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  临床实践中,患者的基础状况、心理状态、生活环境等信息,往往是左右诊疗决策的关键变量。这些难以量化的“隐藏参数”,恰是 AI当前的技术盲区。
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  以肺结节筛查为例,传统阅片模式下,医生每看一个病人,需要手动翻阅300至400张 CT断层图像,不仅耗时耗力,还易出现视觉疲劳导致漏诊。而 AI凭借深度学习算法,可在数秒内完成全肺扫描,不仅能精准标注病灶位置,还能量化分析结节大小、密度、边缘特征等参数,并基于大数据模型给出初步良恶性概率评估。
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