用于医疗诊断的视觉 AI 工具
了解领先的医疗诊断 AI 工具如何帮助医生更快地检测疾病、减少错误并大规模改善患者护理。
当医生在长时间轮班后查看 X 光片或分析成百上千份医学影像时，有时可能会忽略重要的发现。这是医疗诊断中常见的问题。
即使是微小的延迟或遗漏的细节也可能影响患者护理。为了解决这些担忧，人工智能 (AI) 系统正被用于支持临床医生。
从医学影像的早期疾病检测到协助诊断决策，它们正在成为医疗机构运作的核心部分。事实上，AI 工具正被集成到各种 医疗技术 中。
这包括分析视觉数据的视觉 AI 模型、在审查期间协助临床医生的诊断软件，以及在现实医疗环境中运行的临床部署 AI 系统。虽然每种 AI 工具的目的不同，但它们的目标是一致的：实现更准确、一致且可靠的诊断。
在本文中，我们将仔细了解一些在临床环境中用于医疗诊断的流行 AI 工具。让我们开始吧！
Link to this section审视 AI 技术与医疗诊断#
AI 可用于在多个阶段支持医疗诊断。它可以在医学数据的首次审查阶段发挥作用，也能在最终决策过程中提供见解。
这些能力使 AI 成为数据密集型医疗系统中的宝贵工具。这就是为什么许多医疗专业人士开始将 AI 驱动的工具用于各种应用场景的原因。
例如，视觉 AI 算法可以分析 X 光片和 CT 扫描，以发现人工审查过程中人类可能忽略的医学影像模式。计算机视觉解决方案可以自动标记可疑区域并加快诊断流程。
通过这样做，它提高了诊断准确性，同时不会拖慢现有的临床工作流程，并为专业人员腾出更多时间专注于其他工作。事实上，全球医疗保健计算机视觉市场预计将在 2025 年至 2030 年间增长 $10.97 billion，这突显了这些技术的日益普及。
视觉 AI 工具甚至可以协助分析微观尺度下的人体组织。机器学习和深度学习模型可用于 显微数据分析 任务，例如在几秒钟内计数细胞。这意味着医疗专业人员可以将精力集中在最重要的事情上：患者。
此外，一些先进的 AI 临床系统 可以将医学影像数据与电子健康记录 (EHR) 中的患者数据以及临床试验的见解相结合。通过使用 AI 处理所有这些数据，医生可以为每位患者制定个性化的治疗计划。这对于乳腺癌或心血管疾病等复杂病症尤其有用。
Link to this section医疗服务提供商使用的 AI 工具类型#
医疗诊断可以使用各种 AI 工具执行，每种工具都有特定的角色。有些专注于医学图像分析，而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 AI 工具类型：
- 视觉 AI 模型： 这些是基础 AI 模型，专注于医学图像和病理切片中的检测、定位、分割和目标计数等视觉理解任务。它们不会单独做出临床决策，但提供驱动基于图像的诊断应用的核心图像级见解。
- 诊断 AI 软件： 此类工具建立在基础模型之上，旨在支持临床决策。它们分析并整合来自多个来源的数据，如医学图像、电子健康记录 (EHR)、实验室结果和临床记录，以识别模式、标记潜在异常、确定病例优先级并协助临床医生进行诊断审查。
- 临床部署的 AI 系统： 它们是完全集成且受监管的 AI 解决方案，经批准可用于现实临床用途。它们通常结合多种 AI 模型、临床规则、验证层和监控机制，以便在定义的用例内安全运行。根据监管许可，这些系统可能会在满足性能、安全性和数据隐私方面严格要求的同时，执行自主或半自主诊断任务。
Link to this section流行的 AI 驱动型医疗诊断工具#
现在我们更好地了解了不同的 AI 工具如何支持诊断工作流程，让我们来探讨一下目前在医疗诊断中使用的顶级 AI 工具。
Link to this sectionUltralytics YOLO 模型#
Ultralytics YOLO 模型 是一个实时 计算机视觉 模型家族，旨在对图像和视频执行各种视觉 AI 任务。在医疗领域，这些模型可以用作基础构建块，帮助 AI 系统分析和理解医学图像。
Ultralytics YOLO 模型家族包括 Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 以及最新版本 Ultralytics YOLO26。这些模型开箱即用时并不能检测医学异常。
为了识别肿瘤、病变、骨折或其他异常，它们可以在标记好的医学影像数据集上进行微调或定制训练，从而教会它们在医学影像中查找哪些对象或异常。
图 1. 使用 YOLO 分析 X 光片 (来源)
一旦经过微调，像 YOLO26 这样的模型就可以在诊断工作流程中充当视觉助手。特别是，它的速度使其在繁忙的临床环境中非常有用，因为这些环境中必须快速审查大量的影像数据。
Link to this sectionViz.ai#
Viz.ai 是一款可以分析医学图像的 AI 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疾病，如中风和血管疾病。
该 AI 工具直接集成到医院系统中，为手动图像审查流程提供了替代方案。Viz.ai 使医疗诊断团队能够更快地做出响应，因为治疗时机直接影响患者的预后。
其关键应用之一是在扫描中自动检测大血管闭塞 (LVOs)。该 AI 系统还用于通过移动设备向手术团队发送即时警报，以支持快速干预。
图 2. Viz.ai 的使用方式 (来源)
Link to this sectionPathAI#
病理学是研究组织样本和发现疾病征兆的关键部分。像 PathAI 这样的 AI 工具利用 AI 算法分析高质量载玻片并发现细微的模式。
病理学家在审查活检时会使用该工具。它的一些应用包括计数细胞和在载玻片上标记癌变边缘。这使得诊断过程更加高效，并有助于医疗专业人员对他们的发现更有信心。
Link to this sectionAidoc#
Aidoc 是一款主要为放射学和基于影像的诊断设计的 AI 工具，包括心血管和神经系统疾病。Aidoc 不会分析书面的医疗报告，而是专注于医学影像数据，以帮助浮现最紧急且具临床意义的发现。
该工具作为医学影像工作流程的持续后台安全监控器。它自动分析扫描结果并标记高风险病例，以便临床医生可以优先进行立即审查。这有助于减少诊断延迟，并在繁忙的医院环境中支持一致的患者护理。
Aidoc 无缝集成到医院系统和放射科医生的工作列表中，帮助识别肺栓塞和颅内出血等紧急情况。通过优先处理紧急病例，Aidoc 在不中断现有工作流程的情况下支持更快的临床响应。
图 3. Aidoc 检测到的颅内出血。(来源)
Link to this sectionTempus#
Tempus 是一款在癌症护理中使用的 AI 驱动工具，可帮助医生做出更明智的治疗决策。它分析医疗记录以及来自患者的基因和分子数据。
该平台汇总了患者病史、测试结果和基因组数据等信息，以提供有用的临床见解。通过综合审视这些信息，Tempus 帮助医生更好地了解疾病，并考虑哪些治疗方法可能最适合特定患者。
Tempus 主要被肿瘤学家用于支持治疗选择。它的工作原理是将患者的基因谱与在大型临床和分子数据集中发现的模式进行比较，从而帮助指导个性化的癌症护理。
Link to this sectionCleerly#
Cleerly 是一款 AI 辅助诊断工具，用于分析心脏 CT 扫描，特别是冠状动脉 CT 血管造影。它帮助医生看到仅通过标准视觉审查难以识别的心脏成像细节。
该工具分析 CT 扫描以评估冠状动脉中的斑块积聚和狭窄情况，这些是心脏病的关键指标。使用此分析，Cleerly 会生成一份详细报告，有助于显示患者患冠状动脉疾病的风险。
Link to this sectionAI 在医疗保健中不断演变的角色#
AI 在医疗保健领域取得的进展也触及了医学影像之外的其他领域。虽然 AI 在更高效、一致地分析医学图像方面变得尤为重要，但新的应用正在将其作用扩展到更广泛的诊断工作流程中。
如今，AI 系统可以支持自动化分析、病例优先级排序和临床决策支持，帮助临床医生做出更快、更明智的决策，同时将医学影像保持在诊断护理的核心。这种医疗 AI 更广泛进展的一个著名例子是 Google DeepMind 开发的 AlphaFold。
虽然 AlphaFold 不直接用于临床诊断，但它展示了 AI 如何分析复杂的生物医学数据以准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发现。此类进步有助于为新的诊断测试和靶向治疗奠定科学基础。
图 4. 使用 AlphaFold 预测蛋白质的 3D 结构 (来源)
Link to this section关键要点#
AI 正通过提高整个临床工作流程的速度、准确性和效率来迅速重新定义医疗诊断。从医学影像和病理学到个性化的治疗计划，AI 工具帮助临床医生做出更明智的决策，同时减少了繁重的手动工作。随着这些技术的不断发展，它们将在提供及时、数据驱动和以患者为中心的护理方面发挥越来越重要的作用。
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