先进的影像技术是现代医疗保健服务最强大的工具之一。这些工具通常用于体检、内部解剖可视化或基于自觉症状进行的病理三角分析。


超声机


最近发表在《Healthcare》杂志上的一项研究发现,仅在过去十年中,CT和超声检查的比率就几乎翻了一番,这表明在医疗保健服务中使用影像技术的趋势越来越明显。潜在原因有很多,原因之一在于医学影像技术已经变得非常先进,这意味着临床医生可以使用这些工具来准确判断问题并迅速进行治疗。因此,人们进行了大量投资以提升这些工具的智能化水平,使其更易于获得并使用,公众也越来越关注这一领域的发展。

各机构正在迅速响应这一趋势。上周,在医疗保健领域有着突出影响力的设备和服务巨头通用电气公司(GE)宣布自己从比尔及梅琳达·盖茨基金会(Bill & Melinda Gates foundation)获得了4400万美元的拨款,用于开发人工智能辅助超声技术。新闻稿中表示,这一举措背后的主要目标之一是创建一个对用户而言更友好的界面,使临床医生能够更好地利用各种医疗保健筛查技术,特别是要着眼于改善中低收入国家的医疗保健成果、提升医疗保健服务的可获得性。

GE医疗超声部总裁兼首席执行官罗兰·罗特(Roland Rott)解释说,尽管超声技术是医疗领域用于筛查和诊断的一个非常强大的工具,但“关键限制之一在于,要指导技术水平较低的用户在其护理环境中有效应用负担得起价格的床旁超声。“这笔拨款背后的目的是希望是帮助弥合这一差距,并引导用户使用超声设备更好地获取图像和诊断信息。

这种理念愈加驱动着不同种类医学影像技术的改进和发展。

今年早些时候,一项发表在《放射学》(Radiology)杂志上的研究表明,一种高度专业化的人工智能算法能够以显著水平的准确度预测乳腺癌症风险。这项研究影响重大;尽管专家们多年来一直在讨论人工智能工具在临床医学中的使用,但像这样的例子为如何将人工智能工具实际嵌入临床医生的工作流程提供了现实参考。

此外,这些工具也很有可能供患者直接使用。以DermAssist为例,它是谷歌健康(Google Health)开发的一种工具,可以帮助用户查询有关皮肤问题的信息。正如该服务所描述的:用户可以“上传3张展现你皮肤状况的照片并回答几个问题。DermAssist利用从数百万张皮肤相关图像中获取的信息,在你提交的照片和信息中寻找各种与皮肤状况相关的迹象。”这样的工具虽然仍处于起步阶段,但就改变人们接受医疗保健服务的方式而言有着令人难以置信的潜力。

这些只是影像技术逐渐应用人工智能和机器学习领域取得的先进工作成果的几个例子。当然,这项技术还有很长的路要走,还需要进一步的发展。然而,如果操作得当,这些工具的潜力巨大。尽管临床医生有不同于人工智能工具的能力,譬如他们可以考虑其他因素,如患者背景、患者的既往病史和社会因素,但像这样的人工智能工具仍然具有价值,比如能够进行患者鉴别分类或是发挥临床决策支持系统的作用。事实上,医学影像已经成为现代医学实践中不可或缺的一部分,而这一领域的创新可以真正影响到医疗保健服务领域。



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