其一，AI改變影像畫面的清晰程度以及展現方法，降低誤診率。
利用計算機視覺技術，AI能夠對醫(yī)學圖像進行分割、配準、融合、重建，使圖像更清晰、立體，豐富了醫(yī)學圖像的呈現方式。同時，AI對動態(tài)圖像的實時處理功能，也將被運用到成像工藝升級以及輔助醫(yī)療器械的定位和導航上。
其二，AI規(guī)范化處理非結構化數據，輔助診斷。
據IDC Digital的統(tǒng)計，我國醫(yī)學影像產生的數據中有80%屬于非結構化數據，并且影像報告還缺少統(tǒng)一的標準。在通過AI技術處理非結構性數據時，能夠人為的為影像報告設定參數模板，解決各大醫(yī)院影像報告標準不統(tǒng)一的難題。并且，在大量數據學習后，AI還能實現輔助診斷，基于大數據提供診療方案。解決患者重復照影的問題，同時也減輕醫(yī)生重復性體力勞動，提高診斷準確率。另外，一般情況下機器學習的速度會高于人腦速度，因此，培養(yǎng)一個解讀影像報告的“AI熟練工”，比培養(yǎng)一位影像專家更方便、快捷。
其三，AI有效解決醫(yī)學影像“數據孤島”問題。
在AI的介入下，數據的及時上傳將變成可能。目前很多企業(yè)的AI+影像儀器都具有數據實時上傳功能，并通過云平臺搭建起共享空間。不同科室的醫(yī)生在獲得相關權限后，都能夠隨時查看病人詳細的影像報告，節(jié)約了檔案查找、不同科室問診所浪費的時間。這樣的方式即有利于“線上會診”，推動城鄉(xiāng)醫(yī)療平衡，同時滿足了精準醫(yī)療的發(fā)展，為建立“數字醫(yī)院”打下了良好的基礎。
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