Uno de los métodos de lectura de inteligencia artificial es utilizar la detección de objetos. ()

Uno de los métodos de lectura de inteligencia artificial es utilizar la detección de objetivos. (Correcto) La IA puede utilizar tecnología algorítmica de mapeo de imágenes para restaurar una pequeña cantidad de señales recopiladas a imágenes de la misma calidad que las imágenes muestreadas completamente, y utilizando la tecnología de reconstrucción de imágenes, se pueden reconstruir imágenes de alta calidad a partir de CT y PET de dosis baja. imágenes. Esto no sólo puede satisfacer las necesidades del diagnóstico clínico, sino también reducir el riesgo de radiación.

El campo más maduro de aplicación doméstica de las imágenes por TC con IA es la identificación de nódulos pulmonares. La IA puede identificar eficazmente nódulos que pasan desapercibidos fácilmente, como los nódulos sólidos y los nódulos en vidrio esmerilado de menos de 6 mm, con una precisión de aproximadamente el 90%. También puede proporcionar la ubicación, el tamaño, la densidad y la naturaleza de los nódulos. Además, puede detectar enfermedades pulmonares como tuberculosis, neumotórax y cáncer de pulmón.

Actualmente el método más utilizado es el cribado de diabetes. La reticulopatía diabética es una enfermedad vascular de la retina común y una enfermedad ocular que causa ceguera inducida por fármacos en pacientes diabéticos. A menudo no presenta ningún síntoma clínico en la etapa inicial. Una vez que aparecen los síntomas, se ha perdido la mejor oportunidad de tratamiento.

Hay aproximadamente 27 millones de pacientes con enfermedad del retículo diabético en mi país. A medida que la gente otorga más importancia a la detección de la enfermedad del retículo diabético, la demanda de lecturas del fondo de ojo ha aumentado. Sin embargo, solo hay entre 800 y 100 personas involucradas. En el fondo de ojo, servicios e investigadores médicos y recursos médicos. Hay una grave escasez y hay muchos diagnósticos erróneos y diagnósticos omitidos. La aplicación de inteligencia artificial a la lectura de películas de fondo de ojo para la detección preliminar puede mejorar en gran medida la eficiencia actual de la detección de la retinopatía diabética.

La IA puede diagnosticar algunas enfermedades del fondo de ojo mediante el aprendizaje profundo de las imágenes del fondo de ojo, incluida la retinopatía diabética, el glaucoma, la degeneración macular relacionada con la edad, las cataratas y los agujeros maculares.