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“眼下确认病情主要靠各种症状，但这其实是不够准确的，有了症状后还得去拍胸片，通过CT片子确诊。
“如今医疗资源紧缺，我们希望智能医疗能帮助医护人员读片并确认病症，由此缓解医疗人员的压力。
“除此之外，我们还希望能帮助研发一种快速的检测手段来确认一个患者到底是不是被感染。
当然，这是第二个计划了……”
等徐部长的话说完，霍启年下意识想抬头看苏允白，但又忍住了。
他还是对着镜头，沉稳道：“苏教授，我没记错的话，CT片子确诊病例……这正是你的课题之一？”
苏允白点了点头。
“是的。
各位的时间应该都比较紧张，我就跳过寒暄，直接进入正题了。
“针对智能医疗读片并帮助确认病情这一功能，我认为可以将三大技术结合起来……”
苏允白分享了自己的屏幕，点开ppt。
“第一种，AI靶区自动勾画技术，这其实也算是图像识别技术的一类。
我之所以主提这个，是因为这个技术在TargetR里已经用上了……
“所谓靶区自动勾画技术，通俗而言，就是当你提供了CT片子，AI会读取片子的信息，从而判断出哪个位置得了肿瘤，并将肿瘤的区域给勾画出来，其精度可以达到……
“同样的道理可以用在本次的患者胸部CT上。
目前我们都知道，患者的肺部会出现不同程度的纤维化，而这是确诊的重要依据之一。
“纤维化可以体现在CT片子上。
我们要做的，是将‘勾画’的目标，从癌症转移到纤维化上。
也就是说，之前AI判的是癌症，现在判的是纤维化。
“勾画的精度将直接与纤维化的程度挂钩，某种程度上说，这就是轻重症的辨别依据之一。
“这其中涉及到对CT技术、CT影像与人体组织的各种数值对照。
毕竟癌症跟纤维化在CT上的成像上肯定是不一样的……不过自动勾画技术的基础就放在那里，这一部分技术难度应该不算大。
“另外一点，轻重症与纤维化程度的标准也应该被确立。
“我们都知道，AI处理的就是数字信息，即便是图像，归根结底也是数字信息。
我们人类可以根据感觉判断哪种程度是轻症，哪种程度是重症。
但AI不一样，AI必须得有一个数字标准，过了这个数字是一个程度，没到又是一个程度。
“我们必须事先确立下这个数字标准，这可以经由专家指导……”
霍启年这一年多来“强行靠近”
苏允白，并不是在做无用功。
至少现在，苏允白讲的这些东西，他能听懂大部分。
霍启年透过屏幕，看着镜头前的苏允白。
她认真起来的样子，实在招人极了。
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