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紧急医疗中利用AI进行腹部CT图像诊断支持的现状……
【摘要】本文回顾了基于人工智能的腹部CT成像非创伤性病变检测模型的文献，以确定使用人工智能检测腹部器官疾病和急腹症的现状和挑战。我们搜索了PubMed和Google Scholar，提取了106篇参考文献。大多数研究旨在检测肝脏、肾脏和结肠的肿瘤，肝脏肿瘤和肾结石的检测准确率较高，而胃肠道疾病的检测准确率较低。在15篇关于急腹症的参考文献中，肾和输尿管结石和结肠炎占10篇。主要的挑战是数据集不足以检测肾和输尿管结石。在检测准确率相对较低的结肠炎检测中，测量结肠壁厚度的方法会导致假阴性和对其他器官的误检。
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人工智能作为日本队列乳房 X 线摄影筛查第二阅读器的功效
概要 1-1 研究名称：在日本队列中使用人工智能作为第二读取器进行乳房X光检查的有效性验证研究 1-2 此项研究已获得医院院长的许可。 1-3本研究已经我院伦理审查委员会审查并批准。 2-1 研究机构：癌研究所有明医院AI医疗中心 研究主任：大口雅彦 2-2 合作研究机构：Google LLC 3-1 研究目标：调查专科医生的解读对日本女性乳腺癌筛查的影响。我们将研究与诊断相当的“读取乳房X光照片的人工智能”。 3-2研究意义：乳腺癌是日本女性最常见的癌症。自 1990 年以来，日本的乳腺癌死亡率一直在上升，尽管其他发达国家的乳腺癌死亡率有所下降。通过乳房 X 线照相进行大规模筛查可以在早期发现乳腺癌，此时仍有可能进行治愈性治疗。但遗憾的是，日本的筛查率仅为42.3%，与欧美75%以上的筛查率相比较低。在日本，建议由不同的放射科医生进行双重阅读，而放射科医生的短缺阻碍了筛查数量的增加。谷歌有限责任公司 (Google LLC) 的人工智能模型近年来取得了进步，现在其图像阅读能力等于或超过专家。本研究的目的是验证该人工智能在日本筛查乳房X光检查病例中的表现，并与日本放射科医生进行比较。 4-1研究方法：回顾性观察研究。 4-2 以下医疗信息及乳房X光检查图像将被匿名化，以验证人工智能的性能。 ① 乳腺钼靶X线检查 ② 临床信息（年龄、性别、病史、访谈、疾病信息、临床分期） ③ 医学影像诊断报告（乳腺钼靶X线检查、超声、CT、MRI、PET） ④ 组织病理学诊断信息 4-3 研究时间：自研究开始之日起批准截止日期为 2023 年 3 月 31 日 5 被选为研究对象的理由：您是 2006 年 4 月 1 日至 2020 年 3 月 31 日期间在癌症研究机构有明医院健康检查中心和乳房中心工作的患者。这适用于那些已经接受过检查的人。 6 研究对象的负担和预期风险（包括不良事件）：无
在数字胸部 X 射线图像诊断中引入人工智能 (AI)...
公司C 检测结节、肿块阴影、浸润阴影和气胸，并以从蓝色（低）到红色（高）的渐变颜色显示存在异常区域的可能性（确定性）。检测到的区域的置信度也显示为分数。
人工智能诊断草莓重要害虫的田间示范
对农业实验站田间采集的3,203幅病害数据图像进行了诊断，准确率较高，为79~99%，但对于导致叶片表面出现褐变症状的白粉病，由于数据量较少，准确率较低，仅为25%（表2）。对2,275张虫害图像数据进行了诊断。结果显示，蓟马（果实）、蚜虫（果实）、粉虱（叶背）在图像中拍摄到健康区域时诊断结果为健康的可能性较大，准确率较低。但其他虫害的准确率较高，在81%~100%之间（表3）。现场诊断结果与农业实验站现场诊断结果的准确率相似（未显示数据）。当检查使用智能手机诊断应用程序在现场拍摄的 632 张病害照片和 179 张虫害照片时，准确率大致相同（表 4，图 1）。对于推广讲师对诊断应用程序的可用性，应用程序的评价普遍良好，具有操作流程简单易懂、图标大且易于使用等特点。