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    哈佛MIT計劃合推人工智能X光射線機

    本文作者: 逸炫 2016-04-26 11:41
    導語:算法從70億個圖像中學習分析X光片,識別潛在的疾病和受傷區域。

    哈佛MIT計劃合推人工智能X光射線機

    圖片來源:Imaging Advantage

    人工智能將讓醫生們在未來更好地解讀X光片。最近,美國最大的放射云服務Imaging Advantage(IA)和麻省理工學院、哈佛醫學院及麻省綜合醫院(MGH)合作推出了一項名為“奇點醫療”的合作項目,宣布計劃開發人工智能X光射線機。

    這項技術將于未來的幾個月內推出,使用的算法從IA的70億個圖像中學習分析X光片,識別潛在的疾病和受傷區域。然后,圖像將發送到IA云平臺連接的500位放射科醫生之一。

    SP Kothari博士和MIT斯隆商學院的Gordon Y Billard教授將帶領項目,哈佛醫學院的放射科教授Sanjay Saini博士和MGH放射科副主席將作為成像質量和放射應用的顧問。

    發布消息中稱,X射線檢查占了所有放射檢查的50%,并且,對于醫院急診中限制病人流動和治療,放射科是一個重要因素。因此,奇點醫療希望對美國醫療系統中發現的問題提供一種可以廣泛應用的解決方法。

    “測試中的不一致以及能否獲得醫護,這是價值2.8萬億美元的美國醫療行業中,存在高達1萬億美元浪費的部分原因。”Imaging Advantage的總裁與COO Brian Hall在一份聲明中說。“如果成功的話,奇點醫療能夠帶來一種能夠改變放射學的解決辦法,提供更快、更精確和更便宜的放射測試,一種放射學家們不可缺少的創新。”

    MIT數據、系統與社會研究院的首席研究科學家Kalyan Veeramachaneni博士也是團隊成員之一,希望看到最初粗略成像階段的決策,如何影響最終預測的精度。

    Hall補充說,這項技術還有潛力擴展到CT(電子計算機斷層掃描)和MR(磁共振掃描),以及其他需要耗時的診斷測試的領域,但是這項技術不會取代放射科醫生,而是幫助醫生們更加高效地工作。

    奇點醫療并不是唯一一個目標將圖像解讀人工智能化的合作項目。2015年10月,IBM收購了Merge,一個有著三千萬醫療圖像的平臺。Avicenna,一個部分屬于Watson健康的軟件,目前正在用于測試心臟病和胸部放射的匿名圖片數據,不過很快就會使用真實的病人信息進行測試。

    IBM希望讓Watson來幫助放射醫生們比較一個圖像與其他圖像及病人的電子健康檔案。

    via HealthCareBusiness

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