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Deep learning-enabled medical computer vision

软件部署 工作流程 深度学习 卷积神经网络 计算机科学 背景(考古学) 数据科学 医学影像学 人工智能 医疗保健 古生物学 数据库 经济 生物 经济增长 操作系统
作者
Andre Esteva,Katherine Chou,Serena Yeung,Nikhil Naik,Ali Madani,Ali Mottaghi,Yun Liu,Eric J. Topol,Jeff Dean,Richard Socher
出处
期刊:npj digital medicine [Springer Nature]
卷期号:4 (1) 被引量:792
标识
DOI:10.1038/s41746-020-00376-2
摘要

Abstract A decade of unprecedented progress in artificial intelligence (AI) has demonstrated the potential for many fields—including medicine—to benefit from the insights that AI techniques can extract from data. Here we survey recent progress in the development of modern computer vision techniques—powered by deep learning—for medical applications, focusing on medical imaging, medical video, and clinical deployment. We start by briefly summarizing a decade of progress in convolutional neural networks, including the vision tasks they enable, in the context of healthcare. Next, we discuss several example medical imaging applications that stand to benefit—including cardiology, pathology, dermatology, ophthalmology–and propose new avenues for continued work. We then expand into general medical video, highlighting ways in which clinical workflows can integrate computer vision to enhance care. Finally, we discuss the challenges and hurdles required for real-world clinical deployment of these technologies.
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