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AI引领医学影像革命!生成式AI技术助力医疗企业开发3D成像模型

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AI大模型在医学影像领域的赋能正成为医疗行业的热门话题。医疗巨头企业,如西门子医疗和GE医疗,正在积极探索AI大模型在医学影像中的潜在应用场景。这些尝试目前还处于早期阶段,但展现出了令人期待的前景。让我们一起来看看AI如何助力医学影像,并为医疗行业带来新的突破。

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近日,中国国际医疗器械博览会(CMEF)上引起了广泛关注的话题之一就是新型生成式AI技术,如ChatGPT,在医疗影像领域的应用。据了解,西门子医疗和GE医疗等医疗影像巨头正在开发潜在的AI大模型应用场景。尽管目前这些尝试还处于早期阶段,并面临数据处理和监管等多方面的挑战,但行业内对其潜力充满期待。

AI在医学成像和诊断领域已经发挥着重要作用,临床医生期待通过AI解决方案来帮助预测癌症患者肿瘤生长过程中的风险。未来,AI有望结合图像、实验室数据、病理学以及基因图谱等多个维度,推动精准诊疗的发展。

一位从事医疗大模型技术的专家在CMEF上表示:“我们期待看到企业基于大模型展示多器官3D影像的智能分割等场景。”他进一步解释,医学图像的智能分析和可视化将在临床诊断、癌症早筛、计算机辅助手术规划系统研发以及手术仿真等方面具有广泛的应用前景。

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除了生成式AI技术如ChatGPT,还有其他类似的技术可以助力工程师开发3D成像模型。通过大型语言模型(LLM),可以创建一个通用的解剖模型,从而快速训练每个器官的模型。这对于开发3D成像模型具有重要意义。

华东医院老年放射科主任、张国桢肺微小结节诊疗中心主任李铭表示:“我们期待这样的多器官解剖学模型出来后,可以在协助肺癌早筛等诊断工作中发挥作用,并结合影像AI诊断结果制定下一步的治疗策略。AI系统如何与大模型进行融合,是我们持续关注的问题。”

然而,要建立一个通用的模型还需要解决数据采集和算法创建等问题。例如,算法的训练应基于具体的数据,否则可能导致算法的偏差。比如,在肺结节的诊断中,如果AI算法主要基于西欧和美洲地区的数据,那在这些地区的患者中,算法可能更加精准。但如果将同样的算法应用于中国患者,其准确性可能会降低。因此,为了获得相同的准确度,需要针对特定患者群体重新训练算法。

为了解决算法数据不平衡的问题,上海相关部门已经出台了关于放射影像源头数据采集的规范文件,明确了医学放射影像设备的源头数据采集原则、技术要求以及数据分类和处理规则。这将有助于采集真实医疗场景数据,支持互联网医疗、医疗科研分析、医疗大数据和人工智能研究等工作。

综上所述,AI大模型在医学影像领域的应用正受到医疗企业的积极探索。通过生成式AI技术和其他大型模型的应用,可以实现智能分割、临床诊断、癌症早筛、手术规划等多个方面的突破。然而,要实现这些潜在应用场景,仍需要解决数据处理、算法训练和监管等多重挑战。通过持续的努力和合作,医疗行业有望克服这些挑战,实现AI在医学影像中的广泛应用,从而为临床医生提供更准确、高效的诊断和治疗方案。

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此外,医疗企业还面临着与AI大模型相关的监管问题。随着AI技术的迅速发展,监管机构也在不断努力跟进,确保AI应用的安全性和准确性。医疗企业需要积极配合监管机构,遵循相关规定和标准,确保AI技术在医学影像领域的可靠性和可信度。

尽管AI大模型在医学影像中的应用面临一些挑战和风险,但医疗行业仍然充满信心,相信AI技术将为医学影像带来革命性的变革。通过不断的创新和合作,医疗企业将能够更好地利用AI大模型,实现更精确、高效的医学影像诊断和治疗,为患者提供更好的医疗服务。

综上所述,AI大模型在医学影像领域的赋能是医疗行业的重要发展方向。医疗企业正在积极探索潜在的应用场景,通过生成式AI技术和其他大型模型的应用,为医学影像带来了新的突破。尽管面临一些挑战,但通过持续的努力和合作,医疗行业有望充分发挥AI技术的潜力,为患者提供更准确、高效的医疗服务,推动医学影像的进一步发展。

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