人工智能可以帮助缓解医院的压力

苏格兰西部大学的研究人员认为，自动诊断肺病(如肺结核和肺炎)的开创性人工智能 (AI) 可以缓解医院的冬季压力。

结核病和肺炎——主要影响肺部的潜在严重感染——通常需要结合不同的诊断测试，例如 CT 扫描、血液测试、X 射线和超声波。这些测试可能很昂贵，通常需要很长时间才能获得结果。

由 UWS 开发的革命性技术——最初是为了从 X 射线图像中快速检测 COVID-19 而创建的——已被证明可以在几分钟内自动识别一系列不同的肺部疾病，准确率约为 98%。

UWS 研究员 Naeem Ramzan 教授说：“这样的系统可能对全世界繁忙的医疗团队至关重要。”

希望该技术可以通过快速准确地检测疾病来帮助缓解医院部门的压力——不断释放急需的放射技师;减少等待测试结果的时间;并在测试过程中创造效率。

UWS 智能环境研究中心情感和人类计算主任 Ramzan 教授与 UWS 博士一起领导了该技术的开发。学生 Gabriel Okolo 和 Stamos Katsigiannis 博士。

Ramzan 教授补充说：“毫无疑问，全球的医院部门都面临着压力，而 COVID-19 的爆发加剧了这种压力，给压力很大的部门和工作人员增加了进一步的压力。确实需要能够帮助缓解一些这些压力并快速准确地检测出一系列不同的疾病，帮助腾出宝贵的员工时间。

“X 射线成像是一种相对便宜且易于使用的诊断工具，已经有助于诊断各种疾病，包括肺炎、肺结核和 COVID-19。人工智能的最新进展使使用胸部 X 射线扫描的自动诊断成为一个非常现实的前景在医疗环境中。”

最先进的技术利用 X 射线技术，将扫描结果与来自肺炎、肺结核和 COVID 患者的数千张图像的数据库进行比较。然后，它使用称为深度卷积神经网络的过程(一种通常用于分析视觉图像的算法)进行诊断。

在广泛的测试阶段，该技术被证明是 98% 准确。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！