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huozm32831 2022-05-01 09:30
尽管目前人工智能医疗应用尚在起步阶段,但人工智能医疗的潜力却是不可忽视的。其中,影像识别作为辅助诊断的一个细分领域,将人工智能技术应用于医学影像诊断中,是在医疗领域中人工智能应用最为广泛的场景。

而人工智能在医学影像得以率先爆发与落地应用,主要是由于影像数据的相对易获取性和易处理性。相比于病历等跨越三五年甚至更长时间的数据积累,影像数据仅需单次拍摄,几秒钟即可获取,一张影像片子即可反映病人的大部分病情状况,成为医生确定治疗方案的直接依据。

医学影像庞大且相对标准的数据基础,以及智能图像识别等算法的不断进步,为人工智能医疗在该领域的落地应用提供了坚实基础。从落地方向来看,目前,Al医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位,以肿瘤和慢病领城的疾病筛查为主。

不过,近日,齿科AI企业Diagnocat宣布其研发的一款面向齿科专业人士的人工智能软件,在加拿大获批。该软件可以通过x光和锥束计算机断层扫描(CBCT)识别30多种常见的齿科疾病,包括龋齿、牙石、根尖周病变等,以及部分齿科罕见病变。这让AI医学影响产品的领域又拓宽了一大步。



Diagnocat的创始人兼CEO Alex Sanders,同时也是一名口腔修复专家,Alex 表示,“Diagnocat的目标是使齿科诊断尽可能接近无错误,3D数字齿科正在成为当今齿科行业的巨大组成部分,只需点击Diagnocat按钮几秒钟,齿科专业人士就可以轻松、快速、高效地完成诊断工作。”

Diagnocat 的北美经理Doug Gillespie表示:“齿科学校对学生进行了大量识别FMX和Pan图像的培训,但是,对齿科医生来说,理解和评估CBCT图像的难度要大得多。将Dicom文件转换和分割为STL文件的过程,也是为种植和正畸的3D数字病例的治疗计划积累经验的过程。Diagnocat使这个过程变得简单而高效。”

Diagnocat的人工智能软件目前在欧洲、以色列、意大利、墨西哥的放射科、齿科实验室和大学投入使用,加拿大将成为下一个投入使用的区域。

无疑,作为新一代基础设施建设,人工智能在医疗行业的应用将对传统医疗机构运作方式带来变革,从长远有效缓解医疗资源压力。后疫情时代,AI+医疗有望迎来大发展,而临床放射诊断实践无疑是其中一项重要应用。


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