Публикации по теме radiology

Публикации по теме 'radiology'

Преимущества LifeVoxel.AI для экономии средств

LifeVoxel.AI использует уникальный и целостный подход к решению проблем сообщества медицинских изображений. Здравоохранение в США очень дорогое, и ежегодно на медицинскую диагностику тратятся миллиарды долларов. Выживаемость пациентов может быть повышена за счет своевременного взаимодействия между врачами и пациентами. Врачам и пациентам давно пора иметь мощную улучшенную визуализацию, систему компьютерной диагностики. Управление медицинскими изображениями в настоящее время использует..

Реалистичный сценарий будущего радиологии на базе искусственного интеллекта - часть 2

Путь к стационарному наблюдению за рентгенологическим исследованием грудной клетки Прогноз о замене искусственного интеллекта радиологов может пугать наше сообщество, но мы точно еще не достигли цели. Пока не наступит этот момент, я постараюсь сделать реалистичный обзор того, каким в ближайшем будущем может стать рабочий процесс радиологии на базе ИИ. Я твердо верю, что игроки, которые меняют правила игры в области искусственного интеллекта и здравоохранения, овладеют искусством..

ИИ для радиологии: нужна ли нам новая платформа?

Нейтральный рынок, поскольку новая национальная инфраструктура ускорит внедрение ИИ в здравоохранении Великобритании Эта статья отражает мои личные взгляды, а не точку зрения Digital Catapult, NHS Digital или любой другой организации. Через несколько лет появится множество приложений с искусственным интеллектом, которые помогут в радиологии. Я не имею в виду научные исследования или клинические испытания. Я имею в виду развернутые, утвержденные и работающие приложения [1] . Это..

Бейте тревогу! Глубокое обучение и ультразвуковое сканирование

Автор Шубханг Десаи Как популярный и дешевый метод диагностики, УЗИ дает возможность создать большую базу данных медицинских изображений. Поскольку многие диагнозы, поставленные радиологами, могут быть сформулированы как задачи классификации, естественно попытаться применить машинное обучение (ML) к этим изображениям. При этом на данный момент ультразвуковая визуализация не является методом, который глубоко изучается сообществом машинного обучения. Это сообщение в блоге:..

Автоматическая интерпретация рентгеновского снимка грудной клетки

Каждый год врачи проводят более 3,6 миллиарда диагностических рентгеновских исследований . В настоящее время обученные радиологи интерпретируют эти миллиарды снимков, но существует значительный интерес к разработке автоматизированных систем интерпретации рентгеновских лучей, чтобы помочь радиологам и повысить квалификацию радиологов в недостаточно обслуживаемых областях. В этом посте будут описаны некоторые недавние наборы данных и методы, применяемые к проблеме интерпретации..

Машинное обучение и искусственный интеллект Введение

Введение в машинное обучение радиолога - серия из 10 частей Часть 3 Авторы: Данило Пена , Dr. Тай Вашон Редактор: Dr. Майкл Докси Часть 1 | Часть 2 Тема искусственного интеллекта (ИИ) давно обсуждается с тех пор, как были разработаны программируемые компьютеры. Ученые и философы ставили под сомнение различия между человеком и машиной. Сможем ли мы запрограммировать человеческий мозг со всеми его сложностями в компьютер? Сможет ли тогда компьютер..

Как AI попадет в читальный зал?

Как AI попадет в читальный зал? Радиология может и дальше играть решающую роль в скрининге, диагностике и лечении заболеваний. Несмотря на то, что месторождение претерпело важные изменения для оцифровки процесса, основные принципы остались прежними. Случай изучается рентгенологом на основе данных (цифровых) изображений и другой информации. Конечным продуктом является (цифровой) отчет, который передается лечащему врачу и сохраняется. Изображения также сохраняются (в цифровом виде)...