機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在醫(yī)療診斷中的潛力與挑戰(zhàn)
醫(yī)療領(lǐng)域?qū)珳?zhǔn)性與效率的致追求,使機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)成為革新診斷流程的重要工具。
在病理切片分析中,AI視覺(jué)系統(tǒng)可快速識(shí)別癌細(xì)胞,準(zhǔn)確率媲美資深醫(yī)師;在影像診斷中,算法能自動(dòng)標(biāo)注CT圖像中的病灶區(qū)域,輔助醫(yī)生縮短閱片時(shí)間。
此外,眼科OCT、皮膚鏡等設(shè)備通過(guò)視覺(jué)技術(shù),已實(shí)現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變、黑色素瘤的早期篩查。
然而,醫(yī)療視覺(jué)檢測(cè)的落地仍面臨多重挑戰(zhàn):
其一,醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及隱私,樣本獲取與標(biāo)注成本高昂;
其二,算法需通過(guò)嚴(yán)格臨床驗(yàn)證,其魯棒性在復(fù)雜病例中仍有局限;
其三,醫(yī)生與患者對(duì)AI的信任度需長(zhǎng)期培養(yǎng)。未來(lái),跨學(xué)科合作、倫理規(guī)范完善及輕量化模型開(kāi)發(fā),將是突破瓶頸的關(guān)鍵方向。