/
放射科 關鍵字列表
AI輔助診斷能否步入日常應用：希望與風險并存
AI技術“能夠還原一個早在10年之前關于特定事件的樣貌”，利用患者記錄中的不同數(shù)據(jù)整理出結構化概述。它還可以在各種意外的臨床狀況之下檢測出異常：例如一位56歲的女性感到左胸疼痛，沒有外傷史，放射科醫(yī)生竟然漏診了她的肋骨骨折。與人類放射科醫(yī)生不同，人類可能會在對復雜病例的診斷達到一定數(shù)量之后陷入停滯，診斷能力再無寸進；而AI卻可以提煉出一切可能性，而不會因為病理學層面的影響因素而分心。
人工智能加持：乳腺成像的增強與顛覆之路
最近發(fā)表在《柳葉刀：腫瘤學》上的一項研究，調查了通過乳房X光片檢測乳腺癌的能力，并比較了AI加一名放射科醫(yī)生同兩名具有多年臨床經(jīng)驗的資深醫(yī)生間的診斷差異。
為什么醫(yī)療行業(yè)的放射科更容易被人工智能顛覆？
在2018年，我們有望看到更多的醫(yī)療領域因為量身定制深度學習技術出現(xiàn)革命性的變革，包括病理學和遺傳學。在未來的一年里，放射領域將不會是唯一一個受益于人工智能奇跡的領域，但它肯定是首批受益的領域之一。
白皮書
數(shù)字化轉型方略
京公網(wǎng)安備 11010802021500號
