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榆林大学学生创新团队推出“微视医疗”,以AI破解病理诊断效率难题

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近日,榆林大学学生创新团队推出“微视医疗”智能病理项目,研发面向医院病理科的智能病理分析系统。该系统以人工智能算法为核心,服务于病理图像识别、远程诊断协作和结构化报告生成等场景,旨在为医生提供高效、精准、便捷的辅助诊断工具。

随着数字医疗发展,病理诊断正逐步从传统显微镜阅片走向数字化、智能化。病理切片图像通常分辨率高、细胞数量多、组织结构复杂,人工阅片工作量大、耗时长。如何在保障诊断质量的基础上提高效率,成为病理科数字化升级的重要方向。

“微视医疗”系统可对数字病理切片进行自动分析,辅助医生发现疑似病灶区域,并通过可视化方式展示结果。项目重点突破了切片级良恶初筛、组织级精细分割和细胞级精细检测等技术,可根据不同临床需求提供多层次辅助分析服务。



(图)系统实现多层次智能病理分析

目前,项目已形成基础版与专业版产品服务。基础版面向远程服务和良恶性初筛,专业版则提供肺癌高级别组织分割、PD-L1评分、宫颈癌病变检测、Ki67细胞计数等精细化模块。相关成果已在多家医院开展试用和验证。

未来,“微视医疗”团队将继续完善算法模型和系统功能,拓展更多病种和应用场景,推动智能病理技术从实验室走向临床应用,为病理医生减负,为患者争取更及时的诊断支持。

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