Khám phá sức mạnh biến đổi của Phân tích hình ảnh y tế bằng AI để chẩn đoán chính xác, phát hiện bệnh sớm và đưa ra các giải pháp chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa.
Phân tích hình ảnh y tế liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật tính toán, chủ yếu từ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) , để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các hình ảnh y tế như X-quang, chụp CT, MRI và siêu âm. Mục tiêu là hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng chẩn đoán bệnh sớm hơn, lập kế hoạch điều trị hiệu quả hơn và theo dõi tiến trình của bệnh nhân với độ chính xác cao hơn. Lĩnh vực này tận dụng các thuật toán để tự động hóa hoặc hỗ trợ các nhiệm vụ thường do các chuyên gia thực hiện, chẳng hạn như bác sĩ X quang hoặc bác sĩ bệnh học, nhằm mục đích cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe, cuối cùng là góp phần vào AI trong các Giải pháp chăm sóc sức khỏe .
Về bản chất, Medical Image Analysis áp dụng nhiều kỹ thuật thị giác máy tính (CV) khác nhau được thiết kế riêng cho những thách thức độc đáo của dữ liệu y tế. Hình ảnh y tế thường chứa các cấu trúc giải phẫu phức tạp, các bất thường tinh vi đòi hỏi độ nhạy phát hiện cao và tuân thủ các định dạng chuẩn như DICOM (Hình ảnh kỹ thuật số và truyền thông trong y học) . Các kỹ thuật ML chính được sử dụng bao gồm:
Học sâu (DL) , đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , đã thúc đẩy đáng kể lĩnh vực này. CNN rất giỏi trong việc tự động học các đặc điểm phân cấp phức tạp trực tiếp từ dữ liệu hình ảnh, thường vượt trội hơn các phương pháp xử lý hình ảnh truyền thống về hiệu suất trong các tác vụ như trích xuất đặc điểm và nhận dạng mẫu. Các khuôn khổ như PyTorch và TensorFlow cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng các mô hình phức tạp này.
Phân tích hình ảnh y tế bằng AI đang chuyển đổi nhiều khía cạnh của hoạt động lâm sàng:
Mặc dù Phân tích hình ảnh y tế vay mượn nhiều từ CV nói chung nhưng nó có những đặc điểm riêng biệt:
Phát triển và triển khai các giải pháp phân tích hình ảnh y tế liên quan đến các công cụ và nền tảng chuyên dụng. Bên cạnh các thư viện nền tảng như PyTorch và TensorFlow , các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp quy trình làm việc hợp lý để đào tạo các mô hình tùy chỉnh trên các tập dữ liệu y tế, quản lý các thí nghiệm và chuẩn bị các mô hình để triển khai . Các thư viện như OpenCV cũng rất cần thiết cho các tác vụ xử lý hình ảnh. Phát triển mô hình hiệu quả thường đòi hỏi phải điều chỉnh siêu tham số cẩn thận và các chiến lược tăng cường dữ liệu mạnh mẽ phù hợp với hình ảnh y tế. Các cơ quan quản lý như FDA cung cấp hướng dẫn về AI/ML trong các thiết bị y tế . Các tổ chức nghiên cứu như NIH thúc đẩy AI trong nghiên cứu y sinh .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
