(文章来源:新华社)
影像设备是影像数据产生的源头,直接决定着影像的质量,影响着医生的诊断和治疗。医疗影像产业应以AI为切入口,实现源头赋能,完成全流程实时质量控制,将整个医疗环节链条打通。基于联影自主研发的3D图像深度学习引擎,可助力医生以秒级完成器官勾画,大幅提升效率,实现精准放疗。
当前,“AI+医学影像”已成为大家最为看好、最有可能率先实现商业化落地的医疗领域之一。联影的AI赋能从为设备赋能、为临床赋能两个维度来实践。为设备赋能,即打造AI下的全生命周期智能系统管理,实现智能扫描、智能扫描后处理、智能报告及智能治疗。例如在放疗前,传统医生需要长时间用手工勾画放疗的器官和靶区,而智能器官勾画系统则把时间从15分钟缩短到0.3秒内,对于经验不足的物理师来说是极为有力的工具。
而为临床赋能,即针对骨肌、脑神经、心脏血管等不同领域的疾病,打造贯穿临床诊疗工作流的一站式智能解决方案。目前,联影的脑结构智能评估系统可在3秒内,一键自动分割112个大脑子结构,并将数据量化形成报告。医生能够直观了解到脑部发生的病变,提前干预老年痴呆、自闭症、帕金森、脑肿瘤等重大疾病,提升患者的生命质量。
脑结构智能评估可实现秒级自动分割脑部112个子结构,一键得出量化指标,有效预测老年痴呆、自闭症、帕金森、脑肿瘤等疾病。
薛敏认为,医疗AI行业的发展才只是迈出了一小步,医学影像AI仍然有巨大的发展空间。未来,医疗AI将不仅局限在诊断和治疗领域,而是将从B端走向C端,渗透社会大健康领域,借助智能化医疗及可穿戴设备、手术机器人、康复机器人等科技医疗产品,形成贯穿预防、诊断、治疗、康复的全智能化医疗健康生态圈。目前,联影正在构建一个开放的医疗AI创新平台,让广大公司、医生群体都能参与到AI研发中来。通过产学研医各领域跨界开放共享,推进应用创新快速广泛的技术转化和商业落地,加速产业发展。(邓侃)
搭载新一代医疗图像3D渲染引擎,基于物理方法模拟光学传播过程,实现高清精微成像,可助力精准影像诊断、指导手术计划。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)