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近年来, AI医学影像产品正向多元化发展 ,覆盖了包括 CT、MRI、超声等多种医学影像模态,以及 心脑血管、肺部、骨科、 眼科 等多个疾病领域。 不仅能够帮助医生提高诊断效率和准确性,还能够缓解医疗资源分布不均和医生短缺的问题。 截至2024年上半年, 国内 已有 92 款第三类医疗器械 AI 医学影像产品获批上市 ,主要涵盖心血管疾病(27款)、肺部疾病(24款)、脑血管疾病(13款)、骨科检查(10款)、 眼底疾病(9款) 、乳腺疾病(2款)等。 由于多数眼底疾病初期表现不明显,且眼科医生资源稀缺,以至于常规全身体检未能充分覆盖眼底检查,易导致 漏诊。这一方面增加了后续治疗的难度,另一方面增加了医疗负担。 基于深度学习的病变检测 ,通过将待检测图像输入深度学习神经网络模型,经过分析与分类后输出检测结果,实现对病
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