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人工智能可用于加快中风的诊断

时间:2020-04-07 18:30:22 来源:

中风是难以预测的疾病之一。它只是在无处不在的情况下发生,人们面临死亡或永久残疾的风险。评估脑中风的位置并诊断患者病情的严重性很重要。这就是放射科医生为什么对急性缺血性中风进行手动病变分割的原因。但是可以改进这个过程吗?

手动病变分割的问题在于,这非常耗时,并且结果受到操作员偏见的影响。实际上,确实发生了错误-有时将中风诊断为非中风状态。然而,图尔库大学和图尔库PET中心的科学家正在引入一种基于AI的技术,该技术可以提高急性缺血性病变分割的准确性和时间。

本质上,这是一个自动系统,能够查看磁共振图像,分析这些图像并将AIS病变分类为中风和非中风。该系统实际上非常复杂。它比较了患者大脑的弥散加权图像(DWI)和表观弥散系数(ADC)图像,并将潜在的病变保存为病变罩。然后,使用二元分类器筛选那些口罩,以确认这些口罩是否确实包含AIS病变。该系统接受了约200次MRI训练。结果是快速,无偏倚的诊断,它可能比老式的手动病变分割所提供的诊断更为准确。

这种方法如果还划算。它不需要很高的计算能力和内存,这使得它在普通医院的计算机系统中可以使用。到目前为止,它与专家手工绘制的病变显示出良好的一致性。

项目研究员Sanaz Nazari-Farsani说:“我们相信这种方法可以在集成到医院常规临床诊断管道中的普通台式工作站上实现。” 科学家们还指出,该系统不会取代放射线医生。相反,它将帮助他们加快诊断速度并使其更加准确。很好,因为结果将无偏差且可高度重现。

人工智能正在缓慢但必定会进入临床环境。基于AI的工具可以显着提高诊断的准确性。这些系统的优点是速度。他们可以非常快速地分析庞大的图像数据库,找到相似之处并以全面的方式展示它们。而且没有操作员偏见。在未来几年中,医院中对AI的使用将激增,我们将看到它会带来什么样的现实生活收益。

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