用于医疗诊断的视觉 AI 工具

当医生在长时间值班后查看 X 光片，或分析数百张医学图像时，偶尔可能会忽略重要发现。在医疗诊断中，这是一个常见问题。

即使是轻微的延误或遗漏的细节，也可能影响患者护理。为应对这些问题，人工智能（AI）系统正被用于支持临床医生。

从医学影像中的疾病早期检测，到协助诊断决策，AI 正逐渐成为医疗机构运营方式的核心组成部分。事实上，AI 工具正被整合到各种医疗技术中。

其中包括分析视觉数据的视觉 AI 模型、在医生阅片期间提供辅助的诊断软件，以及部署于临床、在真实医疗环境中运行的 AI 系统。尽管每种 AI 工具的用途不同，但它们都有相同的目标：实现更准确、一致且可靠的诊断。

本文将深入了解一些临床环境中用于医疗诊断的热门 AI 工具。让我们开始吧！

了解 AI 技术与医疗诊断#

AI 可在多个阶段支持医疗诊断，从首次查看医疗数据，到在最终决策期间提供洞见。

这些能力使 AI 成为数据密集型医疗系统中的宝贵工具。因此，许多医疗专业人员开始在各种使用场景中采用 AI 驱动的工具。

例如，视觉 AI 算法可以分析 X 光片和 CT 扫描，在医学影像中发现人工阅片时可能遗漏的模式。计算机视觉解决方案可以自动标记可疑区域，使诊断流程更快速。

这样既能提升诊断准确率，又不会拖慢现有的临床工作流程，还能为专业人员腾出更多时间处理其他工作。事实上，预计 2025 至 2030 年间，全球医疗计算机视觉市场将增长$10.97 billion，这凸显了此类技术日益广泛的应用。

视觉 AI 工具甚至可以协助以显微尺度分析人体组织。机器学习和深度学习模型可用于显微数据分析等任务，例如在几秒内完成细胞计数。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，一些先进的临床 AI 系统可以将医学影像数据与来自电子健康记录（EHRs）的患者数据以及临床试验洞见结合起来。借助 AI 对这些数据进行综合处理，医生可以为每位患者制定个性化治疗方案。这对于乳腺癌或心血管疾病等复杂病症尤其有用。

医疗机构使用的 AI 工具类型#

医疗诊断可以使用各种 AI 工具完成，每种工具都承担特定角色。有些专注于医学图像分析，有些则支持医疗环境中的临床工作流程、决策或系统级运营。

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进行检测、定位、分割和目标计数。它们不会自行做出临床决策，但会提供图像级核心洞见，为基于影像的诊断应用提供支持。
• **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。它们会分析并整合来自多个来源的数据，例如医学图像、电子健康记录（EHRs）、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，并在诊断复核期间协助临床医生。
• **临床部署的 AI 系统：**这些是经过全面集成和监管、获准用于真实临床环境的 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，在明确的使用场景中安全运行。根据监管批准情况，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、安全性和数据隐私的严格要求。

用于医疗诊断的热门 AI 工具#

现在我们已经更好地了解了不同 AI 工具如何支持诊断工作流程，接下来一起探索目前用于医疗诊断的一些顶尖 AI 工具。

1. Ultralytics YOLO 模型#

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。在医疗领域，这些模型可以作为基础构件，帮助 AI 系统分析和理解医学图像。

Ultralytics YOLO 模型系列包括Ultralytics YOLOv5、Ultralytics YOLOv8、Ultralytics YOLO11以及最新版本 Ultralytics YOLO26。这些模型无法开箱即用地检测医学异常。

要识别肿瘤、病变、骨折或其他异常，可以在带标注的医学影像数据集上对它们进行微调或定制训练，使其学会在医学图像中寻找哪些对象或异常。

图 1。使用 YOLO 分析 X 光片（来源）

经过微调后，像 Ultralytics YOLO26 这样的模型可以在诊断工作流程中充当视觉助手。尤其是其速度优势，使其适用于繁忙的临床环境，因为大量影像数据必须快速完成审核。

2. Viz.ai#

Viz.ai 是一种可以分析医学图像的 AI 诊断工具。它用于分析医学影像，以识别需要立即获得临床关注的病症，例如卒中和血管疾病。

该 AI 工具可直接集成到医院系统中，为人工图像审核流程提供替代方案。Viz.ai 使医疗诊断团队能够更快响应，因为治疗时机直接影响患者结局。

其主要应用之一是在扫描图像中自动检测大血管闭塞（LVOs）。该 AI 系统还可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）

3. PathAI#

病理学是研究组织样本和发现疾病迹象的重要组成部分。PathAI 等 AI 工具使用 AI 算法分析高质量切片，并发现细微模式。

病理学家在查看活检样本时会使用该工具。其应用包括在切片中进行细胞计数和识别癌症边界。这让诊断流程更加高效，也帮助医疗专业人员更加确信自己的发现。

4. Aidoc#

Aidoc 是一种主要面向放射学和基于影像的诊断的 AI 工具，涵盖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，帮助发现最紧急且具有临床意义的结果。

该工具充当医学影像工作流程中的持续后台安全监控器。它会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立即审核。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 可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病症。通过对急诊病例进行优先排序，Aidoc 支持更快的临床响应，同时不会干扰现有工作流程。

图 3。Aidoc 检测到的颅内出血。（来源）

5. Tempus#

Tempus 是一种用于癌症护理的 AI 驱动工具，帮助医生做出更有依据的治疗决策。它会分析患者的医疗记录，以及遗传和分子数据。

该平台汇总患者病史、检查结果和基因组数据等信息，提供有用的临床洞见。通过综合分析这些信息，Tempus 帮助医生更好地了解疾病，并判断哪些治疗方案可能最适合特定患者。

Tempus 主要供肿瘤科医生用于支持治疗方案选择。它通过将患者的遗传特征与大型临床和分子数据集中的模式进行比较，帮助指导个性化癌症护理。

6. Cleerly#

Cleerly 是一种 AI 辅助诊断工具，用于分析心脏 CT 扫描，尤其是冠状动脉 CT 血管造影。它帮助医生发现仅通过标准视觉检查可能难以识别的心脏影像细节。

该工具分析 CT 扫描，评估冠状动脉中的斑块堆积和狭窄程度，这些是心脏病的重要指标。基于这项分析，Cleerly 会生成详细报告，帮助显示患者患冠状动脉疾病的风险。

AI 在医疗领域不断演变的作用#

除了医学影像之外，AI 在医疗领域取得的进展也正在影响其他方面。虽然 AI 在更高效、一致地分析医学图像方面已经产生了显著影响，但新的应用正在扩大其在整个诊断工作流程中的作用。

如今，AI 系统可以支持自动化分析、病例优先排序和临床决策支持，帮助临床医生更快地做出更有依据的决策，同时以医学影像为诊疗核心。Google DeepMind 开发的 AlphaFold 就是医学 AI 取得这一更广泛进展的知名例子。

虽然 AlphaFold 并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，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。这类进展有助于为新的诊断检测和靶向疗法奠定科学基础。

图 4。使用 AlphaFold 预测蛋白质的 3D 结构（来源）

要点总结#

AI 正通过提升临床工作流程中的速度、准确性和效率，迅速重新定义医疗诊断。从医学影像和病理学，到个性化治疗规划，AI 工具帮助临床医生做出更有依据的决策，同时减少人工工作负担。随着这些技术不断发展，它们将在提供及时、数据驱动且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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