近年來，随着AI技(jì )術的不斷發展，基于深度學(xué)習算法的AI系統主要集中(zhōng)于乳腺钼靶X線(xiàn)影像的分(fēn)析和研究，對MRI、超聲和數字乳腺斷層攝影的研究相對較少。國(guó)内一些醫(yī)療公(gōng)司也推出了新(xīn)一代基于深度學(xué)習算法的钼靶AI系統，在乳腺腫塊檢測和鈣化檢測方面此類系統的準确率已經很(hěn)高。在病竈的良惡性判别上，新(xīn)一代AI模型的靈敏度和特異度，甚至有(yǒu)可(kě)能(néng)超越醫(yī)學(xué)影像專家的水平。

雖然經過測試，乳腺钼靶影像AI系統具(jù)有(yǒu)較好的診斷性能(néng)，但其缺乏對乳腺影像應用(yòng)場景深入的研究；算法工(gōng)程師未能(néng)切實挖掘臨床診斷中(zhōng)的痛點和難點，使得乳腺钼靶影像AI系統無法準确的反應影像科(kē)醫(yī)師的真實需求。

乳腺钼靶影像輔助診斷系統是基于乳腺钼靶X線(xiàn)攝影，通過“AI+醫(yī)療”的密切配合實現乳腺疾病的診療。該方案是按照影像科(kē)醫(yī)師的日常工(gōng)作(zuò)模式，由醫(yī)學(xué)影像專家根據多(duō)年在醫(yī)院的經驗積累和工(gōng)作(zuò)總結，在影像上準确地識别并标注出乳腺腫塊、鈣化、結構扭曲及其他(tā)特征，并對乳腺增生、病變、包塊、鈣化的形狀、大小(xiǎo)、密度、性質(zhì)等做出完整的描述，為(wèi)臨床幹預做出重要的決策準備。極大地提高了影像科(kē)醫(yī)師的工(gōng)作(zuò)效率；降低了漏診、誤診的發生率。

1、  根據上傳的影像資源，自動解析病人和影像的詳細信息。

2、  提供根據影像的設備類型、檢查部位、影響号、檢查時間段、上傳時間段等字段的查詢功能(néng)。

3、  可(kě)根據需要對影片的灰度、窗寬窗位等進行調整。

4、  逐層判讀，可(kě)利用(yòng)不同的标注工(gōng)具(jù)标出結節的位置和備注信息。

5、  自動計算出病竈的大小(xiǎo)、密度、體(tǐ)素等重要信息，醫(yī)師可(kě)對每個病竈的形态、性質(zhì)、位置做出準确的判斷。

6、  對疑似病竈進行統計。

7、  把已上傳的影像及其詳細信息和病竈信息記錄入庫，為(wèi)後期的病竈随訪和臨床診斷提供支持。