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索安機電：醫(yī)療領(lǐng)域AI智能影像識別的三大難點

索安機電指出，人工智能技術(shù)愈趨成熟，應(yīng)用范疇更廣泛。在未來應(yīng)用方面，智能影像識別技術(shù)理論上可廣泛應(yīng)用于不同癌癥，但個別罕有病，病人數(shù)據(jù)不多，影響系統(tǒng)準確性。

索安機電還指出，語音交互、計算機視覺、認知計算等技術(shù)蓬勃發(fā)展，助推了語音錄入病例、醫(yī)療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機器人、個人健康大數(shù)據(jù)等多個具體醫(yī)療應(yīng)用場景取得快速突破。

對于其中的醫(yī)療影像智能識別，索安機電認為，目前上市公司和創(chuàng)業(yè)公司正在紛紛布局，整體處于商業(yè)化初期階段。而醫(yī)療影像識別的主要難點在于數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)標注和跨學科人才積累。

數(shù)據(jù)獲�。簲�(shù)據(jù)是深度學習算法所需的核心資源，僅掌握算法而缺乏數(shù)據(jù)無法獲得較好的訓練效果�，F(xiàn)階段，我國的醫(yī)療影像仍處于從傳統(tǒng)膠片向電子數(shù)據(jù)過渡的階段，大量影像資料尚未數(shù)字化，且醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享和互通程度較低，獲取大規(guī)模的數(shù)據(jù)對業(yè)內(nèi)公司是一個考驗;

數(shù)據(jù)標注：在獲取數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，深度學習結(jié)合先驗知識對模型進行訓練，訓練集需要事先標注。由于大多數(shù)標注依賴人工識別，因此數(shù)據(jù)標注將耗費較大量人力和時間，，在醫(yī)療影像領(lǐng)域獲取具有高可靠性的標注數(shù)據(jù)也成為挑戰(zhàn)之一;

索安機電又稱， “AI+醫(yī)療”跨學科人才積累：在較為專業(yè)的診療領(lǐng)域，應(yīng)用及平臺開發(fā)者不僅要研究人工智能算法，更要對醫(yī)療影像識別建立深入了解，人工智能+醫(yī)療的復合背景人才構(gòu)成核心競爭力之一。

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