AI 正在迅速崛起，成为医疗保健领域的一项变革性技术。尤其是在医学成像方面，研究人员正在使用计算机视觉进行准确的早期检测、医学分类以及先进的自动化 3D 分割。这些模型正在帮助临床医生和研究人员简化成像工作流程，以发现隐藏的见解、提高工作效率，并连接多模态患者信息，以便更深入地了解病情。
从自动化工作流程到提高处理速度和图像质量，AI 可以通过多种方式帮助检测和诊断疾病。
多模态生成式 AI 涉及使用机器学习技术从多个来源和模式 (例如 CT、MRI 和超声波扫描) 生成高质量的医学影像。通过利用每种模式的优势，这种方法可以提高医学成像的准确性，并使诊断和治疗规划更加准确。
在放射学领域，机器学习算法和计算机视觉可以帮助分析医学影像，帮助放射科医生检测、诊断和治疗疾病，这有可能提高医学影像的准确性、速度和效率，改善患者的治疗效果并降低医疗成本。
深度学习有助于完成图像分割、组织重建和疾病分类等任务，从而提高病理诊断的准确性和效率。借助 AI 技术，病理学家可以更快速、更准确地分析大型复杂数据集，解释疾病背后的生物学洞见，最终改善患者的治疗效果。
在使用 AI 驱动的医学成像时，拥有涵盖端到端工作流程的工具非常重要。作为一个基于 PyTorch 的开源框架，MONAI 是一个单一的医疗 AI 平台，汇集了智能数据标记和注释、训练和推理、临床部署规范以及 AI 和医学研究社区的最佳实践，以确保 AI 结果转化为有效的临床决策支持。因此，MONAI 可帮助医疗健康系统更轻松地实施医疗 AI，获得医疗健康数据的情景意识，并为一线临床医生提供统一的体验。
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用于医学成像的生成式 AI 可以创建大量人体解剖合成图像。这些大型合成数据集用于训练通用 AI 模型，这些模型可以从不断发展的患者数据中学习，同时保护患者隐私。了解用于构建和部署医疗 AI 的框架 MONAI 以及伦敦国王学院、西奈山和东河成像等合作伙伴如何使用生成式 AI 研究疾病，并使 AI 决策和预测更加准确、可靠和安全。
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