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医疗影像的智能辅助诊断发展受益于AI技术在自然影像领域的多方位发展。但是医疗领域的特殊性对AI的应用提出了特别的挑战,包括对精准性的高要求、自然影像中少见的介质类型、获得大量训练样本的难度,和对AI输出综合性完整性的要求。在医疗影像AI的研究中,通过结合深度学习和传统数理优化方法,增强多模态分析能力,使用更高效、更有针对性的数据增广,开发弱监督学习技术等方法,开发者正在逐渐克服这些挑战。这为人工智能在医疗影像中的实用化奠定了基础,为发掘其蕴含的巨大价值铺出了道路。
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