項目背景
在結腸鏡插鏡到盲腸時,內鏡醫師留取圖像,此時智能輔助系統自動啟動,伴隨著腸鏡醫師的退鏡一起實時監督腸道內有無息肉或病變的出現。當人工智能系統懷疑有病變在腸道內出現時,會實時地發出警報聲音提醒腸鏡醫生注意可能遺漏的病變,并且會實時的標注出系統高度懷疑有病變的部位,幫助內鏡醫生發現更多有潛在危險性的病變,做到結直腸癌的早預防、早發現和早治療。
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醫療AI主要是指將人工智能這一項新興技術運用于醫療服務主體、醫療機構和醫療服務對象上。通過AI加持,一方面可基于大數據的優勢,實現更廣的醫療技術覆蓋,并且將其以更低的成本推廣到更廣泛的區域范圍內,普惠社會；另外一方面,則能有助于提高整個行業水平的精細度、專業度,有利于整個醫療行業的發展研究。
在結腸鏡插鏡到盲腸時,內鏡醫師留取圖像,此時智能輔助系統自動啟動,伴隨著腸鏡醫師的退鏡一起實時監督腸道內有無息肉或病變的出現。當人工智能系統懷疑有病變在腸道內出現時,會實時地發出警報聲音提醒腸鏡醫生注意可能遺漏的病變,并且會實時的標注出系統高度懷疑有病變的部位,幫助內鏡醫生發現更多有潛在危險性的病變,做到結直腸癌的早預防、早發現和早治療。
◆ 面臨的現狀與挑戰：醫療數據有90%以上來源于醫學影像,但是這些數據大多需要人工分析,我國醫學影像設備的年增長率為30%,而放射科醫生數量的年增長率僅為4.1%。
◆ 既繁瑣又費力：過去一世紀以來,病理學家大多透過查看顯微鏡下的病理圖片,找出疾病征兆及病情發展。傳統方法下,透過顯微鏡找出異常狀況是既繁瑣又費力的任務。
◆ 重復性工作過多：醫生每天大概要撰寫上百份的重癥報告,很多工作內容并沒有很高的技術含量,反而是體力活。
◆ 診斷難度大：醫學圖像質量不高的現象比較普遍,能夠達到教科書級別的圖像數據只有不到30%,加大了醫生的診斷難度。
準確率達到95%,讓錯診的機率大幅降低。AI的診斷準確度幾乎接近病理學家超出預期,讓人對該技術及醫學工程的未來發展充滿期待。
在保證100%靈敏度的條件下,能夠減少病理醫生65-75%的無謂讀片工作,大大加速診療進程！
人工智能可以幫助病理醫生分擔很多此類重復、機械性的工作內容,讓病理醫生有時間去完成更具有挑戰的工作。
只要計算能力充足,人工智能便可以一次性處理大量圖像數據。更重要的是,人工智能并不會感到疲勞,可以24小時工作。
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