AI 在复杂医学扫描中达到专家级准确性
人工智能（AI）正在改变我们对医疗保健的看法，加州大学洛杉矶分校的一个新发展将进一步推动这一进程。这个 AI 模型，SLIViT，旨在帮助医生分析复杂的医学扫描，如 MRI 和 CT，达到与人类专家相同的准确性。
什么是 SLIViT？
SLIViT 代表 SLice Integration by Vision Transformer，是一种深度学习 AI 模型，帮助读取和解释 3D 医学图像。在医学成像领域，CT 或 MRI 扫描为医生提供了患者体内的 3D 视图。这些图像对于诊断癌症或神经疾病等疾病至关重要。
然而，分析这些扫描可能会很困难和耗时，需要多年的经验。SLIViT 简化了这一过程，通过自动化分析，在实现与专业放射科医师相同的准确性。
这为什么重要？
对于普通人来说，使用 AI 阅读医学图像的想法可能显得遥远，但它可能会对医疗保健产生巨大的影响。以下是原因：
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更快的诊断： 想象一下，您在等待 MRI 或 CT 扫描的结果。通常，这些图像需要经过多层专家的审核才能确认诊断，这可能需要时间。SLIViT 大大减少了解释这些扫描所需的时间，使医生能够更快获得结果并尽早开始治疗。
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准确的结果： 医疗保健中一个最大的担忧是人类错误的可能性。即使是经验最丰富的医生，在复杂的扫描中也可能会遗漏一些信息，尤其是在处理许多病例时。SLIViT 确保高水平的准确性和一致性，有助于避免潜在的诊断错误。
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小数据集，同样的结果： 大多数 AI 系统需要大量数据进行学习。然而，SLIViT 可以使用更小的数据集，这意味着它可以通过更少的图像开始诊断。这对可能没有大量患者数据来训练 AI 的医院或诊所来说是一个重大进展。
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适用于不同类型的扫描： SLIViT 并不局限于一种类型的医学扫描。无论是 CT 还是 MRI，这个 AI 模型都可以适应，使其在医院的各个部门（从神经科到肿瘤科）都很有用。
这对您意味着什么
在不久的将来，像 SLIViT 这样的工具将在医院和诊所中越来越普遍。当您进行医学扫描时，这样的 AI 系统可能会帮助您的医生快速识别潜在问题或确认诊断。这可能会减少等待时间，确保更好的准确性，并制定更快的治疗方案。
SLIViT 还代表了医学研究的重大进步。由于该模型能够有效分析数据，它可能会帮助研究人员更快地研究疾病，从而改善每个人的医疗保健。
AI 在医疗保健中的未来
SLIViT 只是 AI 正在转变医疗保健的一个例子。虽然这项技术在各地普及可能还需要一些时间，但显然 AI 将在改善患者护理、减轻医生负担和确保更快、更可靠的诊断方面发挥巨大作用。
放射学的未来正愈发与 AI 交织在一起，随着 SLIViT 等更多进展的出现，我们将继续看到全球患者的更好疗效。
在 X-ray Interpreter 了解最新的放射学 AI 动态！有关 SLIViT 的更多信息，请查看来自 UCLA Health 的完整文章 这里。