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基于人工智能和大数据的医疗影像组学应用.pptx 46页

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基于人工智能和大数据的医疗影像组学应用 技术创新,变革未来 议 程 2 智能医疗研究背景 智能医疗研究内容 智能医疗未来方向 传 统 医 疗 智 能 医 疗 背景:现在是发展智能医疗最佳时机 人工智能技术进步 医疗大数据不断积累 智能医疗发展的最佳时机 人脑 + 大数据 + 人工智能 3 人脑 + 小数据 4 背景—智能医疗发展趋势 临床问题导向 精准辅助决策 计算能力驱动 的疾病筛查 术前新 辅助疗 效评估 术中淋 巴结转 移预测 术后化 疗必要 性预测 Google 糖网病、皮 肤癌筛查 肺癌、食管癌、 乳腺癌早期筛查 临床科研 商业应用 背景:未来的医学影像—实现综合信息 —引自Roderic Pettigrew, RSNA 20175 医学影像中心—飞机驾驶舱(综合信息中心) 临床医生—飞行员(数据分析处理专家) 背景:未来的医学影像—实现综合信息 —引自Roderic Pettigrew, RSNA 20176 信息变革与人工智能发展下的影像科医生 人工智能是否会替代影像科医生 无法下定论,但是那些使用人工 智能技术的影像科医生,一定会 代替那些不使用人工智能技术的 影像科医生! Radiologists using AI will replace those who do not! Lluís Donoso IS3R国际影像战略 策略研讨会副主席 巴塞罗那大学临床 医学院放射科主任 7 信息革命 Informatics Revolution 未来的影像科医生应该是影像信息学专家! From radiologists to imaging information expert! 人工智能技术在新一代无创诊疗中的应用 ASCO2018压轴报告: Next-Generation Diagnostics Beyond Tissue Dana-Farber 癌症 研究所首席研究员 Geoffrey Oxnard, MD 液体活检技术可更加便捷地在医疗系统 中实现肺癌的早期检测和筛查,但随着 样本量增加,机器学习方法将有效提高 检测精度、提高测试性能。 人工智能技术是辅助新一代无创诊疗 技术发展的重要工具 南加州大学Dornsife 生物科学学院院长 Peter Kuhn, PhD 在肿瘤疗效评估中,基于液体活检技术 的基因蛋白组学和基于深度学习方法的 智能影像评估可有效预测患者预后生存。 8 肿 瘤 大 小 5mm 1kg左 右肿瘤 5~20年 1~3年 细胞表达生 物分子异常 正 常 基因 异常 开始 增殖 前癌 病变 形成 癌灶 出现 病状 死 亡 转移 传统成像技术难以实 现早期微小肿瘤成像 基因技术 检测早期 基因异常 人工智能 医疗?大数据 影像组学 影像组学融合临床、基因和影像大数据信息,基 于人工智能技术为实现精准诊断提供新机遇 基因 异常 新陈代谢异常 器官结构异常 时 间 影像组学为癌症智能诊疗提供新机遇 9 影像组学概念 概念完善 概念提出 临床应用 Nat. Comm. 2014, 5: 4006 EJC 2012, 48: 441-446 MRI 2012, 30(9): 1234. 医疗影 像数据 定量特 征提取 人工智 能模型 临床辅 助决策 微观的基因或蛋白质模式改变在宏观影像上有所表达,通过深 度挖掘影像特征,可以反映人体组织、细胞和基因水平的变化 影像组学结合医学影像、基因和临床大数据,利用人工智能方 法高通量地提取并分析肿瘤信息,为临床提供辅助决策支持 10 报告内容 11 智能医疗研究背景 智能医疗研究内容 智能医疗未来方向 典型 临床 应用 核心 关键 技术 影像 组学 肿瘤大数据 智能诊断 肿瘤 治疗 效果 评估 肿瘤预后 生存期预测 精准肿瘤 分割标注 海量 特征 提取 筛选 人工智能 模型构建 影像组学研究内容 12 影像组学典型临床应用概述 术前 诊断 影像组学 术中 评估 术后 预测 肿瘤 病理 智能 分型 癌症 转移 智能 诊断 智能 智能 预测 预测 患者 患者 生存 预后 Clinical Cancer Research 2016 Clinical Cancer Research 2017 Journal of Clinical Oncology 2016 Science Translational Medicine 2015 Nature Communications 2014 Clinical Cancer Research 2016 13 新 辅助 疗效 评估 抗 血管 疗效 评估 典型临床应用—结直肠癌诊疗全过程覆盖 术前 术中 术后 新辅助治疗是否达到pCR? 治疗过程 辅助解决关键临床问题 是否需要进行淋巴结清扫? 是否需要进行辅助放化疗? 肿瘤诊疗全

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