基于 AI 的 MRI 数据分析高效且有效

来自 Helmholtz Munich 的研究人员和慕尼黑工业大学及其大学医院 rechts die Isar (TUM)、波恩大学医院和波恩大学的研究人员开发了一种算法，可以在不同的医疗机构中独立学习。 它是自学的，不需要放射科医生在 MRI 图像上进行大量标记或发现。

联邦算法已使用来自四个机构的健康参与者的 1,500 多个 MRI 进行了训练，同时仍保持隐私。 然后，该算法被用于分析 500 多个患者的 MRI 扫描，以检测多发性硬化症和血管疾病等疾病。 它还检测到脑肿瘤。 新算法可用于开发基于 AI 的联邦学习算法，这些算法既能保护隐私又能提高效率。 这项研究发表在 Nature Machine Intelligence 上。

人工智能正在彻底改变医疗保健行业。 医生可以在使用精确的 AI 解决方案进行诊断方面获得支持。 然而，此类算法需要大量数据以及放射学专家的发现才能进行训练。 创建这种规模的中央数据库时，数据保护是一个问题。 发现和注释的创建也非常耗时，例如在 MRI 上标记肿瘤。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-08-efficient-ai-technology-mri-analysis.html