医疗诊断用视觉人工智能工具

当医生在长时间轮班后审阅X光片或分析数百张医学影像时，重要发现偶尔会被忽略。这在医疗诊断领域是常见问题。 

即使是轻微的延误或遗漏细节都可能影响患者护理。为解决此类问题，正采用人工智能（AI）系统来辅助临床医生。 

从医学影像中的早期疾病检测到辅助诊断决策，人工智能正逐渐成为医疗机构运作的核心组成部分。事实上，人工智能工具正被整合到各类医疗技术中。 

这包括分析视觉数据的视觉人工智能模型、辅助临床医生进行病例审查的诊断软件，以及在真实医疗环境中运行的临床部署人工智能系统。尽管每类人工智能工具的用途各不相同，但它们都拥有共同的目标：实现更准确、更一致且更可靠的诊断。

本文将深入探讨临床环境中用于医疗诊断的若干热门人工智能工具。让我们开始吧！

人工智能技术与医疗诊断的展望

人工智能可在医疗诊断的多个阶段提供支持。它既能用于医疗数据的初步审查，也能在最终决策过程中提供洞察。

这些能力使人工智能成为数据密集型医疗系统中的宝贵工具。正因如此，众多医疗专业人员正开始将人工智能驱动的工具应用于各种场景。 

例如，视觉人工智能算法能够分析X光片和CT扫描图像，发现医学影像中人类在人工审查时可能忽略的模式。计算机视觉解决方案可自动标记可疑区域，从而加速诊断流程。 

通过这种方式，它在不延缓现有临床工作流程的同时提高了诊断准确性，并为专业人员腾出更多时间专注于其他工作。事实上，全球医疗健康领域计算机视觉市场预计将在2025至2030年间增长109.7亿美元，这凸显了该类技术日益广泛的应用。

视觉人工智能工具甚至能协助在显微尺度下分析人体组织。机器学习和深度学习模型可用于显微数据分析任务，例如在数秒内完成细胞计数。这意味着医疗专业人员能够专注于最重要的事情：患者本身。

此外，某些先进的AI临床系统还能将医学影像数据与电子健康记录（EHR）中的患者数据及临床试验洞察相结合。通过运用人工智能对所有数据进行综合处理，医生能够为每位患者制定个性化治疗方案。这对乳腺癌或心血管疾病等复杂病症尤为有效。

医疗保健提供者使用的AI工具类型

医疗诊断可通过多种人工智能工具实现，每种工具各司其职。部分工具专注于医学影像分析，另一些则支持临床工作流程、决策制定或医疗环境中的系统级操作。

以下是用于医疗诊断的几种关键类型的人工智能工具：

• 视觉人工智能模型：这类 基础人工智能模型专注于视觉理解任务，例如在医学影像和病理切片中实现检测、定位、分割及物体计数。它们本身不进行临床决策，但提供核心图像层面的洞察，为基于影像的诊断应用提供支持。
• 诊断人工智能软件：此类工具 基于基础模型构建，旨在辅助临床决策。它们通过分析整合多源数据——包括医学影像、电子健康记录（EHR）、实验室检测结果及临床病历——识别模式特征、标记潜在异常、确定诊疗优先级，并在诊断复核过程中为临床医师提供支持。
• 临床部署的人工智能系统：这些系统 是经批准用于真实世界临床环境的、完全集成且受监管的人工智能解决方案。它们通常融合多种人工智能模型、临床规则、验证层和监控机制，可在预定义的使用场景中安全运行。根据监管审批情况，这些系统可在满足严格的性能、安全及数据隐私要求的前提下，执行自主或半自主的诊断任务。

广受欢迎的医疗诊断人工智能驱动工具

既然我们已经更深入地了解了不同人工智能工具如何支持诊断工作流程，接下来让我们探索当前医疗诊断领域中应用最广泛的几款顶尖人工智能工具。

1.Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO 是一系列实时计算机视觉模型，旨在对图像和视频执行各类视觉人工智能任务。在医疗领域，这些模型可作为基础构建模块，助力人工智能系统分析和理解医学影像。

Ultralytics YYOLO 模型家族包含 Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11以及最新版本Ultralytics 。这些模型无法直接detect 异常。 

为识别肿瘤、病变、骨折或其他异常情况，这些系统可通过标注的医学影像数据集进行精细调整或定制训练，从而学会在医学影像中识别特定物体或异常现象。 

经过精细调优后，YOLO26等模型可在诊断流程中充当视觉助手。尤其在繁忙的临床环境中，其高速处理能力使其能够快速审阅海量影像数据，展现出显著价值。

2. Viz.ai

Viz.ai 是一款能够分析医学影像的人工智能诊断工具。它用于分析医学影像，以识别需要立即临床关注的病症，例如中风和血管疾病。

这款人工智能工具可直接集成到医院系统中，为人工图像审查流程提供替代方案。Viz.ai使医疗诊断团队能够更快响应，在治疗时机直接影响患者预后的场景中发挥关键作用。 

该系统的一项关键应用是自动检测扫描图像中的大血管闭塞（LVOs）。该人工智能系统还通过移动设备向外科团队发送即时警报，以支持快速干预。

3. PathAI

病理学是研究组织样本和发现疾病征兆的关键环节。诸如PathAI等人工智能工具运用AI算法分析高质量切片，从而识别细微病理模式。

病理学家在审查活检样本时会使用该工具。其应用包括计数细胞和在载玻片上标记癌变边缘。这使得诊断过程更高效，并帮助医疗专业人员对其诊断结果更有信心。

4. Aidoc

Aidoc是一款专为放射学和影像诊断设计的人工智能工具，涵盖心血管及神经系统疾病领域。该工具不分析书面医疗报告，而是专注于医学影像数据，旨在帮助识别最紧急且具有临床意义的发现。

该工具作为医疗影像工作流程的持续性后台安全监控系统，能够自动分析扫描图像并标记高风险病例，以便临床医生优先进行即时审查。这有助于减少诊断延误，并在繁忙的医院环境中保障患者护理的一致性。

Aidoc能无缝集成至医院系统和放射科医生的工作清单中，协助识别肺栓塞、颅内出血等紧急病症。通过优先处理急诊病例，Aidoc在不干扰现有工作流程的前提下，助力实现更快的临床响应。

5. 时间

Tempus是一款应用于癌症治疗的人工智能工具，旨在协助医生制定更明智的治疗决策。该系统通过分析患者的医疗记录以及遗传和分子数据来实现这一目标。

该平台整合了患者病史、检测结果和基因组数据等信息，为临床决策提供有价值的洞察。通过综合分析这些信息，Tempus帮助医生更深入地理解疾病，并为特定患者选择最合适的治疗方案。

Tempus主要由肿瘤科医生使用，用于辅助治疗方案选择。该系统通过将患者的基因特征与大型临床及分子数据库中的模式进行比对，从而为个性化癌症治疗提供指导。

6. Cleerly

Cleerly是一款人工智能辅助诊断工具，用于分析心脏CT扫描图像，特别是冠状动脉CT血管造影。它能帮助医生观察心脏影像中的细节，这些细节仅凭常规视觉检查可能难以识别。

该工具通过分析CT扫描图像，评估冠状动脉中的斑块堆积和狭窄程度——这些是心脏病的关键指标。基于此项分析，Cleerly生成详细报告，帮助揭示患者罹患冠状动脉疾病的风险。

人工智能在医疗保健领域不断演变的角色 

人工智能在医疗领域的进步不仅体现在医学影像方面，还正向其他领域延伸。虽然人工智能在更高效、更一致地分析医学影像方面已产生显著影响，但新兴应用正将其作用扩展至更广泛的诊断工作流程中。 

如今，人工智能系统能够支持自动化分析、病例优先级排序及临床决策辅助，在保持医学影像诊断核心地位的同时，助力临床医生更快、更明智地做出决策。Google 开发的AlphaFold便是医学人工智能领域这一广泛进展的知名范例。 

尽管AlphaFold并未直接应用于临床诊断，但它展示了人工智能如何分析复杂的生物医学数据，从而精确预测蛋白质的三维结构——这一成就显著加速了生物学研究和药物研发进程。这些进展为新型诊断检测和靶向治疗奠定了科学基础。

主要要点

人工智能正通过提升临床工作流程的速度、准确性和效率，迅速重塑医疗诊断领域。从医学影像与病理学到个性化治疗方案制定，人工智能工具助力临床医生做出更明智的决策，同时减轻人工工作负担。随着这些技术的持续发展，它们将在提供及时、数据驱动且以患者为中心的医疗服务中发挥日益重要的作用。

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