很难想象如果没有技术的发展和利用，现代医学领域会是什么样子。 X射线、核磁共振成像和其他解决方案已广泛应用于各个医疗领域，以提高诊断准确性和效率，同时也大限度地减少人为错误的情况。 

随着技术的不断发展，各种技术的新颖实现和突破既是可期的也是不可或缺的。此类技术的一个例子是人工智能图像识别模型，可以对其进行训练以在医学领域提供多种且重要的用途。 

本文提供了一些示例，说明如何使用图像识别模型来提高医疗诊断的准确性，协助检索类似情况的信息，甚至提示人们根据初步的人工智能诊断寻求医疗建议。 

什么是AI图像识别？

患者 X 射线 - 使用 AI 进行图像识别 - 在医学中的应用

人工智能图像识别是深度学习的一个子领域，它使用计算机视觉来识别图像的内容。三种主要的图像识别模型类型包括：

• 图像分类

• 物体检测

• 图像分割 

虽然这三者都部署类似的神经网络来识别图像内容，但它们都有不同的目的。在医学和医疗保健领域，可以训练图像识别模型来发现、识别和/或定位图像中的特定实例，例如缺陷、肿瘤或病变。 

AI图像识别如何应用于医学？诊断

图像识别模型可以帮助诊断各种情况。这些模型可以经过训练和部署来扫描 MRI 或 X 射线机的图像以及其他视觉输出，以检测、定位和标记模型经过训练可识别的医疗异常。 

例如，它可以识别图像中肿瘤的数量和确切位置，帮助医生将注意力引向恶性或癌性元素。 

这些信息可以帮助医生提供及时、准确的诊断，从而有助于患者的治疗。它还可以提高他们识别人眼可能无法清晰可见的微小恶性元素（例如肿瘤）的能力。这种及时、准确的诊断反过来将提高医疗服务和提供者的效率，减少筛查和再筛查的时间，并提高医生提供早期、准确的治疗计划的能力。 

这些好处对于处理经常给急诊室带来高压的大规模和不寻常事件（例如自然灾害、战争等的受害者）的医生来说尤其重要。此外，图像识别模型可以按照一个集中标准进行训练，并在广泛的医院和诊所中部署，有助于标准化跨地区的诊断过程。

培训和人为错误预防

经过训练的图像识别模型还可以辅助医生的培训。

经过训练的图像识别模型还可以辅助医生的培训。这些模型可以成为初级医生的支持机制，确保他们在诊断和解释筛查过程中不会错过 X 射线或 MRI 中的重要细节。 平台提供项目管理功能，使主管能够轻松审查图像识别模型的部署，为初级医生使用这些模型创建一个安全网，而更高级的管理层能够确保一切正常运行。这不仅提高了诊断过程的标准和质量，而且还有助于减轻年轻医生在正确诊断患者时可能感受到的压力。 

这同样适用于使用 X 射线扫描来确定单个牙齿是否需要侵入性治疗的牙科领域。在某些情况下，各种情况很难被注意到，特别是在其发展的早期阶段（例如腐烂）。可以训练对象检测模型来扫描 X 射线机拍摄的图像，并将牙医的注意力引导到潜在问题的区域。

此外，这些人工智能驱动的模型可以减少医院因人为错误而遇到的诉讼数量、财务影响和声誉问题。根据 Pinnacle Care 的数据，美国卫生部门的人为错误和其他低效率问题每年造成 7500 亿美元的损失，大多数美国人一生中至少被误诊一次。在美国，每年与此类错误相关的死亡人数在 40,000 至 80,000 人之间，这表明需要先进的技术解决方案来帮助解决这一问题。医学中的图像识别模型等技术可以帮助标准化流程，并创建可靠的流程和诊断跟踪。 

检索类似条件的信息

利用图像识别模型的另一种方法是使用这种人工智能驱动的技术来帮助检索类似情况的信息，这些信息已被确定为以多种方式与患者的体检结果密切相关。

利用图像识别模型的另一种方法是使用这种人工智能驱动的技术来帮助检索类似情况的信息，这些信息已被确定为以多种方式与患者的体检结果密切相关。 MRI 或 X 射线扫描已经被应用，为医疗团队提供各种疾病和创伤的深入图像，包括癌症、骨折和许多其他疾病。 

图像相似性搜索可在此领域大有裨益，因为它可检索出与正在分析的图像相似的图像（这些图像均来自患者的体检）。图像相似性搜索模型可提供与相关患者图像外观相似的 X 射线/MRI 图像，从而帮助医生做出准确、正确的诊断。 

出于以下几个原因，此类见解将非常有益。首先，如果医生错过图像中的一些重要细节，它们将减少人为错误的可能性。其次，经验不足的医生在职业生涯的早期阶段可能会欣赏有洞察力的信息。 

早期诊断

软件还可用于医院外的医疗用途。

软件也可用于医院外的医疗目的。 AI图像识别模型可以由医疗专业人员进行高标准的培训，然后由具有基本图像能力的外行操作员进行部署。

例如，图像识别模型可以分析包含胎记或任何其他皮肤色素沉着变化的图像，并建议皮肤癌、感染或其他疾病的可能性。根据分析结果，模型可以根据帮助开发模型的训练有素的医疗专业人员规定的概率阈值，建议该人是否应该寻求医疗帮助。 

在医院之外实施此类技术作为自我诊断媒介可以增加定期跟踪自己健康状况并及早发现任何潜在问题的人数。  

图像识别平台由三个模型组成，非常适合在医疗和保健领域使用：

图像分类模型– 将图像内容分类为特定类别，并提供每个分类标签的置信百分比估计。

物体检测——扫描、识别和定位图像内容。

图像相似性模型- 部署用于在大型数据集中查找视觉上相似的图像。 

结论

总体而言，图像识别模型对医疗领域非常有益。当用于提高医疗诊断的准确性和速度时，图像识别模型可以为从早期治疗中受益的患者带来显着的健康益处。此外，它们还通过减少人为错误的可能性和误诊产生的费用，为医院带来显着的经济效益。 

他们还在医学生或经验不足的医生接受培训或开始职业生涯时为他们提供支持。在医院之外，一旦经过医疗专业人员的培训，这些模型就可以用来识别各种情况的概率，并提示人们在出现潜在异常情况时寻求医疗救助。