伦琴医疗快讯

汇总近期影像界热点事件

《中国医学影像人工智能发展报告2021-2022》重磅发布

近日，中华医学会放射学分会主任委员、中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，上海长征医院放射诊断科主任刘士远教授，在2022年医学人工智能大会暨第二届“中国医学学术期刊发展”高端论坛上，为大家分享了《中国医学影像人工智能发展报告（2021-2022）》。

该报告共收集了来自全国34个省、市、自治区的6347份问卷，涵盖了诊断、技术、研究人员等多人群；三级医院到民营医院，教学医院以及非教学医院等多机构。调查显示三级医院现有AI产品应用情况已达73.9%。影像科室医务人员对工作流程优化的需求中占比最高的是图像质量优化和改进影像检查流程。基于AI进行病灶的自动检出，被认为是临床最具价值的功能。另外报告还指出当前医学影像AI产品面临主要的三大问题为：(1) 实际可应用产品少；（2）不能很好嵌入现有医学影像诊疗流程；(3) 产品性能不可靠。（来源：focus前沿观点）

进军美国市场，联影全球尖端CT提前交付

近日，联影医疗美国公司宣布，应卡罗顿地区医疗中心 (CRMC) 的要求，提前交付了旗舰产品 uCT ATLAS扫描仪。此次CRMC要求加快交付 uCT ATLAS是因为它比他们以前的计算机断层扫描仪更有效，使他们能够更快地满足地区患者的需求。同时也是对其现有计算机断层扫描仪的重大升级，以扩大其能力并为更多患者服务。

据了解，联影 uCT ATLAS于2021年9月获批FDA，是目前全球最先进的超高端CT之一，融合了当今全球CT领域顶尖科技于一身，结合前沿AI人工智能技术的应用，可为创新临床应用和科研探索解锁无限想象空间。在国内命名为“uCT 960+”，又称“天河640”，已于2020年8月获批NMPA。（来源：器械之家）

AI识别疾病媲美放射科医生，通过X光精准识别肺炎和肺功能衰竭

目前大多数诊断疾病的AI模型都是在人类标注好的图像基础上进行机器学习训练的，为了使模型以合理的性能预测某种病理，必须在训练期间为该病理提供大量专家标记的训练示例。这种获得某些病理的高质量注释的过程既昂贵又耗时，通常会导致临床工作流程的出现大规模低效的问题。

一个名叫CheXzero的新算法模型诞生了！它可以在现有的医学检查报告中自主“学习”，这些报告是研究人员用自然语言（Natural Language Processing，NLP）撰写的。相关研究成果以题为“Expert-level detection of pathologies from unannotated chest X-ray images via self-supervised learning”发表在Nature Biomedical Engineering。

研究表明，在涉及医学图像解释的任务中，经过适当训练的机器学习模型通常会超过医学专家的表现。然而，如此高水平的性能通常需要使用专家精心注释的相关数据集来训练模型。研究中展示出模型在无明确注释的胸部X射线图像上自我监督模型执行病理学分类任务，其准确性可与放射科医生相媲美。在胸部X光片的外部验证数据集上，自我监督模型在检测三种病理（共八种）方面优于完全监督模型，并且性能推广到未明确注释模型训练的病理，到多种图像解释任务和来自多个机构的数据集。通过AI模型来理解医学图像这一目的，可以大幅度节省时间和资金成本。(来源：生物探索）

2021年大型设备上岗证成绩公布

进入中国卫生人才网

即可进行成绩查询。

*特别提示:

1.分数"0"表示缺考、违纪、不得分等情况。

2.合格标准为60分。

3.11月8日以后，成绩合格者可在中国卫生人才网下载打印成绩合格证明。

4.大型设备上岗证考试不收取任何费用。

（来源：中国卫生人才网）