图4人的视觉系统：人眼的解剖结构以及视皮层的信息流（孙新尧绘制，修改自维基百科）视觉错觉对影像判读的影响目前临床诊断甲状腺结节良恶性的常规超声图像为灰阶图像，由于视觉误差和信息不足，导致诊断的准确性和一致性仍有很大的提升空间。
2019年“AI Everything”全球峰会在阿联酋迪拜召开，目标是展示如何利用人工智能技术在全球范围内实现有影响力的变革。当前，作为引领未来的战略性技术，人工智能在全球范围内蓬勃兴起。许多国家都在加紧部署，陆续出台了人工智能的相关政策和规划，力图在新一轮国际竞争中掌握更多的主动权。不难想象，未来，人工智能将打造一个全新的数字文明，深刻影响人类社会和经济发展的各个领域。“科技向善”然而，...
随着技术飞速发展，人工智能和医疗的结合方式越来越多样化。目前AI在医疗领域中的落地应用场景主要有医学影像、智能诊疗、智能导诊、智能语音、健康管理、病例分析、新药研发以及医疗机器人等，其中在医学影像中的应用最为广泛。01AI助力, 解决影像医学发展的瓶颈医学影像是医生完成诊断的主要依据，通过对影像的分析和比较，从而完成有依据的诊断。但是，在临床实际过程中，往往会存在以下问题：（1）传统定性分析...
当前医疗领域中难以克服的“痼疾”“痛点”将会引导行业研发方向和产业布局，人工智能的辅助终将贯穿疾病诊疗工作的全流程。医疗AI的积极价值当前，“人+AI”的智能化诊疗模式已经开始融入医疗工作当中，在甲状腺结节辅助诊断、早期肺癌筛查、眼底疾患、皮肤癌等领域已经展现出价值，缓解高级医疗机构医生工作负荷强度，提升基层的诊断和治疗能力。这些应用有效地推动了医疗信息分析的高效化、医疗决策的精准化和医疗质...
11月3日，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》正式公布。“十四五”时期，我国将着重办好哪些事？来看梳理→01科技创新1. 瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目；2.推进科研院所、高校、企业科研力量优化配置和资源共享，推进国家实验室建设；3.支持北京...
JUM（Journal of Ultrasound in Medicine）随着人们健康意识的提升、超声诊断技术的发展，甲状腺占位的发病率逐年上升，甲状腺癌已成为美国女性第5大常见疾病，也是很多国家最常见癌症之一。超声是甲状腺占位性病变的主要影像学检查，而常规超声诊断主要依靠医师视觉与经验判断，一方面因视觉局限而获取的信息不准确导致诊断准确性具有瓶颈，另一方面，对超声医师的经验具有一定要求，...
《计算机辅助诊断系统基于不同指南诊断甲状腺良恶性结节的对比分析》最新发表于《临床超声医学杂志》，2020年9月第22卷第9期作者：叶冯颖、李尚青、苏淇琛、游剑虹、王康健、蔡名利、吕国荣福建医科大学附属第二医院、厦门大学附属中山医院、福建医科大学附属漳州市医院、晋江市医院Background 研究背景 甲状腺结节是最常见的内分泌系统疾病，人群中甲状腺结节的患病率为19％～68％。诊断...
台湾大学医学院张天钧教授是台湾内分泌科的翘楚。在病人眼中，张天钧教授是一位权威、值得信赖的名医。此文综述了甲状腺诊疗技术的发展、以及对新技术甲状腺超声检测分析系统的用途。听内分泌专家对甲状腺诊疗方法的推荐建议。摘自：远东医讯新的观念很一下子被接受1979年，我曾跟我的老师陈芳武教授提及想做甲状腺的细针吸引细胞学检查三次，当时最初的回答都是否定的，他认为触诊就可以知道答案。的确，后来我报告给来...
近年来，随着高灵敏度影像学筛查的普及，甲状腺癌的发病率节节攀升。其中，尤以惰性和高分化的乳头型发病率增长最快，由于其良好的预后，在一定程度上带来了过度诊疗的局面。如何提高影像诊断的准确性，同时降低筛查成本，成为摆在医务工作者面前的重大挑战。空白在欧盟 ECR 2018 DIVERSE & UNITED 主题大会上，来自台湾的Chiung-Nien Chen等教授团队发表的研究成果表明，应用F...
M EDTREND医趋势说未来，人工智能将是医生的助手，为医生的决策提供参考，医生根据患者意愿、经济能力、依从性等综合考量并做出决定...... 随着人工智能的发展，医生将转换成为医疗过程中的关键决策者和AI的监管者。对于我们医疗从业者来说，人工智能的时代将是一场翻天覆地的变革。问题是，大家准备好了吗？积极定位人工智能，让AI成为医生助手影像科医生的常态是：白天看病人，中午补病例，晚上跟指南...
想当初手机刚刚进入人们视线里，除了满足移动通讯需求，没人预知今天智能手机的功用。现在看看手机的通讯功能占多大分量？就会明白未来AI的应用空间是无限量。来自美国圣路易斯的华盛顿大学医学院信息研究所所长，AI专家Philip Payne教授和医疗系统创新实验室主任Thomas M. Maddox博士。他们探讨了AI在医疗领域最佳用途，概述了AI技术在医院和诊室里应用所面临的挑战，包括其功能和局限...
