AI在医疗诊断中的应用有哪些？

发布时间：2025-04-11 10:18:19 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：26 次

AI在医疗诊断中的应用广泛且深入，以下是一些主要的应用场景：

医学影像诊断

• 技术原理：基于深度学习和计算机视觉技术，AI能够自动化、高效化地分析X光、CT、MRI等医学影像，辅助医生发现异常、识别病灶、定量测量和预测预后。例如，卷积神经网络（CNN）通过模拟人类视觉系统构建分层特征提取机制，对平移、旋转、缩放具有强鲁棒性，适应CT、MRI等多模态影像差异。
• 应用案例：阿里健康开发的肺结节筛查系统可以在秒级别内对CT图像进行分割、定位、分类和风险评估，辅助医生诊断肺癌；腾讯的Miying平台则支持多模态影像的智能分析，用于多种疾病的筛查和诊断；西班牙Quibim公司开发的QP-Prostate系统，已在170多家医院获得FDA认证，为前列腺癌患者提供了精准的病灶识别。

临床辅助决策

• 技术原理：利用自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，构建临床知识库，模拟专家推理过程，为医生提供最佳的诊断和治疗建议。
• 应用案例：科大讯飞的X-Doctor系统，能够根据患者的信息给出诊断结果、检查建议和治疗方案；微软与哈佛大学合作的Project Hanover系统则基于机器学习和因果推理提供临床决策支持。

精准医疗

• 技术原理：整合多源异构的医学数据，通过大数据分析、机器学习、生物信息学等技术，发现疾病的分子机制、生物标志物和药物靶点，为患者提供个性化的预防、诊断和治疗方案。
• 应用案例：圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。

医疗质控

• 技术原理：AI大模型能够生成规范的医疗文书模板，快速检测文书和影像的缺陷，提高医疗质量和效率。
• 应用案例：惠每科技推出的医疗大模型在病历质控场景中的应用可以模拟人工专家，自动分析病历文书中存在的内涵缺陷，并通过CDSS推送缺陷问题和修改意见，供医生修改病历进行参考；信创海河实验室的医疗影像质控大模型可以迅速检测X光片在拍摄时有没有摆位不正等问题，及时调整，让得到的影像更清晰，避免重复检查或减少后续的检查步骤。

患者服务

• 技术原理：AI大模型能够为患者提供智能导诊、症状自查、就医指导等服务，改善患者体验。
• 应用案例：百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的AI药品说明书，既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音的方式向AI药品说明书进行提问，大模型支撑下，AI药品说明书会根据患者的输入内容自动生成结果，并借助药师/医生的虚拟形象进行辅助回答。

急危重症救治

• 技术原理：通过大数据算法应用，实现AI门急诊智能分诊，缩短患者救治时长。
• 应用案例：理邦的AI应用在急危重症救治领域，建设“智慧救护车、上车即入院”，急危重症大数据模型为医生提供更加精准的临床辅助诊断，提升诊断效率。