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医学影像学会不会被人工智能取代呢?
我在人工智能公司做AI深度学习与训练也有几个年头了,接触过几家国内排名靠前的AI医疗公司,谈谈个人的看法。
现在很多AI医疗公司都在和全国很牛的三甲医院合作,不可否认做出了很多辅助诊断的产品,效果也很好。前几年在北京还举办了神经系统疾病与全国杰出医生的PK的比赛,直播我也全程观看了,当时看完不寒而栗,结果可想而知,虽然结果AI很牛,中间所有的细节我们并不了解,他能解决神经方面所有的疾病吗,怎么可能!现在人工智能辅助诊断系统在很多医院已经应用了,比如肺结节的筛查,找出肺结节AI优势明显,省了医生很多力气,但是找出来的都是结节吗,结节描述的准吗,AI给出的预测和指导对吗?
就目前效果来看,在医生眼里AI还是个孩子。我训练过这个孩子,训练之不易深有体会,想要取代医生哪有那么容易。人体解剖复杂,不确定因素很多,临床病史、扫描质量、患者配合都是AI的考验,不是你砸几亿美元就能解决的,很多不确定因素AI解决不了,必须人为参与。
个人观点:AI不会也不应该取代放射科医生,但是可以大大的减轻影像医生的工作量,减轻医生的工作负担,未来放射科需要的人也必将是更高精尖的人才。
人工智能会取代影像科医生还是成为影像科的辅助工具?
医学影像AI对医疗界的吸引力之一就在于它能帮助医生提高诊断效率。医学影像的环节处于整个医疗过程中非常上游的环节,医生眼前的黑白影像世界直接决定着临床决策,其“牵一发而动全身”的效果非常明显,能在这个环节帮助到医生确实意义重大。
在提高诊断效率的同时,医学影像AI也能在一定程度上保证早期的检出率。这一点同样是一些医学影像AI公司津津乐道的一件事,特别是当AI帮助医生发现那些险些被遗漏的病例时。
但是,目前来看,人工智能在影像识别上的角色更接近于影像科医生的辅助工具而非取代他们。
为什么这么说呢?深科技就说说我们了解到的两个情况。
事实上,放射科医生在解释图像的时候,会使用到一部分图像以外的信息,例如说他们积累的临床经验或者患者之前的诊疗结果等。这些信息都非常有用,尤其是在区分类似疾病的时候。
也就是说,如果人类专家难以仅仅依靠图像就做出诊断,那么AI也很可能无法诊断。这也就意味着,人类专家的不可替代性依然很强。
另一个问题是,现有的影像数据集本身仍然有不少问题。举个例子,美国国家卫生研究院曾经发布过一个名为ChestX-ray14的数据集,这也是目前最大的开放式胸透照片数据集。
不久前,就有一名来自澳洲的资深影像科研究人员就表示,与人类医生的视觉评估相比,该数据集中的标签不准确、不清楚,并且经常描述医学上的次要发现。“我认为,这些标签无法匹配图像中显示的疾病”,他说。当然,并不是说所有的数据集都有这个问题,但目前来看,高质量的医学影像数据确实难找。
简而言之,现有的图像数据集尚未能保证其准确性,而对于基于准确的数据集训练出来的AI,其结论仅源于影像而不依赖影像以外的信息,这样的信息是否能真实地全面地反映问题也存疑。
医学影像学会被人工智能取代吗
医学影像学不会被人工智能取代,影像方面很多技术比如彩超和X光CT读片都需要医生的肉眼来判断并结合病人的病情用药等来综合分析
医学影像技术被人工智能取代的概率
概率有50%,人工智能会取代超过50%的人工。
之所以建议把人工智能列入国家战略,雷军认为中国有把握这次历史机遇的基础:其一,过去这些年,中国在移动互联网的领先优势,通过云服务和大数据很快会转化为人工智能的优势;
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