“人工智能深度渗透，助力CT设备诊断更精准”

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科学技术日报记者华凌

在新冠肺炎疫情防控中，ct设备显示出了极大的临床诊断价值:在我国许多省份的诊疗指南中已确定提出，将通过高分辨率的ct进行新冠肺炎扫描，辅助临床确诊。 钟南山院士和全世界共享新冠的“全程诊疗经验”也确定，对早期肺炎和早期影像学症状不明显的患者，用更高分辨率的ct进行诊断是一个非常有价值的经验。

人工智能研究权威专家、首位获得“国际人工智能十杰”称号的亚洲学者、北京大学智能科学系副主任王立威教授表示:“我国人口众多，带来了巨大的医学影像数据，这是ai技术在医疗行业应用非常好的数据量基础。 但是，与脸部识别等其他应用不同，例如胸部ct图像中，尽管多人肺部图像积累了很大的数据量，但这些图像看起来很相似，识别病灶需要很多病灶详细数据。 因此，对于医学图像的ai辅助应用来说，图像的细节非常重要，数据源必须是高清晰度的，能够提供高清晰度的细节图像，有了良好、高质量的数据源，ai可以更有效地辅助病灶的识别。 ”。

这样的创新不仅带来了图像更高清晰、更准确，更有价值的是，人工智能技术的应用作为图像解决和诊断的扩展，有助于更高清晰度的原始数据采集，使计算和机器学习的数据更加准确、有效，为人工智能技术与医疗行业深度的结合奠定基础

来自临床现场的影像专家指出，基层医院正在普及64排ct设备，在三甲医院流通量也很大的全身扫描设备诉求较大，临床上这类设备的高清影像、数据的比较有效性、规范性、数据的质量控制等诉求更高。 基于1024成像技术获取百万级分辨率的源数据后，嵌入式人工智能业务套件使ace在高效成像、图像后解决、智能业务流程中空之间实现了更大的智能图像解决和操作流程，

例如，针对中国死亡率最高的中风疾病的诊断，基于ai技术的智能中风影像诊断工具“fast stroke with ai inside”可以实现一键影像，直观判断侧支循环，有助于医生迅速诊断和制定治疗方案。 根据这些规范一致的数据细节客观准确地表述，医生可以非常直观地看到细微的血流状况，不受经验、年资的限制，为患者争取越来越多的急救时间，推动医院影像诊断方面的同质化。