Благодаря ученым искусственный интеллект может произвести революцию в индустрии медицинской визуализации. Тогда оценка травмы ахиллова сухожилия будет не только быстрой, но и очень точной. Отметим, что в источнике множество информации о медицинской визуализации.
Благодаря искусственному интеллекту можно будет диагностировать заболевания глаз практически на 100 процентов точность, диагностика рака на ранней стадии и улучшенная диагностика сердца. Благодаря передовой вычислительной технологии это ускорит и улучшит качество биомедицинской визуализации.
Ученые разработали метод оценки магнитно-резонансной томографии на основе глубоких нейронных сетей. Благодаря этому можно будет полностью автоматически оценивать изображения, при этом точность оценки степени повреждения или заживления ахиллова сухожилия сопоставима со специалистами в области ортопедической радиологии.
Травмы ахиллова сухожилия — самые частые ортопедические травмы
Благодаря работе ученых из Варшавского университета, оценка магнитно-резонансной томографии на основе глубоких нейронных сетей позволяет точно оценить изображение и определить состояние ахиллова сухожилия. Инновационный метод является одним из результатов проекта «START: Инновационные методы тканевой инженерии для поддержки заживления и регенерации сухожилий и связок». Алгоритм получает изображения с МРТ и формирует отчет с оцененными параметрами.
Пациенты могут извлечь максимальную пользу из этого решения. Они получат лучшую диагностику, лучшие возможности раннего обнаружения проблем, а также последующий мониторинг процесса лечения, что позволит более эффективно реабилитировать, адаптируя процесс лечения к конкретному пациенту. И благодаря этому, особенно в спортивной медицине, он способствует более быстрому восстановлению. От этого выиграют и сами радиологи.
Искусственный интеллект сократит время врачей и повысит эффективность оценки
Результаты МРТ можно оценить автоматически сегодня, и в будущем их будет больше. В первую очередь эту революцию вызывают искусственный интеллект и сверточные нейронные сети. Все зависит от данных, их доступности, насколько быстро мы сможем перейти от решения, созданного в научном сообществе, к решению, которое уже является сертифицированным продуктом.
