浙大发布最新VR医疗研究报告：AI加持下的三大应用方向

浙大发布最新VR医疗研究报告：AI加持下的三大应用方向

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36氪

等

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来源

1.

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

2.

https://www.pencilnews.cn/p/44057.html

3.

https://www.sohu.com/a/851803737_121620820

4.

http://www.ce.cn/cysc/yy/ylxw/202501/13/t20250113_39264922.shtml

5.

https://m.ofweek.com/medical/2024-11/ART-11157-8440-30652186.html

6.

https://journal.gzzoc.com/ykxb/Stage/ArticleShow.aspx?AID=4249

7.

https://www.shejijingsai.com/2024/08/1169914.html

浙江大学联合香港中文大学深圳分校及圣母大学发布最新研究报告，首次系统性地总结了AI加持下的虚拟现实（VR）技术在医疗领域的应用现状与未来方向。该研究提出了一个创新的分类框架，将相关工作分为医学视觉增强、VR医学数据处理和VR辅助干预三大类别，为未来跨学科研究奠定了重要基础。

医学视觉增强主要通过AI技术提升医疗人员在虚拟空间中的视角感知，帮助他们更好地理解复杂解剖结构和空间关系。这一类别又可分为虚拟物体重建和虚拟视觉增强两个子领域。

在虚拟物体重建方面，基于机器学习的前沿重建方法，如生成式模型和神经隐式函数，使得医疗人员能够以更加直观的方式查看医疗数据。例如，研究团队展示了如何通过深度信息实现全场景手术室的虚拟重建，为手术规划提供直观的三维参考。

虚拟视觉增强则专注于改善医疗人员在培训或手术阶段的视觉感知。通过点云超分和点云补全等技术，可以显著提升手术场景的重建质量，使医疗人员能够以更高的精度执行治疗程序。

VR医学数据处理领域探讨了VR系统如何与AI结合，以辅助对复杂医学数据的分析和理解。这一类别的核心在于从传统2D数据转向更加动态的3D数据分析方法。

在结构和病变分析方面，AI加持的VR系统能够对解剖结构和病变情况进行全面分析。研究团队展示了如何利用点云、网格、体素等多种数据格式，为准确诊断提供额外的感知信息。

疾病诊断方面，基于VR的医疗数据分析为多种诊疗方法提供了基础，包括语义分割、特征提取以及知识嵌入等技术。这些方法能够帮助医生更准确地识别病变，提高诊断效率。

术中支持则是VR医学数据处理的重要应用方向。从术前规划到术中跟踪识别，再到术后分析反馈，AI加持的VR技术正在全面提升手术过程的准确性和有效性。

VR辅助干预领域展示了AI驱动的VR技术在实时互动医疗场景中的实际应用。这一类别涵盖了手术过程中的直接指导和交互式合作两个方向。

术中干预通过将AI诊疗功能集成到虚拟现实平台中，如物体分割和手术阶段识别，为医疗人员提供实时指导。研究团队展示了如何整合多模态数据输入和多平台融合，实现精准的手术导航。

交互式协作则利用人机交互技术为医疗人员提供术中反馈。视觉问答（VQA）和视觉问题定位回答（VQLA）等技术在这一领域发挥了关键作用，帮助医生在手术过程中获得更全面的信息支持。

尽管AI加持的VR技术在医疗领域展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战。数据与集成、伦理和法律问题、以及用户接受度都是需要解决的重要问题。例如，高质量的训练数据稀缺，AI系统的“黑盒”特质可能影响用户的信任度，这些问题都需要在未来的研发中得到重视。

研究团队还展望了VR医疗技术的未来发展方向。随着AI算法的不断进步，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和多模态感知技术，将进一步提升医疗人员的工作效率和患者体验。

这项研究不仅系统性地总结了当前AI加持VR技术在医疗领域的应用现状，更为未来的研究方向提供了重要参考。随着技术的不断发展和完善，VR医疗技术有望在提升医疗服务效率、准确性和有效性方面发挥更大作用，为医疗保健领域带来革命性的变革。