MRI 和 CT 这些方法在诊断中被广泛使用，无论是用于损伤、癌症，还是心脏、中枢神经系统或骨骼疾病的诊断。这些方法的需求比以往任何时候都要高：人口的增长和老龄化以及生活方式的变化导致慢性疾病（如心血管疾病和癌症）的增加，进而增加了诊断成像程序的数量。放射科医生的时间压力和工作量不断增加。人工智能（AI）可以支持放射学，为患者提供准确及时的诊断。
AI 在医疗保健领域的潜力巨大，尤其是在医学影像方面。如果 AI 能够帮助医生更快、更明智地做出决策会怎样？据估计，全球每年进行约 2.86 亿次增强 X 射线/CT 和 MRI 检查，而对医疗影像的需求还在进一步增长，这增加了放射科医生的压力。一家美国机构报告称，其平均放射科医生在 8 小时工作日内需要每 3-4 秒解读一张图像才能满足工作需求。此外，训练有素的放射科医生短缺。这些趋势导致放射科医生的倦怠率上升。2018 年的一项出版物指出，全球每年约有 4000 万例涉及影像的诊断错误。为了长期成功应对这一挑战，我们需要将人类智慧与 AI 提供的机会结合起来。
AI 在放射学中的关键优势包括：
- 准确性和效率：AI 有可能支持放射科医生准确快速地分析医学影像，自动化繁琐的任务（如病灶测量），并自动标记可能指示疾病的发现。这可以改善放射科的工作流程，释放更多时间。
- 速度：AI 可以在短时间内将不断增长的数据量转化为有价值的见解，支持放射学专家及时为患者提供正确的诊断。
- 检测：AI 在放射学中的应用有可能检测和突出医学影像中即使人眼也可能错过的微小异常。AI 驱动的筛查应用程序有助于改善预测，旨在实现早期干预。
这在实践中意味着什么？AI 对患者的益处在哪里？例如，AI 可以帮助临床医生检测无症状患者的肺结节。AI 优先处理应用程序可以标记疑似病理学，以便优先处理可能需要紧急诊断和治疗的病例，例如潜在的脑内出血（ICH）或大血管闭塞（LVO）。ICH 和 LVO 可能与中风有关。拜耳公司在多个诊断和治疗领域（如肿瘤学和心血管疾病）拥有深厚的理解。我们致力于推动 AI 创新。我们的目标是在从诊断到治疗的整个患者旅程中支持医疗保健专业人士。
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