“計算機輔助診斷”這個術(shù)語已經(jīng)被各個制造商用來提供在成像領(lǐng)域使用機器學(xué)習(xí)的解決方案

　　這個算法目前有多可靠？

　　Remmele：我們目前實現(xiàn)的精度約為75％，這意味著所有圖像數(shù)據(jù)集中的75％被分配到正確的類別。自2017年夏季以來，目前正在開展工作以進一步提高這一速度，特別是通過更好地預(yù)處理這些數(shù)據(jù)。我們可以實施當(dāng)前研究的許多方面，但是我們也需要重新改造，因為我們使用的是非常不同的數(shù)據(jù)集。德國杜塞爾多夫國際醫(yī)療器械展覽會

　　你想如何繼續(xù)處理這個話題？

　　Remmele：我們必須將這些方法適應(yīng)于我們的問題，以便顯著提高算法的準確性，從而使其適用于日常使用。我們還需要弄清楚我們是否堅持明顯的和不顯眼的發(fā)現(xiàn)之間的二元區(qū)分，或者如果我們指定了像概率那樣的東西。然后，我認為，如果我們不能對數(shù)據(jù)進行分類，我們可以為放射科醫(yī)生獲得更多的改善和時間節(jié)省，同時也指出數(shù)據(jù)集中算法發(fā)現(xiàn)異常的地方。

　　當(dāng)然，我們也希望在放射科IT中實現(xiàn)該算法。為此，我們正在尋找行業(yè)合作伙伴。我們還從城市醫(yī)院和大學(xué)醫(yī)院接收更多數(shù)據(jù)。這些也會給我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集帶來更多的異質(zhì)性，其中我們希望獲得更好的培訓(xùn)效果。放射科也繼續(xù)支持我們，這是顯著的，因為他們沒有研究任務(wù)，如大學(xué)醫(yī)院。但是這種承諾在未來將是迫切需要的。如果我們想為私人執(zhí)業(yè)的醫(yī)生開發(fā)解決方案，我們需要他們的數(shù)據(jù)。

　　機器學(xué)習(xí)今天在醫(yī)療技術(shù)中有多重要？

　　Remmele： “計算機輔助診斷”這個術(shù)語已經(jīng)被各個制造商用來提供在成像領(lǐng)域使用機器學(xué)習(xí)的解決方案，包括神經(jīng)病學(xué)。同樣在篩查領(lǐng)域，例如乳腺癌和肺癌，也有使用機器學(xué)習(xí)分類算法的工具。第一種產(chǎn)品還促進深度學(xué)習(xí)，用于分割圖像。今天，這些產(chǎn)品主要用于專業(yè)中心和大學(xué)醫(yī)院，例如腫瘤進展控制。