浙大&港中深发布AI医疗VR新突破！

浙大&港中深发布AI医疗VR新突破！

引用

36氪

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来源

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https://36kr.com/p/2924155035048833

2.

https://news.cctv.com/2024/12/30/ARTISzRK22P6rdOuZwfUVz2t241230.shtml

3.

https://www.pconline.com.cn/focus/1736/17362152.html

近日，浙江大学和香港中文大学深圳联合发布了关于AI增强的VR技术在医疗应用中的最新综述报告。该研究由吴逸璇和胡凯源担任共同第一作者，深入探讨了医学视觉增强、VR医学数据处理以及VR辅助干预三大领域的发展。这项研究不仅展示了AI加持下的虚拟现实技术在提升医疗服务效率和准确性方面的巨大潜力，还为未来跨学科研究奠定了基础。

AI加持下的VR辅助医疗工作流程主要包括三个阶段：

1. 医学视觉增强：在虚拟或增强现实场景中提升医疗人员的视觉和感知，帮助理解复杂解剖结构。
2. VR医学数据处理：结合AI技术分析复杂医学数据，增强疾病诊疗能力。
3. VR辅助干预：在手术过程中提供直接指导和辅助，促进医疗人员的互动合作。

医学视觉增强主要通过虚拟物体重建和可视化增强两个子领域来提升医疗人员的视觉感知。

虚拟物体重建

通过AI增强的重建方法，医疗人员可以更直观地查看医疗数据。基于机器学习的重建方法主要分为两类：生成式模型和神经隐式函数。例如，基于深度信息的全场景手术室重建技术，能够提供更全面的手术环境信息。

可视化增强

该技术致力于改善医疗人员在培训或手术阶段的视觉感知。通过渲染方法提升和视觉感知增强，医疗人员能够在增强现实或虚拟现实手术场景中获得更好的视觉体验。例如，点云超分和点云补全方法可以提升手术桌重建的质量。

VR医学数据处理利用虚拟现实技术的沉浸式和交互式特性，突破传统2D数据的限制。具体包括结构和病变分析、疾病诊断以及术中支持三个方面。

结构和病变分析

AI加持下的VR系统能够对解剖结构和病变情况进行全面分析。通过点云、网格、体素等多种数据格式，医疗人员可以获得额外的感知信息，从而做出更准确的诊断。

疾病诊断

基于对虚拟现实场景的医疗数据进行全面分析，可以为多种诊疗方法打下基础，如语义分割、特征提取以及知识嵌入。

术中支持

在数据分析和诊断的基础上，VR医学数据处理能够提升手术过程中的准确性和有效性。具体应用包括术前规划、术中跟踪识别和术后分析反馈。

VR辅助干预展示了其在诊疗和手术阶段中增强医疗人员能力的巨大潜力。主要包括术中干预和交互式协作两个方面。

术中干预

通过将AI加持的诊疗功能集成在虚拟现实平台中，如物体分割、手术阶段识别等，在手术过程中直接为医疗人员提供指导或协助。这需要整合多模态的数据输入和多平台融合。

交互式协作

利用人机交互技术为诊疗人员提供交互式的术中反馈。最近的视觉问答（VQA）和视觉问题定位回答（VQLA）技术在这一领域中发挥了关键作用。

尽管AI增强的VR技术在医疗领域展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战：

1. 数据与集成：高质量、多样化的数据集对于训练高性能的AI模型至关重要，然而，目前AI驱动的医疗虚拟现实技术所需的训练数据依旧稀缺和碎片化。

2. 伦理和法律：患者隐私、数据安全以及知情同意在AI辅助医疗领域格外重要，AI-VR系统必须确保患者的隐私和安全。

3. 用户接受度：AI系统的“黑盒”特质可能会影响用户的信任和接受度，因此，医疗人员通常需要理解AI辅助诊疗背后的决策过程。

未来，随着AI算法的不断发展，VR技术将在沉浸式医疗场景中提供更加准确高效的解决方案。例如，在VR医疗场景中整合自然语言处理技术，实现更自然的人机交互；通过多模态感知融合，提供更全面的医疗数据输入；开发更先进的VR显示设备，提升用户体验。

这项突破性的研究成果无疑将推动医疗保健系统向更加智能化和高效化的方向发展。通过这些前沿技术，医疗人员能够在虚拟环境中进行更直观的解剖结构分析和手术指导，从而提高诊断和治疗效果。