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用先进辅助技术提高诊断效率，推进精准医疗发展

2023-02-07 18:35:22 来源：- 作者：-

近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。人工智能也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术，智能化因此成为各行各业技术改革创新的有力手段。由于医疗是与人们生理、心理息息相关的领域，因此在医疗领域实现技术创新和改革就显得尤为重要。对于骨科创伤的大多数疾病，其诊断离不开X线、CT、MRI、超声等影像学检查，由此看来，计算机技术促进了医学辅助诊断技术在诊疗工作中的广泛运用。王友会作为骨科医疗领域的杰出人才，他运用人工智能、大数据等先进智能化技术的优势，致力于研发先进的骨科诊断和医疗技术，让我国骨科医疗技术更上一个台阶。

凭借多年来专业的理论知识储备以及丰富的临床经验，王友会研发出“基于图像块和全卷积神经网络算法骨科辅助诊断系统”。该系统的研发为高质量和高效率的骨科创伤诊断提供了先进与创新的关键技术，极大地加快了骨科医疗领域的创新性成果的研发进程。

据了解，“基于图像块和全卷积神经网络算法的骨科辅助诊断系统”作为一种人工智能诊断辅助系统，它包括了病理切片预处理、数据集准备和神经网络模型构建。王友会介绍道，在病理切片预处理环节的处理上，该系统将骨科组织病理图像中的有效组织从背景中分离，保留对于组织特征分析更有意义的部分，作为系统辅助分析病理图像的预处理。对于数据集准备环节，系统会将骨科组织病理切片图像预处理进行分割，并提取有效组织部。接着，系统进行数据集扩展，对原组织图块进行翻转和旋转处理，将数据量增强为原来的6倍。最后，王友会指出，通过预处理后的组织图像，系统会进入卷积神经网络，采用局部感受和权值共享等方式进行特征提取，并在不影响图像质量的情况下，通过池化处理降低数据维度，增强系统的影像处理分析能力。同时，系统会整合卷积层或者池化层中的局部信息并完成组织图块的识别。在这过程中，每一层网络有多个神经元，上一层的神经元通过激活函数映射到下一层神经元，显示组织图块的精确识别结果，从而提高骨科诊断的效率以及准确率。

王友会说道：“由于骨科创伤患者的病况存在共性，单纯运用传统的医学诊疗诊断模式极大耗费了临床医生与科研人员的精力。并且，由于个人能力水平、思维习惯及患者个体差异等因素，最终诊疗效果参差不齐。而“基于图像块和全卷积神经网络算法的骨科辅助诊断系统”可为疾病诊断提供有价值的判断与决策，从而为治疗提供更精确的引导与辅助。”

王友会研发的技术成果“基于图像块和全卷积神经网络算法的骨科辅助诊断系统”把患者的病况进行图像块处理，并运用神经网络算法来储存，在对病患进行诊断的过程中提高了临床诊断效率，同时保证较高的准确率。并且，该系统可以通过扩充训练数据样本完善诊断结果评估体系，进一步缩短系统诊断运算时间，能够显著减轻医生的工作强度，提高工作效率和诊断的准确率。王友会凭借自己在骨科医疗领域的长期探索和不懈积累，研发出具有高效、精准诊断优势的技术成果。该技术成果在国内多个骨科医疗诊断案例中获得巨大成功，也因此得到业内知名专家的好评与认可。

人工智能为我国诊疗系统的开发与应用打下了坚实的基础。推广智能化诊疗系统，将减小因技术能力差异造成的诊疗水平差距。目前，我国医疗发展存在较大的地区差异性，地域上医疗资源配置不均衡，且存在利用不充分的情况。智能化的诊疗辅助系统提高了医护人员对患者的诊断效率，从而为患者提供更加具有针对性的治疗方法。由此，医护人员也能够将更多的精力有效地集中于研究性和创新性的工作，从而进一步推动医疗工作的创新性发展。