二千四百二十章 醫學影像畫面識別診治系統

“大家都有過相關的看病或者檢查經歷，知道不管是胸片，ct，核磁共振，b超，心電圖，甚至一些體液檢測，都是一種非常快速的檢查技術。

　　不過除了像是b超，心電圖這種少數能夠馬上拿到檢查報告外，其它的大部分影像檢查和體液檢查都需要等待較長的時間才能出結果。有的時間比較短的可能等待半個小時一兩個小時，有的呢等待半天，還有的一兩天，甚至需要等待一週時間，這大大延誤的病情，浪費掉了非常寶貴診治時間。

　　之所以會出現這種情況，是因為這些檢查技術的檢查速度是很快，但需要醫生對於這些檢查所生成的影像畫面進行仔細分析解讀，診斷，從而才能夠得出結論，生成檢查結果。因為整個分析解讀診斷過程全部都是由醫生人工完成的，所以任務量很大，效率也就比較慢了。即便是一名病人的診治時間是五分鐘，那麼十名病人，一百名，甚至更多的病人加起來，那需要的時間可就多了。”

　　“所以我們就在想這個針對於這些檢查影像畫面的分析解讀診斷工作能不能交給人工智能來完成呢，這樣一來不就是剩下了很多時間嗎。

　　大家知道，在圖像識別技術領域，我們一直走在行業的前沿。在我們看來，這項工作非常容易實現，因為本身我們就可以運用各大醫院所積攢下來的這些檢查影像畫面數據資料進行學習訓練，這樣一來我們的這套醫學影像畫面識別診治系統就能夠不斷的學習成長，強大。

　　通過它強大的分析計算能力，可以發現很多醫生都很難發現判斷的病灶。從這方面來說，它在這方面的準確性精度是哪怕經驗在豐富的老醫師都無法比擬的。

　　而通過這套醫學影像畫面識別診治系統，患者們就可以最快速度獲得檢查結果，不需要漫長的等待過程。基本上可以實現檢查完檢查診斷結果同步生成，這是人工遠遠無法比擬的。

　　然後我們可以將這套醫學影像畫面識別診治系統併入到整個人工智能醫療診治系統中來，成為其中的一套子系統。