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根据React Data最近的一份报告,有77%的成像专业人士表示机器学习在2018年很重要。该发现表明医疗行业的成像专业人员对机器学习的使用和了解有所增加。
相比之下,只有65%的专业人士表示机器学习在2017年很重要,而16%的专业人士认为这并不重要,而19%的专业人士认为中性。对于2018年,只有11%的受访者表示这并不重要,而12%的受访者表示中立。此外,有16%的影像专业人士表示,他们从未计划过利用机器学习。
该报告还显示,越来越多的专业人士开始了解这项技术。对于2018年,有59%的专业人员表示他们了解机器学习,而21%的专业人员表示他们不理解机器学习,还有20%的专家表示中立。与2017年相比有所增加,当时52%的专业人士表示他们了解机器学习,而32%的专业人士表示不了解机器学习,而16%的专业人士表示中立。
“机器学习是当今医疗保健领域最热门的主题之一,尤其是在医学成像领域。它有望在提高质量的同时降低成本的同时提高多个领域的效率。”
在2017年至2018年期间,将机器学习用于乳腺成像的使用率从35%以上降至约21%;在同一时期,用于肺部成像的机器学习使用率从大约11%增加到大约21%。机器学习的其他当前用途包括:心血管,胸部,骨骼,肝脏,神经和肺部成像。
该报告的重点是来自152个不同医疗机构的影像和放射专业人士的回应。放射科医生占受访者的32%,放射科主任占19%,影像技术工作者占18%。图片归档和通信系统(PACS)的管理员,放射线管理人员和放射线负责人也属于受访者。
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