AI医学影像行业调研.pptx
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1、“AI+医学影像”行业调研2024/4/7 周日“AI+医学影像”行业调研行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点影像数据快速积累,已具有开发应用规模我国每天产生的影像数据以PB计算,占到医疗行业数据的90%影像医生产能负荷重和部分地区医生影像诊断水平偏低,而人工智能大有所为放射科医师数量存在缺口,医师的疲劳或经验不足可能造成误判政策助推医疗大数据开发应用2016年6月,国务院办公厅印发关于促进和规范健康医疗大数据应用发展指导意见行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点医生方面大幅减
2、少读片时间,降低误诊概率,提高诊疗水平患者方面有效减少诊疗时间,享受大型三甲医院的高水平医疗医院方面对大规模的数据加以利用,建立整体的数字化平台,提高医院的核心业务能力,推进医院之间的数据共享智能识别解决行业痛点:智能识别解决行业痛点:传统的医学图像处理方式是由工程师们创造一套规则,算法根据规则对图像进行处理。但由于规则很难穷尽,所以对于现实中多变的情况准确率不高。而深度学习则无需人工特征提取,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经网络进行深度学习训练,促使其掌握诊断能力。医学影像智能诊断行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点2016年2月,谷歌DeepMind成立DeepMind
3、 Health部门,正式将人工智能技术应用于医疗健康领域,获英国伦敦帝国理工学院、伦敦皇家自由医院和英国国家医疗服务系统(NHS)数据的支持。Google牵头,历时8个月,54名美国眼科专家,将128,175张视网膜照片分级,利用CNN算法,训练自动检测糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿,达到最低值为87%的灵敏度与特异度。Google与Verily公司开发用来诊断乳腺癌的病理人工智能,在于病理学家基于灵敏性和假阳性和乳腺癌病例分析竞争中,人工智能的准确度达到88.5%,而顶级病理学家的准确率为73.3%。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点IBM Watson可以在17秒内阅读34
4、69本医学专著、24.8万篇论文,69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识,包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字,IBM Watson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。2013年,Watson与斯隆凯特琳癌症中心(MSKCC)合作,推出肿瘤解决方案Watson for Oncology。2014年底和2015年底,Watson for Oncology先后进驻泰国曼谷的Bumrungrad InternationalHospital和印度第三大医院系统Manipal Hospitals。2016年8月,IBM与我国21家医院签署IBM
5、 Watson for Oncology的合作意向协议,并于同年12月成立联合会诊中心。行业需求核心技术应用概览难点挑战投资分析公司盘点AI识别先天性白内障研究,我国中山大学的临床试验,利用CNN算法,通过410张各种程度的先天性白内障图片和476张正常图片训练,诊断准确率达92.45%。AI对脑瘤病理切片的快速诊断,利用多层感知机算法,用拉曼散射显微镜生成高度模拟传统的HE染色病理切片,通过过万张图片训练,AI区分胶质瘤和非胶质瘤的准确率达90%。AI对神经假体进行精确控制,伦敦帝国理工学院则尝试了利用支持向量机这一算法,将此前85%的精确度提升到了97%。行业需求核心技术应用概览难点挑战投
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