将人◎工智能和医疗影像相结合，提供重大疾病快速、准确、智能的筛↑查和诊断。

背景

医学影像领域专业医生╱缺口巨大。目前我国医学影像数据的増长速度非常快，年増长率达＠到30%。然而放射科医生的数量増长缓慢，年増长率仅为4% 左右，两者増长率差距对比巨大。以肺结节检测为例，一家◥三甲医 院平均每天接待200名肺结节筛查患者，每位患者平均产生◆200到300张CT影像， 即射科医生≡平均每天需要阅读的CT影像为4万至6万张。（来源于中国人工智能医疗白皮书，2019年1月发布）

方案介绍

通过建立深度学习神经↘元数学模型，让计算机学习和模仿∏医生阅片、诊断技术，分〇析图像特征，找出疑似恶性的结节，过滤无结㊣　节的CT，对

结节特征进行№描述，辅助医生提高对肺结节的早期检出率，帮助医生从复杂的工作中解脱出来。

方案优势

1、结节初筛

LinkDoc医学影像智╲能诊断系统可以将输入其中的影像图片▲逐层判读，标出疑似结节，过滤无结节的层〓，影像医生再』对存在疑似结节的层进行仔细判读。这样可以提高工作效率，节省医生的时间卐，释放人力，将更多精『力投入疑难杂症的判读上。

2、Double Check

将LinkDoc医学影像智能诊断系统的结果与医生的判断结◇果对比，有差异的层再由专业影像医生仔细判读，实现double check，实现AI的辅助▓作用，成为医生最得力的助手。

3、癌症早诊

LinkDoc基于海量的卐影像数据，利用图像与图形学、深度学习、强化学Ψ 习等前沿的技术，精准定位肉眼难以识别的病变细节，实现癌症◥早期发现。

4、良恶性鉴▅别

LinkDoc拥有大量影像科专家标注的胸部CT，并且可⊙以关联结构化病历获得病理学诊断金标准。利用前沿的图像处理和机器∞学习方法，对结节的影像组学特征进行提取，鉴别〒结节的良恶性，给出恶性ζ　的风险，指导临床治疗♀决策。

5、辅助医生撰写＠ 报告

利用图像处理和深度学习∏技术，对结节影像组○学特征进行提取；通过智能语义分析技术，对海量历史影像诊断报告进行结构化、标︽准化处理，学习〖和模仿医生写报告；以结构化报告形式对影像所见（病灶位置、大小、性质等）进行描述，提高医生的诊断效率和诊断报告的规范化。