中國科學院探索智能影像技術的應用
科學家們探討利用人工智能提升影像工具以改善患者護理和結果
隨著人工智能（AI）的迅速發展，其在多學科醫院的應用範疇也顯著擴展，尤其是在醫學影像方面。智能影像技術正是AI最重要的應用之一，它能夠處理和分析來自CT、超聲波和MRI等不同來源的醫療影像。透過這些分析，能夠更快速且準確地診斷疾病。
由中國科學院計算技術研究所的趙澤博士領導的研究團隊進行了一項全面的回顧，探索影像技術的當前發展狀況及其在各醫療部門的應用。研究人員展示了智能影像技術如何演變為醫院中一個基本而重要的組成部分，幫助患者快速、高效且精確地進行診斷。這篇論文於2024年12月18日在線發佈，並在《中國醫學雜誌》上發表。
趙博士在其手稿中表示：“智能影像技術展現了強大的影像識別能力，使其能夠應用於醫院各科的多種醫學影像模式。”技術界面能夠提取和識別複雜特徵，協助識別疾病並支持臨床診斷。
在這篇回顧文章中，研究人員對多個數據來源進行了深入的搜索，包括PubMed、Web of Science和Google Scholar數據庫。在332篇文章中，選取了56項不同的研究，探討AI在心臟病學、腫瘤學、神經學和眼科等領域分析複雜結構和臨床預測的角色。
在心臟病學方面，基於AI的影像技術在解讀心電圖和超聲心動圖方面顯示出極高的有效性。AI能夠以無與倫比的準確性區分有關心臟健康的特徵，例如檢測左心室肥大或心肌梗塞和心房顫動等疾病。研究人員還利用深度學習算法來更好地評估射血分數並預測心血管風險。這些進步為心臟病專科醫生提供了可靠的工具，以便進行更快速和精確的評估。
在腫瘤學中，智能影像已成為識別、分割和特徵化腫瘤的重要工具。這些工具簡化了診斷流程，減輕了腫瘤科醫生的工作負擔，同時提高了診斷準確性。一種新穎的方法是同時使用PET和CT影像來加強腫瘤的定位和特徵化，展示了多模態技術的潛在好處。
神經學方面，AI驅動的影像應用也取得了顯著進展。基於MRI的AI模型能夠識別阿茲海默病的早期跡象，使干預措施能在早期階段進行。同樣，分析腦電圖信號的AI系統能夠比傳統方法更準確地定位癲癇區域。這些進展有望通過提供更早和更可靠的診斷來徹底改變神經學護理。
在眼科，AI展示了在檢測糖尿病視網膜病變、青光眼和乾眼症等病症方面的獨特能力，使用眼底攝影和其他影像技術。通過自動化分析視網膜照片，這些系統顯著提高了診斷效率，減輕了眼科醫生的壓力。
除了各個專科的個別影響外，智能影像的廣泛影響在於其有潛力減少醫療不平等。先進的AI工具能夠為資源匱乏的地區提供高質量的診斷，讓偏遠或資源有限地區的患者也能獲得尖端醫療。此外，自動化影像系統能夠釋放醫療專業人員的時間，讓他們專注於更複雜的案例，從而優化醫院資源並改善患者結果。
儘管AI驅動的醫療診斷潛力巨大，但仍然存在挑戰。在這方面，趙博士指出：“許多問題仍然存在，包括數據伪影、噪音、更高的模型複雜性以及根據實際任務調整模型的需求。”他們指出，AI系統常常缺乏透明度，這使得臨床醫生難以理解決策的過程。為了解決這個問題，他們建議專注於提高模型的可解釋性，並確保數據集的多樣性和高質量。
展望未來，作者預見智能影像技術將演變為能夠應對越來越複雜醫療挑戰的自適應系統。“我們預期通過技術創新開發出更透明和可解釋的深度學習模型，”趙博士總結道。
在此背景下，智能影像技術的發展不僅能提升醫療服務的質量，還能為醫療體系帶來更大的公平性，這是未來醫療發展的重要方向。隨著技術的進步，未來的醫療環境將更加智能化，醫療專業人員的角色將更加聚焦於臨床判斷和決策，而不是繁瑣的數據處理工作。這一轉變不僅能提升工作效率，還能最終改善患者的治療效果和生活質量。
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