详细内容或原文请订阅后点击阅览
澳大利亚开发的AI彻底改变了早期疾病检测
Edith Cowan University（ECU）的研究人员开发了一种尖端的人工智能（AI）系统，该系统可以支持医疗专业人员在一系列严重的健康状况中检测并准确诊断疾病阶段，包括心血管疾病（CVD），糖尿病眼睛并发症和癌症。
来源:ScimexECU开发的AI彻底改变了早期疾病检测 Edith Cowan University（ECU）的研究人员开发了一种尖端的人工智能（AI）系统，该系统可以支持医疗专业人员在一系列严重的健康状况中检测并准确诊断疾病阶段，包括心血管疾病（CVD），糖尿病眼睛并发症和癌症。 AI系统称为监督的对比序列学习算法，使用常规和非侵入性医学图像，例如骨密度扫描和超声检查，不仅用于早期发现疾病，还强调了疾病特异性的变化，有助于分期和临床解释。 ECU研究人员Afsah Saleem博士强调了迫切需要非侵入性技术，以协助检测心血管疾病（CVD）和糖尿病性视网膜病（DR）等医学问题。 Afsah Saleem博士 在全球范围内，CVD影响了6.4亿多人，在澳大利亚，该疾病每四人中有1人。同样，糖尿病性视网膜病博士是目前在全球范围内影响超过1.03亿成人的主要原因，预计到2045年，这一数字预计将增长到1.6亿。在澳大利亚，近190万人患有糖尿病，并且随着时间的推移大约有三分之一的DR。 “这些慢性疾病通常很难在早期阶段检测到，因为它们缺乏明显的症状。当前的诊断方法通常依赖于对医疗扫描的手动评估，这是一个耗时，昂贵且主观的过程，” Saleem博士说。 “作为一名机器学习科学家并从事医学成像，我们的目的是预防或延迟慢性疾病的永久健康损失。” Syed Zulqarnain Gilani博士 Saleem DR将在今年晚些时候在韩国举行的医学图像计算和计算机辅助干预会议上向DR提出研究。
ECU开发的AI彻底改变了早期疾病检测
Edith Cowan University（ECU）的研究人员开发了一种尖端的人工智能（AI）系统，该系统可以支持医疗专业人员在一系列严重的健康状况中检测并准确诊断疾病阶段，包括心血管疾病（CVD），糖尿病眼睛并发症和癌症。
AI系统称为监督的对比序列学习算法，使用常规和非侵入性医学图像，例如骨密度扫描和超声检查，不仅用于早期发现疾病，还强调了疾病特异性的变化，有助于分期和临床解释。
ECU研究人员Afsah Saleem博士强调了迫切需要非侵入性技术，以协助检测心血管疾病（CVD）和糖尿病性视网膜病（DR）等医学问题。Afsah Saleem博士
在全球范围内，CVD影响了6.4亿多人，在澳大利亚，该疾病每四人中有1人。同样，糖尿病性视网膜病博士是目前在全球范围内影响超过1.03亿成人的主要原因，预计到2045年，这一数字预计将增长到1.6亿。在澳大利亚，近190万人患有糖尿病，并且随着时间的推移大约有三分之一的DR。
“这些慢性疾病通常很难在早期阶段检测到，因为它们缺乏明显的症状。当前的诊断方法通常依赖于对医疗扫描的手动评估，这是一个耗时，昂贵且主观的过程，” Saleem博士说。
“作为一名机器学习科学家并从事医学成像，我们的目的是预防或延迟慢性疾病的永久健康损失。”Syed Zulqarnain Gilani博士Saleem DR将在今年晚些时候在韩国举行的医学图像计算和计算机辅助干预会议上向DR提出研究。