人工智能赋能白内障分级诊疗新模式

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展,其在医疗领域的应用正带来革命性的变化。白内障作为全球范围内最常见的可逆性视力障碍之一,在管理和治疗方面依然存在着医疗资源不足、诊断精度低、转诊效率低等诸多实际问题。因此,利用AI技术强大的计算分析和智能决策能力,优化传统医疗实践方式,对于保障人们的视觉健康至关重要。该文探讨AI技术在推动白内障分级诊疗新模式方面的应用,包括白内障图像自动分析与识别、远程医疗和转诊支持等,这些应用能够为白内障患者、社会以及政府带来多方面的显著益处和重要影响,有助于提高白内障诊断和治疗效率,缓解医疗资源不均衡问题,优化医疗资源的配置和管理,推动社会健康进步。然而,AI技术的实际应用也面临风险和挑战,应当充分重视和保护患者数据隐私和安全,建立严格的监管和监督机制,并持续加强技术创新,全面评估AI算法的鲁棒性、公平性和可解释性,以进一步提高AI系统的准确度和可信度。

眼底图像半自动标注系统

近年来,由于人工智能在医疗领域的高速发展,科研人员对医学图像的需求量与日俱增.这些医学图像往往需要经过精细地标注之后才能够被投入使用.与自然图像相比,医学图像的数据标注工作更具专业性、复杂性.因此,医学图像面临着标注速率低、标注成本高等问题,从而导致带标签样本稀缺的困境.眼底图像作为一种重要的医学图像,能够实现绝大多数的眼科疾病筛查与初诊工作,如糖尿病视网膜病变、青光眼等,但也同样面临着标注困难的问题.针对这样的现状,本文设计并开发了一种高效的眼底图像半自动标注系统,该系统的创新点是能够对多种眼病进行半自动标注.针对眼底图像进行多种疾病的预测,预测结果的类型包括疾病分级和病灶分割,标注人员只需对生成的预测结果进行审核并修改,这一过程可以大大降低标注人员的工作量.此外,该系统包括用户管理、项目管理、图像管理、算法模型管理4个模块.通过这4个模块可以实现团队标注中的任务分配,标注进度数据可视化,标注结果快速导出等人性化功能.该系统极大提升了标注人员的标注效率和标注体验.