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智能医疗影像系统方案设计
智能医疗影像系统聚合了医疗影像、远程诊断、远程医疗、智能
影像设备和人工智能等多种方式，提供更高质量、更有效、可负担的
医疗服务。庞大的影像数据存储、传输和调阅需求不仅给信息系统带
来了巨大的运维压力。实现影像信息跨设备、跨科室、跨地域的全维
全域化应用以及随时随地的查看，可有效降低信息系统的运维成本，
优化人力资源分配，提升临床效率。
目录
1.智能医疗影像系统方案简述
2.智能医疗影像系统现状展望
3.智能医疗影像系统的未来发展趋势
1.智能医疗影像系统方案简述
有人说，21世纪是数据为王的时代；有人将算法比作发动机，
数据比作石油；有人则强调行业数据、专家资源和核心技术是打造智
能影像缺一不可的三要素。无论怎样强调数据的重要性都不为过，我
们且以影像数据为径，智能影像公司的运营为纬，一窥智能影像系统
的真实日常。英唐众创给出的智能医疗影像系统方案，为医生提供工
具、方法合作共赢，而对于偏基层的医护场所，基于提供的IT工具
之上，提供一些更加智能化、自动化的工具，同时不断收集数据，进
行算法模型的迭代。这与其规划的商业模式是一致的，提升效率、降
低误诊率的筛查类影像系统。将顶级专家的诊断能力固化下来，提供
给基层诊所，是智能医疗影像系统勾勒的美好蓝图。
2.智能医疗影像系统现状展望
对于一个AI系统而言，数据多多益善是有前置条件的，在保证
喂养数据质量的情况下，增加数量才有意义。而判断影像数据质量，
主要取决于AI公司所打造智能诊断产品的临床目的。除此之外，对
于智能影像诊断而言，影像数据需要关联更准确的诊断和后期结果关
联，否则垃圾进，垃圾出。若想用AI提升诊断率，目前为止还有很
大差距。他表示，AI诊断结果是个概率的问题，只要不能达到10成
的准确率，公司难以为那百分之1负责。除此之外，很多公司在肺结
节诊断上做得很好，但对于一些癌症亚型，医生本身就很难判断，遑
论AI了。总体来说，深入临床流程的AI很少，现阶段，AI公司大
都在帮医生做科研或在提高诊断效率方面尝试。但随着智能化、信息
化的加强，未来会有越来越人工智能类公司出现，可以说智能医疗影
像系统未来会越来越好。
3.智能医疗影像系统的未来发展趋势
人工智能应用普及的三大推力是以深度学习为代表的新技术，计
算力和海量数据，前两者各行业通用，所以对于医疗领域的人工智能
公司来说，面临的主要问题可能是数据。比如，现在的医疗影像几乎
没有对病灶进行标注，而这种系统性的数据整理过程又十分专业，需
要专业医生配合，这也是医疗行业的独特之处。由于医疗数据尚未实
现互连互通，国内医疗影像数据应用还处于起步阶段。这一点在国外
也一样，美国医疗行业数据共享困难，数据格式也难以统一。但随着
信息化的加强，未来会有越来越人工智能类公司出现，就像信息化系
统促进发展为影像的云平台一样。
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