項目背景

在結腸鏡插鏡到盲腸時(shí),內鏡醫師留取圖像,此時(shí)智能輔助系統自動(dòng)啟動(dòng),伴隨著(zhù)腸鏡醫師的退鏡一起實(shí)時(shí)監督腸道內有無(wú)息肉或病變的出現。當人工智能系統懷疑有病變在腸道內出現時(shí),會(huì )實(shí)時(shí)地發(fā)出警報聲音提醒腸鏡醫生注意可能遺漏的病變,并且會(huì )實(shí)時(shí)的標注出系統高度懷疑有病變的部位,幫助內鏡醫生發(fā)現更多有潛在危險性的病變,做到結直腸癌的早預防、早發(fā)現和早治療。

行業(yè)痛點(diǎn)

◆ 面臨的現狀與挑戰：醫療數據有90%以上來(lái)源于醫學(xué)影像,但是這些數據大多需要人工分析,我國醫學(xué)影像設備的年增長(cháng)率為30%,而放射科醫生數量的年增長(cháng)率僅為4.1%。

◆ 既繁瑣又費力：過(guò)去一世紀以來(lái),病理學(xué)家大多透過(guò)查看顯微鏡下的病理圖片,找出疾病征兆及病情發(fā)展。傳統方法下,透過(guò)顯微鏡找出異常狀況是既繁瑣又費力的任務(wù)。

◆ 重復性工作過(guò)多：醫生每天大概要撰寫(xiě)上百份的重癥報告,很多工作內容并沒(méi)有很高的技術(shù)含量,反而是體力活。

◆ 診斷難度大：醫學(xué)圖像質(zhì)量不高的現象比較普遍,能夠達到教科書(shū)級別的圖像數據只有不到30%,加大了醫生的診斷難度。