医学人工智能 第一周 第二周 第三周

人工智能(AI)和精准医疗的融合有望给医疗健康带来一场革命。精准医学方法识别出对治疗不太常见的反应或有独特医疗需求的患者表型。人工智能利用复杂的计算和推理来产生见解，使系统能够推理和学习，并通过增强智能使临床医生做出决策。最近的文献表明，探索这种融合的转化研究将有助于解决精准医疗面临的最困难的挑战，尤其是那些非基因组和基因组决定因素，结合来自患者症状、临床历史和生活方式的信息，将有助于个性化诊断和预后。 在美国国家医学院(National Academy of Medicine)最近发布的一份关于人工智能(AI)在医疗保健领域当前和未来状态的报告中，作者指出，人工智能在应对人类现实(包括疲劳和注意力不集中)和机器出错风险方面提供了“前所未有的机会”，以增强专家的护理和人工智能提供的帮助。重要的是，报告指出，尽管在使用这些技术时必须谨慎，但仍有很大的希望。健康相关数据的数字化和技术的快速吸收正在推动医疗领域AI开发和使用的变革和进步。然而，多模态数据集成、安全、联邦学习(这需要在隐私、大规模机器学习和分布式优化等领域取得根本性进展)、模型性能和偏差可能会对人工智能在医疗保健中的使用构成

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FracNet 抽象的 背景：肋骨骨折的诊断在确定创伤严重程度方面起着重要作用。 但是，随着患者数量的增加，快速，准确地识别大量CT图像中的肋骨骨折是一项艰巨的任务，这也要取决于放射科医生的资格。 我们的目标是针对临床上适用的自动系统，用于从CT扫描中进行肋骨骨折的检测和分割。 方法：将来自一个中心的900例患者的总计7,473例带注释的外伤性肋骨骨折纳入我们的数据集，称为RibFrac数据集，并使用人工环标签程序进行注释。 我们开发了一种名为FracNet的深度学习模型，用于检测和分割肋骨骨折。 分别将720名，60名和120名患者随机分为训练组，调整组和测试组。 使用FreeResponse ROC（FROC）分析来评估检测性能的敏感性和假阳性，并使用联合路口交叉口（IoU）和骰子系数（Dice）来评估预测的肋骨骨折的分割性能。 观察者研究（包括独立的仅涉及人类的研究和人类协作研究）