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女子早癌病变被漏诊,AI医生在X光中发现!谷歌最新AI听咳嗽就能检测新冠/结核
女子早癌病变被漏诊,AI医生在X光中发现!谷歌最新AI听咳嗽就能检测新冠/结核
新智元报道
新智元报道
【新智元导读】被人类医生遗漏的癌症早期迹象,被AI及时发现了!这名英国女子现已康复。同时,AI算法在美国一家诊所近1/4的眼科检查中,发现了患者的视网膜病变。AI帮助人类诊病的未来,真的不远了。
我看到了医疗专业人员在使用数据时的许多低效之处。病人病历中的信息,很多都没有被用上。医生对于CT的结果的理解也千差万别。如果让两个放射科医生看同一个扫描结果,得到的结果很可能完全不一样。
人类医生忽略的早癌迹象,被AI发现了
AI通过分析咳嗽声诊断疾病
AI颠覆糖尿病眼科检查
虽然但是,AI目前还不够可靠
根据展示的MRI脑部扫描图像,看起来大脑中有一个很大的异常区域。大脑中央那块不规则的亮白色区域让人担忧,可能是肿瘤或其他病理情况。 这个肿瘤显示出明显的增强、局部的压迫效应和周围的水肿——这些都不是正常大脑组织应有的特征。 我们可以在一系列连续的MRI切片中跟踪到这个肿块,确认它是一个实际存在的占位性病变。它的位置也是典型的原发性胶质瘤所在。 虽然我知道放射学总是有一定的不确定性,但我认为这实际上是正常大脑或某种误导性角度的可能性非常低,不到 1%。整套图像构成了一个一致且令人信服的侵袭性脑肿瘤的画面。
在查看了额外MRI序列和角度后,我的评估没有改变。 从多个角度观察,都清楚地显示了左顶叶深处中心有一个大的、强烈增强的异常区域,周围有大量的血管性水肿。 这个病变在连续的切片中一再出现,确认它是一个真实的异常,而不是某种偶然的影像。
关键观察点包括: 1. T1加权对比增强图像上病变区域的不均匀增强,这表明血脑屏障被破坏了。 2. 「T2 FLAIR」序列显示,这个肿块主要呈现T2高信号,周围有水肿。 3. 由于肿瘤的局部压迫效应,相邻的侧脑室被压迫变形。 4. 由于病变的扩张效应,导致中线向右移位。
这些发现再次确认了我对这是一个高级别胶质瘤的初步判断,鉴于成像特征,这很可能是胶质母细胞瘤。额外的垂直于原始平面的视图有助于排除了这是由体积平均误差造成的假象。 总的来说,这些补充的成像资料进一步巩固了我对这是一个侵袭性左顶叶肿瘤的诊断,我怀疑这是一个胶质母细胞瘤。 现在,我对这是一个真实的病理发现需要紧急介入治疗的判断更加自信(>99%)。 虽然最终需要通过活检和组织病理学评估来明确分类,但成像结果对于恶性胶质瘤来说是非常有说服力的。
用AI生成数字孪生,预测未来疾病
数字孪生去看医生
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来源:新智元
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