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问答：一种新的医疗 AI 模型可以通过查看多种图像类型来帮助发现全身性疾病
华盛顿大学助理教授王胜讨论了 BiomedParse，这是一种 AI 医学图像分析模型，可处理九种类型的医学图像，以更好地预测全身性疾病。医疗专业人员可以将图像加载到系统中，并用通俗易懂的英语向 AI 工具询问有关它们的问题。
来源:华盛顿大学工程 | 专家语录 | 新闻稿 | 研究 | 技术
工程 专家语录 新闻稿 研究 技术2024 年 11 月 18 日
问答：一种新的医疗 AI 模型可以通过查看多种图像类型来帮助发现全身性疾病
BiomedParse 是一种 AI 医学图像分析模型，可处理九种类型的医学图像，以更好地预测全身性疾病。医疗专业人员可以将图像加载到系统中，并用简单的英语向 AI 工具询问有关它们的问题。在这里，用户询问病理幻灯片的具体信息。Zhao 等人。
Zhao 等人。人工智能在阅读医学图像的能力方面取得了令人瞩目的进步。在英国国家医疗服务体系 (National Health Service) 最近进行的一项测试中，一款 AI 工具查看了 10,000 多名女性的乳房 X 光检查结果，并正确识别出哪些患者患有癌症。该 AI 还发现了 11 例医生遗漏的病例。但系统性疾病（如狼疮和糖尿病）对这些系统提出了更大的挑战，因为诊断通常涉及多种医学图像，从 MRI 到 CT 扫描。
一款 AI 工具查看了 10,000 多名女性的乳房 X 光检查结果华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院助理教授 Sheng Wang 与微软研究院和普罗维登斯遗传学与基因组学公司的合著者合作创建了 BiomedParse，这是一种 AI 医学图像分析模型，可适用于九种类型的医学图像，以更好地预测全身性疾病。医疗专业人员可以将图像加载到系统中，并用简单的英语向 AI 系统提问。
王胜 微软研究院 普罗维登斯遗传学和基因组学 BiomedParse该团队于 11 月 18 日在《自然方法》杂志上发表了他们的研究成果。
发表了他们的研究成果UW News 与王先生谈论了该工具以及人工智能在医疗保健领域的伦理和前景。
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你的实验室研究什么？ 王胜 艾伦人工智能研究所 艾伦人工智能研究所 SW GigaPath 世界语 SW SW SW SW