AI技术在颅内出血诊断中的应用

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2023-09-28 22:50:51

颅内出血简介

颅内出血((Intracranialhemorrhage,ICH)也叫做脑出血、脑溢血、出血性中风/卒中,具有高发病率、高致残率、高死亡率的特点,是严重的健康问题。脑中的血管破裂出血后,会阻断大脑周围或内部的血液流动,使大脑缺氧,只需要3-4分钟,就有可能让脑细胞开始死亡。对颅内出血做出正确诊断并采取措施对降低残疾率和死亡率至关重要,而识别出血的位置和类型是其中的关键步骤。但是,面对颅内出血这个急诊室里的“常客”,医生们即便练就了一双“火眼金睛”也会显得力不从心。按照出血位置,颅内出血分为脑室内出血(Intraparenchymal)、脑实质性出血(Intraventricular)、蛛网膜下腔出血(Subarachnoid)、硬膜外出血(Subdural)和硬膜下血肿(Epidural)。一般而言,面对颅内出血,医生会检查患者的脑CT,查找出血的存在、部位和类型,但是单以人眼从医学影像中快速准确地将病人按病情轻重缓急区分开,既复杂又耗时。

AI技术在颅内出血诊断中的应用

近期,腾讯AILab在RSNA2019AIChallenge上提出的新算法为破解颅内出血诊断中的困境提供了新思路。该算法通过多模型、多阶段、多信息融合的方法,从超过一百万幅脑部CT图像中找到了颅内出血的病变规律,取得了Stage1和Stage2双榜第一的好成绩。

这一算法模型未来可应用于颅内出血的诊断与治疗当中,提高医生识别出血位置、类型的效率及准确率,加速脑出血病人病情诊断的整体进程,帮助医生制定正确的治疗方案,节省宝贵的抢救时间,创造一定的经济价值和社会价值。同时,该模型也可用于脑出血早期症状的检测,作为医生对脑出血进一步治疗的重要依据。此外,技术的可移植性也有望帮助偏远地区或基层医疗机构对于该病情的诊断和病人的抢救,使更多的脑出血患者收获“生”的希望。

AI技术在医疗行业中的应用

AI技术在医疗行业中的应用已不陌生。技术研发不断深入的同时,腾讯AILab也通过腾讯首款将人工智能技术运用在医学领域的产品“腾讯觅影”持续对外输出医疗AI能力。目前,“腾讯觅影”能利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期肺癌、眼底病变、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病,以及利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测,提高临床医生的诊断准确率和效率。

与此同时,AI技术在临床上的有效性也正在被逐步验证。在北京、上海、广州、温州、南宁、德清等地,“腾讯觅影”在学科带头人的带领下分别针对早期肺癌、消化道肿瘤、眼底疾病等进行临床实验及科研合作,希望以技术帮助优化医疗资源的不均衡。

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关键词

颅内出血 脑出血 医学影像学

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