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医学影像大数据与智能医疗

企业新闻 / 2022-09-17 00:48

本文摘要:一般来说大数据是指数据量和数据维度皆相当大,数据形式也很普遍,如数字、文本、图像、声音等等。在医学领域,随着信息化的不断深入,医学数据也更加非常丰富,其中医学影像数据是一个十分最重要的组成部分,而且,医学影像信息被数字化、数据化后构成了非常丰富多样的、存储量可观的医学大数据。今天,我们就讨论一下利用医学影像大数据推展智能化医疗发展方面的话题。

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一般来说大数据是指数据量和数据维度皆相当大,数据形式也很普遍,如数字、文本、图像、声音等等。在医学领域,随着信息化的不断深入,医学数据也更加非常丰富,其中医学影像数据是一个十分最重要的组成部分,而且,医学影像信息被数字化、数据化后构成了非常丰富多样的、存储量可观的医学大数据。今天,我们就讨论一下利用医学影像大数据推展智能化医疗发展方面的话题。

   IBM的智能医学影像分析项目-Watson计划  据报导,IT巨头IBM将以10亿美元并购医学光学设备提供商MergeHealthcare,后者主要协助医生和医院存储和分析CAT断层扫描、X射线以及其他医学影像。IBM计划将Merge的技术统合到自身的Watson人工智能技术中去。IBM指出,Watson的理解计算能力在医学造影方面几乎可以分辨患者应当拒绝接受X射线、CAT还是核磁共振,现在独缺的是客户以及医学影像资料,而这刚好也是Merge可以获取的资源。  目前医疗数据中有多达90%来自于医学影像,但是这些数据大多要展开人工分析。

如果需要运用人工智能技术分析医学影像,并将影像与医学文本记录展开交叉对比,就需要很大地减少医学临床上的犯规,协助医生精准临床,挽回患者生命。  IBM的Watson计划点子很好,但是仍然不存在着诸多挑战。仅次于的问题在于如何证明这个计划的效果,如何向身体健康保险公司证明对于Watson的投资物有所值。具体地说,Watson计划能否确实地让患者获得精确的临床,传统的放射科医师忽视的临床方面的问题能否让IBM的智能技术找到。

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  中国人“数字肺”项目  我们再行回过头来想到国内。转入数字化时代,数字化、标准化、网络化、海量存储和大数据的应用于,已沦为医学发展的主流方向和最重要标志。大数据的发展拒绝医院要改变传统的医疗模式-把疾病的早于防治、早于临床、早于化疗等服务放到第一位考虑到。

随着人们期望更佳的医疗卫生保健服务,从出生于到丧生的全程医疗服务也早已沦为了医疗管理新模式的发展方向。通过互联网络把防治、临床和临床作业过程划入到数字化网络中,构建这些最重要任务的核心环节就是医学影像信息化,体现大数据、动态在线、多点传输与分享给现代医疗带给的益处。  据报导,由北京医院等国内著名大医院牵头与合作,积极开展了中国人“数字肺”项目-“基于医学影像大数据的呼吸系统疾病辅助临床平台”。项目以建构具备统计学意义的中国人“数字肺”,说明了支气管、肺血管和肺实质结构与有所不同主要肺部疾病之间的关系,通过使用数据挖掘与分析分析技术,分析、处置和分析COPD、支气管哮喘、支气管扩展、肺间质性疾病、肺栓塞和孤立无援性肺结节的评价体系和临床标准。

目前,该项目早已在身体健康成人支气管树根不平面末端特性的研究、低剂量CT扫瞄的对支气管定量测量的评价研究、吸烟者对肺的组织受损的横向研究、肺血管转变与肺气肿定量的动态评估等方面获得了进展,取得了一系列卓有成效的研究成果。    影像大数据-早期肺癌筛查平台  在大数据流行的今天,大型影像临床设备融合大数据分析获取更加精确的临床报告似乎是更加不切实际和更加可信的事情。据报导,由上海多家大型医疗机构合作积极开展了“上海地区早期肺癌的影像学筛查及临床研究”项目。

该项目通过多家医院多中心收集、分享并研究早期肺癌病例数据样本,制订早期肺癌高危人群预警指标,进而创建一套肺癌筛查及早期临床的最佳方案和标准流程。同时,在多中心研究基础上,创建可扩展、可挖出的上海市早期肺癌患者数据库。该平台涵括调查问卷、患者信息管理、影像借阅、肺结节CAD检测、结构化临床报告、远程救治、病人随访、统计分析等筛查全过程,为研究项目获取扎实技术基础。目前,该早期肺癌筛查平台已构建上海多家三甲医院数据网络,反对多家医院在线动态救治、资源共享;此外,通过人工智能技术自动精准辨识小肺结节,可协助医生增加漏诊。


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