AI影像识别技术的五大关键趋势-开课吧

人工智能技术的应用范围很广，并且人工智能技术在各个行业中的发展趋势都是不同的，医学成像就是人工智能技术的主要应用领域。那么AI影像识别技术的趋势如何呢？

AI影像识别技术的五大关键趋势-开课吧

趋势一：实现高水平疾病检测

在评估影像识别AI对医学诊断的价值时，准确性是其首要考虑指标，AI公司正朝着实现高水平疾病检测的目标努力。目前，尽管AI有可能彻底改变疾病诊断的过程，但其价值仍低于大多数放射科医生的期望。

趋势二：增加训练数据集的多样性来扩展软件适用性

AI公司越来越重视扩展其软件的适用性。目前，影像识别AI算法的局限性通常在于其应用限于特定人群。因此，如果患者资料与软件先前接触的数据类型不匹配，软件的疾病检测能力就会降低。

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趋势三：高影像分辨率使算法性能最优

为使AI疾病检测性能最优并提高AI诊断的可靠性，获得高分辨率影像是关键。训练期间使用劣质数据会影响深度学习算法的进步过程和性能水平。模糊的影像会降低AI诊断的准确性，从而降低广泛应用AI的可能性。

趋势四：从单个影像检测多种疾病

多种疾病的检测是影像识别AI应用的另一个重要趋势。公司以前更愿意专注于单一疾病的检测，因为这种方法的成本要低得多，耗时也要少得多。因此，现今许多AI分析工具能识别出的疾病种类有限。他们的算法可能会忽略或误解那些未学习过的疾病，导致误诊，因此这些AI工具在放射学实践中的价值并不是很大。

趋势五：将AI软件集成到成像设备中

将影像识别AI软件直接集成到医疗扫描仪中变得越来越普遍。当前，放射科的AI软件通常是通过云平台部署，或是直接安装在医院的内部服务器上。采用这种做法，放射科需要适应新的工作流程，导致生产力降低，使医院更不愿意使用影像识别AI。