2021-02-23 13:23:51

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

人工智能肺结节筛查模型,单从个别单项任务的快速精准完成程度来看,目前,肺结节人工智能模型已经能够实现极高的灵敏度,对于微小结节的检出达到了瞬间全识别。然而,从筛查到诊断的全流程中不难看出,AI需要在发现异常、量化测量、随访跟踪和鉴别诊断中发挥更可靠作用,最终才能具有临床应用价值。

例如,在胸部CT检查中,不同的胸部疾病表现出的征象并不止肺结节一种,在医生看病的过程中,往往要综合考虑胸部CT检出的各种异常症状,做出最终诊断,这是医生的能力、效率最显著的价值体现。还停留在单病识别阶段的大多数AI医疗影像产品,显然不能胜任全方位的临床诊断场景的需求,需要进一步研发多任务、多线程的真实场景诊断模型,才能实现医生生产力的最大解放。

一旦AI实现了对医生日常重复性劳动的替代,人工智能这个“实习助理”将真正转正上岗,医疗过程中的基础环节和瓶颈环节将不断优化,医疗供给与需求的差异将逐步缩小,才能令更多的患者从中受益。



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