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人工智能辅助诊断 l 承载脑肿瘤早筛未来

来源:筛分机    编辑作者:超声波筛分机    发布时间:2021-03    浏览量:

  脑肿瘤是在大脑中生长的大量异常细胞。仅2016年,全球就有33万脑癌和22.7万相关死亡病例。脑肿瘤已经成为危害人类健康的重要疾病之一,其死亡率及致残率非常高。

  迄今为止,磁共振医学影像是筛查颅内病变的最主要方法。但是,颅内肿瘤磁共振影像往往存在“同影异病、同病异影”等情况,单靠影像通常不能识别出脑肿瘤属良性或恶性,更无法判别脑膜瘤、听神经瘤、髓母细胞瘤、胶质瘤等类型。

  

  目前,我国医疗行业存在优质医疗资源总量相对不足,分布不均衡的问题,对脑肿瘤的诊断水平亦良莠不齐:大城市的公立三甲医院,医生专业素养高,但存在读片效率较低的情况,一名影像科医生诊断一位患者需要20分钟,无法满足众多患者的排队问诊现实需求;而基层医院医疗水平相对落后,医疗人员对复杂影像的处理能力、判断能力较为薄弱,因此误诊漏诊率较高。同时,基层医院还承担着大量的癌症筛查任务,需要降低误诊漏诊率的同时,提高诊疗效率,进而提高综合医疗水平。

  据世界卫生组织(WHO)下属的国际癌症研究机构(IARC)在《CA:A Cancer Journal for Clinicians》杂志发布的2020年全球癌症负担状况最新估计报告显示,中国恶性肿瘤发病率基本稳定,新发病例数随人口增长及老龄化不断攀升,年新发病例已达到400万例以上。

  世界卫生组织驻华代表Gauden Galea博士认为,基于中国庞大的人口和可获得的数字医疗数据,使其在开发医疗人工智能方面具有优势。

  人工智能辅助诊断技术发展迅速,已经在越来越多的临床领域出现,对医生进行辅助诊断支持。虽然其诊断结果不能作为医疗诊断的最终结论,但在医生的诊断过程中可以起到辅助诊断的作用,为医生提供参考,大大提高了医生的诊断效率,并在很大程度上帮助医生减少漏误诊率。

  可实现颅内肿瘤的人工智能精确诊断,如脑膜瘤、听神经瘤、髓母细胞瘤、胶质瘤等,且诊断准确率超过 90%。

  利用人工智能技术,可在150s以内准确诊断出脑肿瘤,而纯人脑筛查通常需要20到30分钟或更长时间。

  通过提高靶区勾画精准度,能自动生成结构化报告,包括肿瘤位置、体积等精准信息,辅助医生快速制订最优治疗方案。

  目前人工智能辅助诊断技术已不再属新生事物,但其研究与应用多集中在肺部与乳腺疾病筛查领域,对于最难攻克的脑瘤却发力甚少,背后主要原因在于其更高的技术门槛。和信康集团选择脑瘤作为人工智能技术的突破口,源于集团深耕人工智能技术多年,积淀下成熟的研发理念和算法模型,同时集团拥有专业的医学影像中心,积累了大量的精确病例数据,有助于提升诊断疾病的准确率,进而加快脑肿瘤诊断从病理科医生的主观经验上升到自动化人工智能辅助诊断系统的进程。未来随着人工智能技术愈加成熟,癌症早筛将更高效,癌症也终将可以成为可控制、甚至可治愈的疾病。

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