AI医学影像能解决哪些问题

其一，AI改变影像画面的清晰程度以及展现方法，降低误诊率。

利用计算机视觉技术，AI能够对医学图像进行分割、配准、融合、重建，使图像更清晰、立体，丰富了医学图像的呈现方式。同时，AI对动态图像的实时处理功能，也将被运用到成像工艺升级以及辅助医疗器械的定位和导航上。

其二，AI规范化处理非结构化数据，辅助诊断。

据IDC Digital的统计，我国医学影像产生的数据中有80%属于非结构化数据，并且影像报告还缺少统一的标准。在通过AI技术处理非结构性数据时，能够人为的为影像报告设定参数模板，解决各大医院影像报告标准不统一的难题。并且，在大量数据学习后，AI还能实现辅助诊断，基于大数据提供诊疗方案。解决患者重复照影的问题，同时也减轻医生重复性体力劳动，提高诊断准确率。另外，一般情况下机器学习的速度会高于人脑速度，因此，培养一个解读影像报告的“AI熟练工”，比培养一位影像专家更方便、快捷。

其三，AI有效解决医学影像“数据孤岛”问题。

在AI的介入下，数据的及时上传将变成可能。目前很多企业的AI+影像仪器都具有数据实时上传功能，并通过云平台搭建起共享空间。不同科室的医生在获得相关权限后，都能够随时查看病人详细的影像报告，节约了档案查找、不同科室问诊所浪费的时间。这样的方式即有利于“线上会诊”，推动城乡医疗平衡，同时满足了精准医疗的发展，为建立“数字医院”打下了良好的基础。