什么是计算机辅助诊断?推动智慧医疗发展

什么是人工智能医疗?数字技术与公共卫生的结合应用

智慧医疗主要是在现有医疗基础上，引入深度图像识别和人工智能。学习或神经网络等技术的目的是提供可预测的、量身定制的医疗服务，从而减少医生的重复性工作，提高医疗服务的效率、准确性和便利性。人工智能进入医疗行业。医疗4.0时代的新价值已经衍生。人工智能辅助医疗，但它需要得到美国FDA的认证，才能在各国成功推广。提供给机器学习的医学图像必须清晰且有一定的质量，才能产生准确的人工智能效果。技术团队可以为这些24小时工作的器官提供清晰的图像，然后让人工智能进行深度学习(DL)，从而加强技术。

老龄化、低出生率、护理人力不足将影响整个医疗护理行业。结合医疗和ICT技术将节省重复的机械工作，让大健康行业的从业者真正花时间与护理人员互动。

智能医疗是指人工智能技术(AI)在医疗领域的应用。世界卫生组织(世卫组织)将电子保健定义为"利用信息和通信技术(信通技术)支持健康和与健康有关的领域"。世界卫生组织已将其重点从信息通信转向更广泛的数字技术，正式承认数字技术在改善公共卫生方面的重要作用。并敦促会员国优先发展数字卫生技术，作为促进全民健康覆盖和促进实现可持续发展目标的手段。它还进一步将数字健康定义为“涵盖电子健康、移动健康和其他在医疗保健领域应用的新兴技术，如利用先进的计算机科学，如大数据、人工智能等”。在世界卫生组织相关理念和战略的发展背景下，智慧医疗是数字健康发展的一部分，智慧医疗的发展是智慧医疗的重要组成部分。

智能医疗应用的优势:

• 辅助医疗决策:建设医院数字化决策控制中心，组织数据分析，帮助加快医院处理突发事件的效率。
• 改善医患关系:引入数字技术和人工智能(AI)，帮助改善流程，增强患者体验和医患关系。
• 简化管理流程:通过流程机器人(PRA)和人工智能等技术，护理人员可以专注于护理工作，而不是将时间花在行政工作上。
• 优化服务流程:分析医院服务瓶颈，通过设计优化医院服务流程，提高服务质量。
• 提高运营效率:引入数字化供应链、自动化、机器人等技术，提高运营管理和后台效率。

什么是计算机辅助诊断?

计算机辅助检测(CADe)，也称为计算机辅助诊断(CADx)，是一种帮助医生解读医学图像的系统。x光、核磁共振、内窥镜检查和诊断超声等成像技术产生了大量信息，放射科医生或其他医学专业人员必须在短时间内对这些信息进行彻底分析和评估。CAD系统处理典型外观的数字图像或视频，并突出突出突出的特征，例如可能的疾病，为专业人员提供支持决策的输入。随着全切片成像和机器学习算法的出现，CAD在数字病理学中具有潜在的应用前景。到目前为止，它的应用仅限于定量免疫染色，但标准H&E染色也在研究中。

CAD技术主要是指基于医学影像的计算机辅助技术。现在常说的CAD技术主要是指以医学成像为基础的计算机辅助技术。这与计算机辅助检测不同，计算机辅助检测侧重于检测。计算机标记异常迹象，并提供常见的图像处理技术，而无需诊断。计算机辅助诊断是计算机辅助诊断的延伸和最终目的，计算机辅助诊断是计算机辅助诊断的基础和必要阶段。CAD系统的采用有助于提高医生诊断的敏感性和特异性。

CAD是一门跨学科的技术，它将人工智能和计算机视觉与放射学和病理学中的图像处理相结合。一个典型的应用是检测肿瘤。例如，一些医院使用CAD来支持乳房x光检查(乳腺癌诊断)、息肉结肠镜检查和肺癌预防性检查。

计算机辅助检测(CADe)系统通常仅限于标记突出的结构和部件。计算机辅助诊断(CADx)系统评估突出结构。计算机辅助简单分类(CAST)是另一种CAD，它执行完全自动化的初始解释，并将研究分类为有意义的类别，如消极和积极。在需要对危及生命的危急情况进行快速诊断的情况下，CAST对紧急诊断成像特别有用。

计算机断层扫描(CT):
CT图像产生后，医务人员将图像传输到计算机辅助工作站。一旦工作站有数据，它将自动运行程序。初步检测结果大约需要1 ~ 3分钟。该结果将与带有附加指标的图片一起显示，指示该区域的情况。通过点击图片，医生可以放大每个患病部位的特征，进一步诊断是否异常。虽然人工智能技术可以快速标记细微和大量的信息，但有时人工智能系统的参数设置过于敏感。例如，它可能只是一个正常的血管阻塞，但系统不会表现出异常。此时，仍需要有经验的医生进行筛查和排除。

疾病概率预测:
在这个界面非常人性化的系统中，医生可以通过点击科室，输入年龄、症状、数据、影像参数等项目，获得每种疾病的概率。

生物标志物报告:
医生可以点击系统中不同的生物标记物来获得不同的分析报告。例如，在注射显影剂之前或之后，可以获得具有比较症状的不同数据和图表。此外，系统还可以重新添加数据库数据，区分图形的左右两侧或对称显示。大脑的灰质、白质、基底节区是否有病变，也会清楚地显示概率，为医生的诊断提供参考。

CAD技术方法和步骤:

CAD是基于高度复杂的模式识别。扫描x光或其他类型的图像，寻找可疑的结构。通常需要数千张图像来优化算法。将数字图像数据以DICOM格式复制到CAD服务器上，分几个步骤进行准备和分析。

1. 预处理:
   • 减少伪影(图像中的错误)。
   • 图像降噪。
   • 平坦化(调和)图像质量(增加对比度)，是用来清除图像的不同基本条件。
   • 过滤器。
2. 分为:
   • 辨别图像中的不同结构，如心、肺、胸、血管、可能的圆形病变。
   • 与解剖数据库匹配。
   • 在感兴趣的体积中采样灰度值。
3. 结构/ROI(感兴趣区域)分析每个检测到的区域单独分析其特殊特征:
   • 紧凑。
   • 形式、大小和位置。
   • 对临近结构/ROI的参考。
   • ROI内平均灰度值分析。
   • ROI内灰度与结构边界的比值。
4. 评价/分类分析结构后，对每个ROI进行单独评价(评分)，得到TP的概率。
   • 最近邻规则。
   • 最小距离分类器。
   • 级联分类器。
   • 朴素贝叶斯分类器。
   • 人工神经网络。
   • 径向基函数网络(RBF)。
   • 支持向量机(SVM)。
   • 主成分分析(PCA)。

CAD技术注意事项:

• 敏感性和特异性:
  CAD系统试图突出可疑的结构。今天的CAD系统不能100%检测到病理变化。根据系统和应用程序的不同，命中率可以高达90%。正确命中被称为真阳性(TP)，而假阳性(FP)在健康部分被错误标记。FPs越少，特异性越高。低特异性降低了CAD系统的接受度，因为用户必须识别所有这些错误命中。肺总览检查的FP率可降至2次。在其他部分，FP率可能是25或更高。为了有意义的学习分类，种姓制度中的FP率必须极低(每次考试低于1)。
• 绝对检出率:
  放射科医生的绝对检出率是敏感性和特异性的替代。总的来说，临床试验结果在敏感性、特异性和绝对检出率方面可能会有很大差异。每项研究的结果都取决于其基础条件，并且必须根据这些条件进行评估。
  • 回顾性或前瞻性设计。
  • 使用图像的质量。
  • x光检查的条件。
  • 放射科医生的经验和教育。
  • 疾病类型。
  • 考虑病变的大小。