В последние годы применение технологий искусственного интеллекта в области медицинской визуализационной диагностики становится все более распространенным, особенно при обнаружении аневризм головного мозга, где точная и быстрая диагностика имеет решающее значение. Сегодня редактор Downcodes представит вам модель обнаружения аневризмы головного мозга, основанную на глубоком обучении. Эта модель значительно повышает эффективность и точность диагностики, предоставляет мощный вспомогательный инструмент для врачей-рентгенологов и эффективно снижает нагрузку на работу, а также улучшает диагностику пациента. опыт лечения. Этот технологический прорыв имеет знаковое значение для области медицинской визуализационной диагностики.
В области медицинской визуализационной диагностики обнаружение церебральных аневризм всегда было проблемой. Но недавно была успешно разработана модель, основанная на глубоком обучении, предоставившая мощный вспомогательный инструмент для врачей-рентгенологов. Эта технология не только повышает уровень обнаружения аневризм головного мозга, но и значительно сокращает время интерпретации и постобработки изображений. Исследователи говорят, что такие инструменты имеют огромный потенциал для улучшения клинического рабочего процесса и улучшения диагностики аневризмы головного мозга.
Быстрая и точная диагностика церебральных аневризм имеет решающее значение для инициирования соответствующих стратегий лечения, оптимизации результатов лечения пациентов и смягчения воздействия этого состояния на отдельных лиц и систему здравоохранения. Поэтому разработка эффективных диагностических инструментов особенно важна.
Примечание к источнику изображения: изображение генерируется искусственным интеллектом и разрешено поставщиком услуг Midjourney.
Под руководством доктора Цзянин Вана из отделения радиологии университетской больницы Хэбэй, Китай, исследователи обучили модель на данных почти 4000 пациентов и протестировали ее еще на 484 пациентах. В ходе анализа команда попросила 10 рентгенологов интерпретировать каждый случай с помощью модели или без нее, а также проводить дополнительные оценки для проверки эффективности модели.
Когда рентгенологи использовали этот инструмент, время интерпретации и постобработки сократилось на 37,2% и 90,8% соответственно. Для младших радиологов помощь модели улучшила AUC (площадь под кривой) с 0,842 до 0,881, для старших радиологов — с 0,853 до 0,895; Чувствительность на уровне поражения и пациента также была улучшена с помощью глубокого обучения, а также была улучшена специфичность на уровне пациента.
Учитывая сложность внутричерепных кровеносных сосудов, обнаружение аневризмы с помощью КТА (компьютерной томографической ангиографии) является трудоемкой и сложной задачей. Кроме того, возросший спрос на КТА-исследования может привести к утомлению рентгенологов, что, наряду с субъективностью интерпретации изображений, часто влияет на точность диагностики.
Исследовательская группа добавила, что их инструмент доказывает, что модели, основанные на глубоком обучении, могут адаптироваться к различным экзаменам, поскольку их модели точны на широком спектре экзаменов. Это решает проблему обобщения, характерную для инструментов глубокого обучения. Подобные модели могут быть особенно полезны для читателей с меньшим опытом работы в условиях, где своевременная диагностика имеет решающее значение.
Успешная разработка этой модели обнаружения церебральной аневризмы на основе глубокого обучения предвещает широкие перспективы применения технологии искусственного интеллекта в области медицинской визуализационной диагностики и предоставляет новые идеи и методы для повышения эффективности и точности диагностики. будущее. Появятся и другие подобные технологии, которые внесут свой вклад в медицину.