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人工智能醫(yī)療影像智能診斷機器人

我國人口眾多,醫(yī)療資源分布不平衡,大部分疾病醫(yī)生都要借助影像呈現(xiàn)的方式進行病理診斷。為緩解醫(yī)療資源緊張的問題,隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術在醫(yī)療領域的興起,曙光針對醫(yī)療影像行業(yè)的實際需求,精心打造人工智能醫(yī)療影像診斷機器人。該機器人集成機器學習庫與醫(yī)學圖像處理庫,能夠精準完成醫(yī)療影像中的疾病定性、定位和定量的智能分析,幫助醫(yī)生進行快速精準的診斷。大幅提高了診斷效率,降低了誤診率和漏診率。

覆蓋面廣

支持肺部、乳腺等十多個病種

識別率高

針對特定疾病識別率高達90%

深度優(yōu)化

影像識別的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行優(yōu)化

兼容性強

支持標準DICOM、HL7標準接口

集成度高

高度集成一體化系統(tǒng),降低部署對環(huán)境要求

安全性高

多種容錯技術,保障系統(tǒng)安全

方案架構

人工智能醫(yī)療影像診斷機器人組成模塊.jpg

人工智能醫(yī)療影像智能診斷機器人系統(tǒng)集成機器學習庫與醫(yī)學圖像處理庫實現(xiàn)免部署集成一體化系統(tǒng)。系統(tǒng)囊括了目前大部分醫(yī)學圖像處理與分類的算法,充分保證了系統(tǒng)的實用性與先進性。

目前包含兩個主要診斷功能:疾病識別與相似病例檢索。疾病識別功能采用傳統(tǒng)模式識別技術與最新深度學習技術對輸入影像進行分析與學習,構建診斷模型。同時,模型具備進化功能,能夠在診斷中不斷地優(yōu)化模型,從而使得模型能更為貼切地反映真實世界的狀況,達到高精度的診斷目標。

病灶識別與評估功能,能識別與顯示病灶位置、大小等關鍵信息,并仿照國際著名病情分級和病種語義字典標準RadLax,以規(guī)范化的格式,自動輸出診斷報告。相似病例檢索功能,可根據(jù)病例間的特征,尋找最為相似的病患病例,為目標患者的診斷與治療提供可靠的參考。經(jīng)過對3820例病例的實驗測試,曙光智能閱片系統(tǒng)在肺部CT影像的11種疾病識別率高達90%。

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