ИИ в медицинской визуализации: глобальный обзор рынка
Благодаря повышенной производительности и точности, а также более персонализированному опыту, искусственный интеллект революционизирует медицинскую визуализацию. По данным Signify Research, мировой рынок искусственного интеллекта для медицинской визуализации , включая программное обеспечение для автоматического обнаружения, количественной оценки, поддержки принятия решений и диагностики , достигнет 2 миллиардов долларов США к 2023 году.
Прогноз доходов от глобального программного обеспечения для анализа медицинских изображений (Signify Research)
Приложение для медицинской визуализации с искусственным интеллектом
Технологии искусственного интеллекта, используемые в обработке медицинских изображений, включают глубокое обучение, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и т. д. Они способны достигать ряда целей в области скрининга заболеваний, диагностики заболеваний и медицинской хирургии.
ИИ активизирует обработку медицинских изображений. Обработка медицинских изображений — это, по сути, применение технологии компьютерного зрения. Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и глубокое обучение, используются для интеллектуального анализа данных изображений, обработанных технологиями компьютерного зрения, такими как регистрация и слияние изображений; и может помочь врачам в маркировке медицинских изображений, диагностике заболеваний и хирургии.
Данные медицинских изображений объединяются с физическими признаками пациентов, историей болезни, генетической информацией, идентификационной информацией и другими данными, не относящимися к изображениям, при обучении алгоритмов ИИ, это может помочь машине анализировать данные в более высоких измерениях и извлекать наиболее важные характеристики. Изучение предполагаемых корреляций, лежащих в основе болезни, может помочь врачам более точно диагностировать болезнь.
Комплексный набор инструментов для сквозного рабочего процесса ИИ
Watson Studio предлагает широкий выбор инструментов для всего жизненного цикла ИИ, включая лучшие в своем классе инструменты и инструменты с открытым исходным кодом. Пользователь может выбирать между инструментами с кодом или без кода для создания и обучения собственных моделей ML/DL или легко переобучать и настраивать предварительно обученные API-интерфейсы Watson. Используйте богатые возможности и элементы управления для точной настройки своих моделей и автоматизации цикла обратной связи ваших моделей, чтобы они со временем становились умнее и постоянно адаптировались к изменяющимся условиям.
Подключить и подготовить данные
Первый шаг рабочего процесса начинается с подключения и доступа к данным. Специалисты по данным тратят до 80% своего времени на поиск и подготовку данных, а 57% специалистов по данным заявили, что очистка и организация данных — наименее приятная часть их работы. Проблема не ограничивается только учеными данных. Бизнес-аналитики сталкиваются с аналогичными трудностями при получении данных, необходимых для создания отчетов — часто им приходится неделями ждать, пока их ИТ-команда извлечет данные из исходных систем.
Чтобы решить эту проблему, мы предоставляем интегрированную возможность уточнения и обработки данных с помощью Data Refinery, инструмента, который делает реальностью быструю самостоятельную подготовку данных. Watson Studio поставляется с более чем 35 соединителями данных для самых популярных источников данных, независимо от того, находятся ли они в IBM Cloud, сторонних облаках или приложениях или локально.
Инструмент Data Refinery упрощает процесс подготовки и обработки данных.
Инструменты Watson и предварительно обученные модели
После подключения к данным следующим шагом будет создание и обучение моделей. Разработчики приложений могут начать работу с лучшими в своем классе предварительно обученными API-интерфейсами Watson, которые являются самыми точными в отрасли. Эти модели будут понимать настроение, классифицировать темы в тексте, определять особенности личности или распознавать объекты на фотографии. Мы предоставляем доступ к хорошо документированным API с примерами и фрагментами кода на самых популярных языках программирования.
Постоянно обучая свои модели на основе последних данных, пользователи могут убедиться, что они продолжают отражать реалии сегодняшнего бизнеса, предоставляя организации понимание, необходимое для принятия более взвешенных решений и получения конкурентного преимущества.
Если вам понравилась эта статья, вы можете прочитать больше об этих статьях:
https://www.ibm.com/watson/health/
https://medium.com/syncedreview/ai-in-medical-imaging-global-market-outlook-ffeb96767e85
https://medium.com/ibm-watson/introduction-ibm-watson-studio-e93638f0bb47
Автор: Итан Зе/ DOTS • LINES- Digital Medical News Hunter
Мы сосредоточились на технологиях, искусственном интеллекте, науке о данных, медицинских решениях. И будет предоставлять полные медицинские приложения искусственного интеллекта и отраслевые знания в максимально возможной степени.
