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医学成像中的人工智能：它如何发现医生可能错过的东西
几十年来，X 射线、MRI 和 CT 扫描等医学成像一直是医疗保健的基石。这些工具让医生无需手术就能看到体内情况，帮助他们及早发现疾病并制定治疗方案。但解读这些图像可能是一项艰巨的任务，即使是经验丰富的医生也是如此。这就是人工智能 (AI) 发挥作用的地方，它提供了新的 […]文章 AI 在医学成像中的应用：它如何发现医生可能错过的东西最先出现在 Knowridge Science Report 上。
来源:Knowridge科学报告几十年来，X 光、MRI 和 CT 扫描等医学成像一直是医疗保健的基石。这些工具让医生无需手术即可查看身体内部，帮助他们及早发现疾病并制定治疗计划。
但解读这些图像可能具有挑战性，即使对于经验丰富的医生也是如此。这就是人工智能 (AI) 发挥作用的地方，它提供了快速、精确和准确地分析医学图像的新方法。
人工智能驱动的医学成像分析使用高级算法来检查图像、识别模式和检测异常。这些系统在海量数据集（数百万张医学图像）上进行训练，以识别癌症、心脏病或骨折等疾病的迹象。
经过训练后，人工智能可以通过标记潜在问题、测量生长或病变，甚至预测疾病可能如何发展来协助医生。
该领域的一项突破是AI能够发现人眼经常错过的疾病早期迹象。例如，斯坦福大学的研究人员开发了一种AI系统，可以分析胸部X光片以检测肺炎，其准确度可与经验丰富的放射科医生相媲美。
同样，事实证明，AI工具在从照片中识别某些类型的皮肤癌方面表现优于医生，从而提供了可以挽救生命的第二意见。
在乳腺癌领域，AI取得了显着进展。研究表明，AI系统可以分析乳房X光片以检测早期肿瘤，有时可以识别出人类放射科医生遗漏的癌症。
2020年发表在《自然》杂志上的一项研究表明，AI模型将假阴性（漏诊癌症）减少了9.4％，将假阳性（误诊癌症）减少了5.7％，从而使筛查更加可靠。
自然AI 不仅能发现问题，还能节省时间。放射科医生通常要花几个小时查看数十张扫描图，但 AI 可以在几秒钟内分析相同的图像，突出显示值得关注的区域。
实用要点：
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