AI赋能医疗影像：从心血管到癌症的五大应用突破

AI赋能医疗影像：从心血管到癌症的五大应用突破

人工智能在医疗保健系统中发挥着越来越重要的作用，特别是在医学影像领域。通过分析X射线、CT扫描和MRI等高分辨率影像数据，人工智能可以帮助放射科医生提高工作效率和准确性。本文将介绍人工智能在医学影像领域的五大应用案例。

心血管系统异常检测

对结构的测量有助于医生确定是否存在任何异常。经过鉴定，他们决定什么类型的手术和药物是合适的。利用人工智能分析X射线图像的结构可以节省大量的时间。诊断错误的可能性也会降低。在人工智能的帮助下，识别诸如增大或左心房增大之类的因素将变得非常容易。这将引导医生迅速决定下一步要做什么。在成像数据中应用人工智能将有助于识别某些肌肉结构的增厚，如左侧垂直壁。

它还将监测通过及相关动脉的血流变化。肺动脉流量的自动定量为解释医生节省了大量时间，因为它消除了手工测量的检测误差。它还提供了结构化的定量数据，供进一步研究使用。

骨折治疗

有时骨折和软组织损伤可能是肉眼看不见的。使用人工智能工具可以帮助医生对自己的诊断更加准确和自信。人类诊断学家通常通过首先关注其直接的临床问题来观察创伤相关成像。在这个过程中，有时可以忽略骨折。然而，头颈部创伤患者可以通过AI放射学工具准确评估齿状突骨折，齿状突骨折是颈椎骨折的一种类型。

神经系统疾病识别

肌萎缩侧索硬化（ALS）和原发性侧索硬化（PLS）的鉴别高度依赖于医学影像系统。放射科医生经常会出现假阳性，这可以很容易地避免使用人工智能。手动分割和定量敏感性映射（QSM）评估运动皮层通常是困难的。使用人工智能将对研究有很大帮助。它还将有助于开发一种有前途的成像生物标志物。

胸部并发症诊断

肺炎和气胸通常由放射科医生通过影像学检查确定。手工操作时，如果患者已有肺部疾病，如恶性肿瘤或囊性纤维化，识别可能面临困难。除此之外，在胸片上突出在横膈膜穹窿下的肺炎病例也常常被忽视。

然而，人工智能的应用可以准确地识别出这些疾病，从而缩短诊断时间。人工智能也可以帮助确定高危患者时，他们怀疑气胸。创伤或侵入性干预可能导致肺和胸壁之间出现气穴。如果不在适当的时间给药，这种情况可能是致命的。人工智能可以确定气胸的严重程度。

常见癌症鉴别

在乳腺癌或结肠癌的病例中，医学成像通常用于诊断。对于乳腺癌来说，组织的微钙化可能是看不见的，也很难被认为是恶性的。如果它被错误地识别，它可能导致不必要的测试以及治疗。如果错过了，癌症的阶段可能会提前。人工智能将有助于提高准确性，并利用定量成像的特点，根据怀疑导管癌的程度，更准确地对微钙化进行分类。这可能会降低不必要的良性活检的发生率。