用于医疗诊断的视觉AI工具

当医生在长时间轮班后审查X光片或分析数百张医学图像时，重要的发现有时可能会被忽略。这在医疗诊断中是一个常见问题。 

即使是微小的延误或遗漏的细节也可能影响患者护理。为解决这些问题，人工智能（AI）系统正被用于辅助临床医生。 

从医学影像中的早期疾病detect到辅助诊断决策，它们正成为医疗机构运营的核心部分。事实上，AI工具正被整合到各种医疗技术中。 

这包括分析视觉数据的视觉AI模型、辅助临床医生进行审查的诊断软件，以及在真实医疗环境中运行的临床部署AI系统。虽然每种AI工具都有不同的用途，但它们都共享一个共同目标：实现更准确、一致和可靠的诊断。

在本文中，我们将深入探讨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！

AI技术与医疗诊断一览

AI可以在医疗诊断的多个阶段提供支持。它能从医疗数据的初审阶段开始，直至为最终决策提供洞察。

这些能力使AI成为数据密集型医疗系统中一个有价值的工具。这就是为什么许多医疗专业人员开始将AI驱动的工具用于各种用例。 

例如，视觉AI算法可以分析X射线和CT扫描，以发现人类在手动审查时可能遗漏的医学影像模式。计算机视觉解决方案可以自动标记可疑区域，加快诊断过程。 

通过这样做，它在不减慢现有临床工作流程的情况下提高了诊断准确性，也为专业人员腾出了更多时间专注于其他工作。事实上，全球医疗计算机视觉市场预计在2025年至2030年间将增长109.7亿美元，这凸显了这些技术日益增长的采用率。

视觉AI工具甚至可以辅助在微观尺度上分析人体组织。机器学习和深度学习模型可用于微观数据分析任务，例如在几秒钟内计数细胞。这意味着医疗专业人员可以专注于最重要的事情：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（EHRs）中的患者数据以及临床试验的洞察相结合。通过使用AI将所有这些数据一起处理，医生可以为每位患者制定个性化的治疗方案。这对于乳腺癌或心血管疾病等复杂病症尤其有用。

医疗服务提供者使用的AI工具类型

医疗诊断可以使用各种AI工具进行，每种工具都有其特定作用。有些专注于医学图像分析，而另一些则支持医疗环境中的临床工作流程、决策制定或系统级操作。

以下是用于医疗诊断的几种主要AI工具类型：

• 视觉AI模型：这些是专注于视觉理解任务的基础AI模型，例如在医学图像和病理切片中的 detect、定位、segment 和目标计数。它们本身不进行临床决策，但提供驱动基于影像的诊断应用的核心图像级见解。
• 诊断性AI软件：此类工具基于基础模型构建，旨在支持临床决策。它们分析并结合来自医学图像、电子健康记录（EHR）、实验室结果和临床笔记等多个来源的数据，以识别模式、标记潜在异常、优先处理病例，并在诊断审查期间协助临床医生。
• 临床部署的AI系统：它们是完全集成、受监管且获批用于实际临床的AI解决方案。它们通常结合多个AI模型、临床规则、验证层和监控机制，以在特定用例中安全运行。根据监管批准，这些系统可以执行自主或半自主诊断任务，同时满足对性能、安全性及数据隐私的严格要求。

用于医疗诊断的流行AI驱动工具

现在我们对不同AI工具如何支持诊断工作流程有了更好的理解，接下来让我们探讨一些目前用于医疗诊断的顶级AI工具。

1.Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO模型是一系列实时计算机视觉模型，旨在对图像和视频执行各种视觉AI任务。在医疗保健领域，这些模型可以作为基础构建块，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。这些模型开箱即用并不能detect医疗异常。 

为了识别肿瘤、病变、骨折或其他异常，可以对它们进行微调或在带标签的医学影像数据集上进行自定义训练，以教导它们在医学图像中寻找哪些物体或异常。 

一旦经过微调，YOLO26等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，因为在这些环境中必须快速审查大量的影像数据。

2. Viz.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，例如中风和血管疾病。

这款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响应，因为治疗时机直接影响患者预后。 

其主要应用之一是自动detect扫描中的大血管闭塞（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。

3. PathAI

病理学是研究组织样本和发现疾病迹象的关键部分。PathAI等AI工具利用AI算法分析高质量切片并发现细微模式。

病理学家在审查活检时使用此工具。其应用包括计数细胞和在切片上发现癌变边缘。这使得诊断过程更高效，并帮助医疗专业人员对他们的发现更有信心。

4. Aidoc

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不分析书面医疗报告，而是专注于医学影像数据，以帮助发现最紧急和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后台安全监控器。它自动分析扫描并标记高风险病例，以便临床医生可以优先进行即时审查。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支持更快的临床响应，同时不中断现有工作流程。

5. Tempus

Tempus 是一款由AI驱动的工具，用于癌症护理，帮助医生做出更明智的治疗决策。它分析患者的病历以及遗传和分子数据。

该平台整合了患者病史、检测结果和基因组数据等信息，以提供有用的临床见解。通过综合分析这些信息，Tempus 帮助医生更好地了解疾病，并考虑哪些治疗方案可能最适合特定患者。

Tempus 主要由肿瘤学家使用，以支持治疗方案的选择。它通过将患者的基因图谱与大型临床和分子数据集中发现的模式进行比较，从而指导个性化癌症护理。

6. Cleerly

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。它帮助医生在心脏影像中发现细节，这些细节可能难以通过单独的标准目视检查识别。

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。通过这项分析，Cleerly 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。

AI在医疗保健领域不断演变的角色 

AI在医疗保健领域取得的进展也正在触及其他领域，而不仅仅是医学影像。尽管AI在更高效、更一致地分析医学图像方面已产生显著影响，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，同时将医学影像作为诊断护理的核心。医学AI这一更广泛进展的一个著名例子是 AlphaFold，由Google DeepMind开发。 

尽管AlphaFold并未直接用于临床诊断，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。这些进展有助于为新的诊断测试和靶向疗法奠定科学基础。

主要要点

AI通过提高临床工作流程的速度、准确性和效率，正在迅速重新定义医疗保健诊断。从医学影像和病理学到个性化治疗计划，AI工具帮助临床医生做出更明智的决策，同时减少手动工作量。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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