生命科学

斯坦福大学发布吴恩达团队最新成果:利用 AI 帮助检测脑动脉瘤

作者:澳门葡亰娱乐场手机版    发布时间:2020-04-11 20:51     浏览次数 :118

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雷锋网消息,北京时间 6 月 8 日,斯坦福大学官网发布了吴恩达团队的一项最新成果:放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物,可能会渗漏或破裂,可能导致中风、脑损伤或死亡。

病情描述:想问一下,脑动脉瘤,能做手术吗?今天才知道,在广东番禺,中心医院检查的。

在诊断脑动脉瘤时,医生很快就会从人工智能工具中获得一些帮助 - 大脑中可能泄漏或爆裂的血管中的凸起,可能导致中风,脑损伤或死亡。

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病情分析:如果是发现了有动脉瘤的情况下就是要及时的手术的,不及时的手术到时候是会引起血管堵塞那些的症状的出现的

由斯坦福大学的研究人员开发并在6月7日发表于JAMA Network Open的论文中详细介绍的人工智能工具,突出了可能含有动脉瘤的脑部扫描区域。

这项成果发表在了 JAMA Network Open 上。斯坦福大学统计学研究生、该论文的联合第一作者 Allison Park 说," 人们对机器学习在医学领域的实际作用有很多担忧。这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。"

指导建议:现在检查出来之后马上的治疗就是可以恢复正常的,在平时的时候是可以吃复方血栓通胶囊治疗,预防血管会有堵塞的现象

关于机器学习如何在医学领域实际运作的问题引起了人们的极大关注,斯坦福大学统计学研究生兼该论文的共同主要作者艾莉森公园说。这项研究是人类在人工智能工具的帮助下如何参与诊断过程的一个例子。

据雷锋网了解,该工具围绕一种名为 HeadXNet 的算法构建,可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于在包含动脉瘤的 100 次扫描中发现另外六个动脉瘤,除此之外,它还能提高临床口译医生的共识。

该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建,提高了临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤。它还提高了口译临床医生的共识。虽然HeadXNet在这些实验中的成功很有希望,但研究人员团队

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  • 他们拥有机器学习,放射学和神经外科方面的专业知识 - 提醒说,在实时临床部署之前需要进一步调查以评估AI工具的普遍性。不同医院中心的扫描仪硬件和成像协议的差异。研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。

虽然 HeadXNet 在这些实验中取得的成功很有价值,但研究团队提醒说,需要进一步调查,以便在实际临床部署之前评估 AI 工具的鲁棒性,因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议,研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。

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医师在 AI 帮助下降低了漏诊率

梳理脑部扫描动脉瘤的迹象可能意味着滚动数百张图像。动脉瘤有许多大小和形状,并且在棘手的角度出现气球

对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状,并以不同的角度向外膨胀——有些动脉瘤在一系列类似电影的图像中不过是一个光点。

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