圖像等)產生的高分辨率圖像。除了治療數據、基因數據、預后數據和圖像時間維的擴展之外，還有多種數據，如多模成像、病理學、檢查、基因和后續信息等。

????????然而，長期以來，人工識別圖像幾乎是醫療機構使用的方法，這取決于醫生的經驗和狀況。另外，人眼的分辨率和靈敏度客觀上限制了成像數據的充分利用。影像醫生培訓周期長，也給基層醫療機構造成了一定的壓力，要求它們在分級診斷和治療政策的指導下進行疾病的初步診斷。當然，也應該看到，雖然數據量巨大，多樣性很強，但由于醫學圖像數據的標準化、結構化和統一性在整個醫學數據中仍然是很好的，再加上深入學習技術驅動的圖像識別，圖像識別是人工智能技術應用浪潮的前沿，使得醫學圖像智能分析屬于智能醫療各個領域的一個迅速發展的分支。國內外涌現出一批將人工智能技術應用于醫學圖像識別與分析的新興企業。然而，在具體的技術登陸過程中，這些企業往往會遇到一些具體的問題。

????????在這里，我們與大家分享超聲波機器在Intel技術支持下成功開發的智能醫學圖像診斷系統的案例。該系統的任務是識別和分析甲狀腺結節和良惡性的圖像。根據測量結果，我國三級甲等醫院10年內合格放射科醫師的平均準確率約為75%。目前，由雙方研制的DE超聲機器人的精度可達85%以上，在實驗室中的精度可達90%以上。它已應用于醫療機構，為成千上萬的甲狀腺結節患者服務。

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