人工智能助力医疗影像分析，减轻放射科医师负担

快速阅读: 澳大利亚电子健康研究中心利用视觉语言模型提升胸部X光片分析准确性，辅助放射科医生减轻工作负担，未来将扩大临床试验验证技术有效性。

随着人工智能(AI)技术的不断发展,越来越多的澳大利亚人开始在日常生活中使用 AI。CSIRO(联邦科学与工业研究组织)下属的澳大利亚电子健康研究中心(AEHRC)正在积极探索如何将 AI 应用于医疗领域,以提升医疗服务质量。研究团队通过一种称为视觉语言模型(VLM)的技术,正在对医疗影像,特别是胸部 X 光片的分析进行创新。

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney 胸部 X 光片是诊断心脏和呼吸系统疾病、筛查肺癌以及检查医疗设备(如心脏起搏器)位置的重要工具。通常,这些复杂的影像需要经过专业放射科医生的解读。然而,澳大利亚的放射科医生人数远远不足,工作压力巨大。为了解决这一问题,研究团队致力于开发一种能够自动生成放射科报告的 VLM 模型,以辅助放射科医生的工作。

为了训练这一模型,研究人员需要大量的数据输入,包括胸部 X 光图像、患者的病历和放射科医生撰写的报告。随着模型不断接收更多的数据进行训练,其报告的准确性也在逐步提高。最近,研究人员尝试将患者在急诊科的记录也纳入模型训练,以进一步提升报告的准确性。初步结果显示,这一方法显著改善了放射科报告的质量。

除了胸部 X 光片分析,AEHRC 还在探讨 VLM 在医疗文档信息提取方面的应用。通过将文档处理为图像,研究人员能够更高效地提取所需信息。尽管技术进展显著,研究团队始终将伦理和安全问题置于重要位置,确保模型的有效性适用于所有人群。此外,他们也强调,AI 技术的目的不是取代医疗专业人员,而是为其提供支持。

目前,AEHRC 正在与布里斯班的公主亚历珊德拉医院合作,评估 AI 生成报告与人类放射科医生报告的差异,未来还将扩大临床试验,以验证技术在不同医疗环境中的有效性。

划重点: 🌟 AI 技术正在改变医疗影像分析的方式,帮助放射科医生减轻工作负担。

📈 VLM 模型通过训练大量数据,逐渐提高胸部 X 光报告的准确性。

🔍 研究团队强调,AI 旨在支持而非取代医疗专业人员,确保医疗决策的安全性。

(以上内容均由Ai生成)