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  然而,这种应用目前仍局限于少数场景。“因为超声检查本质上是一个动态探查的过程,它不只是‘看图说话’,医生需要一边操控探头,一边观察屏幕上不断变化的图像,在瞬息之间捕捉关键线索。”于泽兴表示,这一过程中,医生的感知、操作和认知能力缺一不可,经验远比图像本身更为关键。
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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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