AI辅助诊断技术新突破：神经网络提升影像识别率
近日，深度学习医疗研究院宣布在AI辅助诊断技术领域取得重大进展。研究团队通过卷积神经网络算法成功提升肺部CT影像识别准确率，达到98.7%。该系统能够自动标记可疑病变区域，将早期肺癌检出时间提前3-6个月。
据介绍，该AI系统经过10万例临床影像数据训练，在结节检测、良恶性判断等方面表现优于传统影像诊断方法。研究负责人表示，系统已在30家三甲医院试点应用，使诊断效率提升40%，漏诊率下降25%。
专家指出，AI辅助诊断并非取代医生，而是作为"第二双眼睛"提供参考。目前系统仍存在对微小病变识别不足的问题，需要结合临床症状综合判断。建议医疗机构在推广应用时加强医师培训，建立人机协同诊断机制。
公众不必过度担忧AI诊断的可靠性问题，当前技术主要用于辅助筛查，最终诊断仍需经过多学科会诊确认。保持定期体检习惯，尤其是40岁以上人群每年进行一次低剂量CT检查，仍是预防肺癌的关键措施。
