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获FDA批准的医疗AI应用案例 | 硅谷洞察

2020-01-12来源:钛媒体首页

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随着人工智能成为许多领域的重要话题,人工智能在医疗领域受到广泛关注也不足为奇。虽然许多团队正在对潜在的机器学习解决方案进行大规模的研究,但是只有少数获得了FDA的批准。然而,据Eric Topol博士透露,自今年一月份以来,获批准的团队数已从14个增加到了26个。请继续阅读下面最新获的批准的团队名单,从多方面了解人工智能在医疗领域的应用。

获FDA批准的医疗AI应用案例 | 硅谷洞察

1.Apple Watch心电图

Apple Watch 4系列的心电图技术于去年9月份获得FDA的批准,它使用电极捕捉心律异常。该技术是第一款面向消费者的产品,允许用户从自己的手腕上获取心电图以向医生提供关键的数据。 它能检测心房颤动。心房颤动是临床上最常见的一种心律失常,如果不加以治疗可能会导致中风,估计大约有高达9%的65岁以上的老年人,2%的年轻人患有此疾病。Apple Watch 所提供的快速、便捷的心律测量方法有降低以上统计数据的可能。

2.Aidoc

Aidoc是一款应用程序,可以帮助放射科医生在头部CT扫描中识别急性颅内出血。该系统于去年夏天获得FDA批准,它是第一个利用深度学习技术协助放射科医生根据患者严重程度安排紧急性。该技术能在病人扫描后立即检测图像并告知放射科医生该病人潜在的危险状况,以帮助医生确定病人的优先顺序。对于一些出血可能危及生命的情况,放射科医生必须以高优先级紧急处理。 Aidoc可以显著的缩短分析扫描图像的时间,同时也能增强放射科医生做决策的信心。

3.ProFound AI by iCAD

同样,去年8月份获得批准的是医学技术领先企业iCAD的ProFound AI。ProFound AI提供了一套精确的、以人工智能驱动的癌症检测系统,它能通过分析乳腺切除图像、或3D乳房X线片来诊断是否为恶性肿瘤。该应用是基于深度学习技术,通过提高检测率,减少不必要的回想和假阳性来协助放射科医生研究断层图像,从而加快阅读速度。

4.Zebra Medical Vision

于2018年7月获得FDA批准的Zera Medical Vision平台用心电门控CT扫描计算患者冠状动脉钙化程度,而这种动脉缺陷使冠状动脉腔径变窄以后可能会导致严重的冠心病事件。放射科医生利用Zera提供的诊断工具能更好地判断此类动脉缺陷的严重程度。Zebra还生成了能从图片中检测骨密度,肝脏脂肪和肺气肿的AI算法。

5.EchoMD由BAY实验室提供的AutoEF

Bay Labs的深度学习软件EchoMD AutoEF在去年6月获得FDA的批准可用于医疗领域。在与明尼阿波利斯心脏研究所(Minneapolis Heart Institute)所进行的一项研究中,发现该技术在分析左心室射血分数(EF)方面比大多数心脏病医生表现更卓越。因为它拥有的人工智能平台是由来自9千名患者超过4百万张超声心电图训练而成的,它通过自动地检查患者的超声心电图视频片段,选取最合适的部分计算射血分数(EF),进而促进心脏病医生分析速度。EF是指心脏泵血效率,通常用百分数表示。 比如, 50%的射血分数(EF)表示左心室每收缩一次就会博出一半的血液注入动脉;它是心脏博血好坏及判断心力衰竭类型的指征。

下表详细地列出了已获得批准的人工智能平台名单,数据来自Dr.Topol 和Nature Journal。

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原文链接:https://www.docwirenews.com/docwire-pick/future-of-medicine-picks/fda-approved-uses-of-ai-in-healthcare/

作者:Jack Carfagno

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