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2025年1月
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我國人口眾多，醫(yī)療資源分布不平衡，大部分疾病醫(yī)生都要借助影像呈現(xiàn)的方式進行病理診斷。為緩解醫(yī)療資源緊張的問題，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的興起，曙光針對醫(yī)療影像行業(yè)的實際需求，精心打造人工智能醫(yī)療影像診斷機器人。該機器人集成機器學(xué)習(xí)庫與醫(yī)學(xué)圖像處理庫，能夠精準(zhǔn)完成醫(yī)療影像中的疾病定性、定位和定量的智能分析，幫助醫(yī)生進行快速精準(zhǔn)的診斷。大幅提高了診斷效率，降低了誤診率和漏診率。
支持肺部、乳腺等十多個病種
針對特定疾病識別率高達90%
影像識別的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行優(yōu)化
支持標(biāo)準(zhǔn)DICOM、HL7標(biāo)準(zhǔn)接口
高度集成一體化系統(tǒng)，降低部署對環(huán)境要求
多種容錯技術(shù)，保障系統(tǒng)安全
人工智能醫(yī)療影像智能診斷機器人系統(tǒng)集成機器學(xué)習(xí)庫與醫(yī)學(xué)圖像處理庫實現(xiàn)免部署集成一體化系統(tǒng)。系統(tǒng)囊括了目前大部分醫(yī)學(xué)圖像處理與分類的算法，充分保證了系統(tǒng)的實用性與先進性。
目前包含兩個主要診斷功能：疾病識別與相似病例檢索。疾病識別功能采用傳統(tǒng)模式識別技術(shù)與最新深度學(xué)習(xí)技術(shù)對輸入影像進行分析與學(xué)習(xí)，構(gòu)建診斷模型。同時，模型具備進化功能，能夠在診斷中不斷地優(yōu)化模型，從而使得模型能更為貼切地反映真實世界的狀況，達到高精度的診斷目標(biāo)。
病灶識別與評估功能，能識別與顯示病灶位置、大小等關(guān)鍵信息，并仿照國際著名病情分級和病種語義字典標(biāo)準(zhǔn)RadLax，以規(guī)范化的格式，自動輸出診斷報告。相似病例檢索功能，可根據(jù)病例間的特征，尋找最為相似的病患病例，為目標(biāo)患者的診斷與治療提供可靠的參考。經(jīng)過對3820例病例的實驗測試，曙光智能閱片系統(tǒng)在肺部CT影像的11種疾病識別率高達90%。
AI+強大的電子病歷庫和圖像處理庫，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像自動診斷分析，提升診斷效率和質(zhì)量；減少人工投入，解決醫(yī)生資源不足問題。
強大的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析能力，提高影像診斷精準(zhǔn)度，降低誤診率和漏診率。
遠程醫(yī)學(xué)影像診斷，實現(xiàn)頂級醫(yī)療資源的實時共享，緩解醫(yī)療資源分布不均衡問題。
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