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研究表明人工智能在医学成像方面与文档一样有效


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根据《柳叶刀数字健康》周二 发表的82篇文章的系统综述,人工智能可以以与医疗保健专业人员相同的准确性从医学成像中检测疾病。

然而,人工智能并没有超越人类的诊断。在比较AI和临床医生诊断准确性的一小部分研究中,研究人员发现深度学习算法可以正确地检测出87%的病例,而临床医生的准确率仅为86%。AI和医疗保健专业人员对健康医学图像的识别率相近,准确率分别为93%和91%。

但是由于缺乏全面的研究来直接比较人类和机器的性能或在真实的临床环境中检查AI,因此深度学习的诊断潜力(使用经过训练的算法来检测非结构化数据(例如医学图像)中的模式的使用仍不确定,研究人员确定。


人工智能有可能在整个医疗保健行业造成深远的破坏,特别是在减少行政浪费,简化账单以及改善患者匹配和人群健康管理方面。像亚马逊,谷歌和英特尔这样的科技巨头在进入医疗行业时正利用其强大的AI功能,提供商和付款人对这项技术更加开放。

然而,尽管在投资者和公众中大肆宣传,但人工智能在诊断中的增值作用却是千差万别的。

伯明翰大学医院NHS的研究人员审查了2012年至2019年之间发表的20,500篇文章,但最终只纳入了其中1%的荟萃分析。纳入的研究范围涵盖乳腺癌,骨伤,呼吸系统疾病,心脏病学,面部外科等。

在研究人员查看的82篇文章中,只有25篇通过使用不同人群的医学图像从外部验证了AI模型,只有14篇直接比较了临床医生和AI的诊断能力。

伯明翰大学NHS基金会信托基金大学教授Alastair Denniston表示:“在少数高质量的研究中,我们发现深度学习确实可以像卫生专业人员一样准确地检测出从癌症到眼科疾病的各种疾病。” 。基金会基金会在英格兰伯明翰及其周围经营四家医院。

迄今为止,美国食品药物管理局已经批准了30多种AI算法用于医疗保健。他们的工作范围从Imagen OsteoDetect 到识别骨骼图像中的腕部骨折,再到IDx-DR 以在眼部扫描中发现糖尿病性视网膜病变,再到Viz.AI Contact 来识别CT扫描中风的迹象。

专家说,放射学和图像分析是诊断AI的最合逻辑的应用领域,因为可以轻松地根据大量可用数据来训练机器学习算法。根据医疗咨询公司Frost&Sullivan的说法,在2018年的100多家医学成像AI初创公司中,大多数用于图像分析。

需要在那里。全球医学图像的数量开始超过现有专家对其进行查看的能力,特别是在中低收入国家。 随着公司投资以适应市场增长,到2023年,基于AI的医学成像市场将在全球范围内达到 20亿美元。

但是专家认为,应该将人工智能视为医生的工具,而不是医生本身。

英特尔健康与生命科学总经理David Ryan 最近对Healthcare Dive表示: “我真的认为这是所有工具的作用,它可以升级并提升临床医生和放射线医生系统中已有的决策支持。” “这确实是一个辅助设备。”

而且,由于在周二发表的荟萃分析中存在一系列局限性,研究人员告诫不要对AI作为自动诊断工具的有用性得出强烈的结论。

宾夕法尼亚大学放射学教授泰莎·库克(Tessa Cook)在评论中写道:“也许更好的结论是,在将AI与人类医师进行比较的狭窄公共机构中,AI并不比人类还差。” “但是数据很少,现在说还为时过早。”


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