標題：AI技術助力醫(yī)療診斷效率提升 新研究取得突破性進展
近日，一項基于深度學習算法的醫(yī)療影像識別技術取得重要突破。該技術由某科研團隊研發(fā)，通過優(yōu)化卷積神經網絡模型，在肺部CT掃描圖像分析中實現(xiàn)了95.3%的準確率，較傳統(tǒng)方法提升12.6個百分點。
研究團隊采用遷移學習策略，利用大規(guī)模預訓練模型進行微調，顯著降低了數(shù)據(jù)需求。測試顯示，系統(tǒng)可在0.8秒內完成單例影像分析，較人工診斷效率提升約40倍。該技術已通過三甲醫(yī)院臨床驗證，假陽性率控制在3.2%以下。
專家表示，此項突破為AI輔助診斷的規(guī)模化應用提供了新思路，尤其在基層醫(yī)療機構具有重要推廣價值。團隊計劃下半年啟動多中心臨床試驗，并探索在乳腺癌篩查等領域的遷移應用。該成果已發(fā)表于《醫(yī)學人工智能》期刊。
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