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科技发展为医疗带来了什么样的巨变

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-05-20  来源:腾讯新闻  浏览次数:32
核心提示:现在的科技发展可谓一日千里,日新月异。不论是在工业上还是在农业上等都为人类带来了很多的便利。还记得30年前的春耕,那时只要
 现在的科技发展可谓一日千里,日新月异。不论是在工业上还是在农业上等都为人类带来了很多的便利。还记得30年前的春耕,那时只要家里有牛且耕地技术好,基本上整个村里都在排队等着耕地,而且还得好吃好喝的伺候着。在那个物质匮乏的年代,我甚至还萌生了以后多买些牛的想法,哈哈哈!只是现在的村里早看不到这样的“盛况”了。当然了,除了工业和农业,科技发展也为医疗方面带来了很大的革新,特别是AI影像识别---让人不得不感慨这看得见的医疗加速!

今天就带大家来看看AI影像识别带来的医疗巨变吧!大家跟跟紧我的脚步哦!

首先,医学影像学(Medical Imaging)是典型的科技带来的医学进步,甚至可以说是一场医学革命。

在此之前,对于病患,我们除了通过十分间接的手段比如望闻问切来进行判断,基本上没有其他的办法了,而有了医学影像学,一切变得不一样。

自从1895年德国物理学家威廉·伦琴首次为妻子拍摄了一张左手的X光片以来,我们对医学有了全新的认知。

我们第一次可以在体外对病人体内进行深入的观察和判断,这一点在过去简直是不敢想象的。病人体内的情况如何,我们只能通过对病人总体进行观察,以及触摸等方式才能进行判断。而体内的情况,我们根本不清楚。比如骨骼内部什么情况,我们是无法肉眼观察的,内脏的病灶更是如此。可以说,在相当长的时间里,我们是在盲人摸象。

其次,影像学的出现,直接推动了整个医学的进步。

通过借助一些媒介,诸如X射线、电磁场、超声波等,我们可以在非创伤或者微创伤的基础上,对人体内部的组织器官进行观察,然后诊断医师依据影像信息做出判断。

可以说,如今医学影像已经成为很多医院诊断的基本策略,凡是涉及到无法直接用肉眼观察和判断的疾病,医生基本上要求去做个影像拍摄。

再次,不过这也诞生了一个问题:如何判断影像?

医学影像学的判断,有一套非常严格的标准,也形成了一门学科。

它可以说是很多疾病的最早也是最关键的一步,只有完成基本的确认后,才可以进行下一步的诊断和治疗。

然而,这也诞生了两个严重现实问题:

1,医疗影像的判断十分依赖于严格训练和医生本身的经验。

2,医疗影像的判断十分耗时耗力。尤其是一些细微的病灶总是在挑战人眼的极限。

据统计,一位经过严格训练且临床经验丰富的医生,在诊断一个病例时需查看约200张以上的CT扫描图片,诊断时间约在20分钟以上。这种高强度的诊断工作,不仅严重损耗医生的精力,也对病情诊断的时效性与精准度有着严重的影响。

最后,以上这一切, 是否真的无解?

这里不得不提到科技的伟大------人工智能的出现,使得我们有了一种新的思路。

在人工智能中,最显著的应用就是图像识别,尤其是机器学习发展到现在,通过机器学习来识别图像已经取得了长足的进展。

既然医学影像十分依赖于标准训练和经验积累,而且存在相应的标准,那么,完全可以用机器学习来去替代这个过程。

给予机器相应的教程,输入相应的标准,然后在给予足够训练,那么AI就可以成为影像诊断大师。

不仅可以大大的节约时间,而且由于机器本身的严格分析,可以最大程度避免人类观察不仔细导致的误诊。

事实上,目前已经有相关的研究了,通过将医院积累的大量的影像交给服务器进行深度学习,然后结合已有的判断方式进行训练,最后可以让机器成为判断的影像学大师。极大的缩短了诊断时间,而且提高了诊断的准确率。并且按照机器学习的能力,时间越久,数据量越大,那么这个系统变得越来越聪明。

在某些对照试验中,其准确率可以稳定在85%以上,要知道,三甲超声科经验丰富的医生在对应的测试中,准确率也不过是65%-70%。

而且,机器学习最大的优势之一还在于:机器不会累。

普通人很难长时间集中处理一些内容,所以读片对于医生也是沉重的负担,而机器不怕累,那么自然可以持续性的处理结果。

最后的最后,尽管目前AI读片并没有落地应用,但是国内外不少顶级机构都已经开展了大量的训练和学习,我认为,AI读片未来在医学领域实际应用只是时间问题。而一旦实现,将极大地缓解医生的压力,可以进一步加速医疗上的进步。

 
 
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