视频:AHRA 2019 |成像技术新闻放射学管理员的关键主题阿根廷vs乌拉圭直播

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人工智能| 2022年8月18日

人工智能和云等数字解决方案正在推动创新，并改变放射科医生和成像中心的工作方式。英国独立电视台拜耳放射学业务副总裁兼数字业务解决方案全球负责人亚历山大·萨尔瓦多(Alexandre Salvador)最近谈到了Calantic Digital Solutions拜耳的新产品基于云计算平台将人工智能应用集成到放射科的临床工作流程中。

质子治疗| 2022年5月16日

视频:第一个FLASH质子治疗试验在人类身上完成

John C. Breneman，医学博士，医学主任辛辛那提儿童/UC健康质子治疗中心的主要研究人员FAST-01试验,解释了FLASH疗法和试验的细节。这项研究正在测试一次FLASH质子治疗疗程的使用，而不是数周的分段剂量。

FLASH和次分割治疗一直是放射肿瘤学中最热门的话题之一。FLASH的前提是在短时间内向肿瘤提供极高剂量的辐射。实验室测试表明，这实际上具有保护健康组织的能力，可能有助于减少附带损害。

如果这项试验和其他试验显示出FLASH的益处和改善的结果，那么在未来几年，这可能成为许多癌症的主要治疗方法。将治疗减少到一个疗程也将为质子中心腾出更多的时间，从而可以治疗更多的患者。这也将为患者及其家属节省大量的时间和费用，他们在治疗过程中不需要长时间住在附近的酒店。

辛辛那提儿童/加州大学健康质子治疗中心宣布完成FAST-01 (闪光放疗治疗症状性骨转移的可行性研究)。这是FLASH疗法的首次人体临床试验，该疗法主要针对手臂和腿部转移的患者，以避免照射关键结构。如果这项试验显示出益处和低毒性，后续研究将尝试在身体其他部位进行更复杂的治疗。

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即时超声(POCUS)| 2022年5月13日

视频:COVID-19期间护理点超声的兴起

Arun Nagdev博士急诊超声科主任阿拉米达医疗系统，美国加州大学旧金山分校临床副教授(加州大学旧金山分校)医学院的新任校长美国急诊医师学会(ACEP)超声切片，解释了上升的原因现阶段超声波(POCUS)创办以来新型冠状病毒肺炎大流行。Nagdev使用基于手推车和几个手持系统到急诊科对患者进行分类，帮助分类COVID和非COVID患者，并确定需要更详细的放射成像或需要立即关注的问题的患者，如肺栓塞、心脏病发作和主动脉瘤。

Nagdev还担任创业公司POCUS的临床教育高级总监挂式该公司正在开发一种新的基于芯片的手持超声波系统，该系统带有高清换能器。

看相关的视频:如何成像COVID-19和病毒的放射学表现——采访Margarita Revzin，医学博士

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政治行动委员会| 2022年3月14日

与柯尼卡美能达谈论趋势:通过自动化提高生产力

软件自动化可以帮助改进许多流程，包括验证患者检查的资格，导航患者责任环境，并满足即将到来的要求CDSM 适当使用标准的规定．英国独立电视台最近与HCIT产品副总裁Kevin Borden进行了交谈柯尼卡美能达医疗保健美洲柯尼卡美能达如何利用自动化来提高这些领域的生产力和效率。

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新的Exa平台功能自动化决策支持，保险相关任务，提高生产力和盈利能力

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人工智能| 2021年7月22日

技术报告:2021年放射学中的人工智能

本文概述了放射学的发展趋势和技术人工智能(AI)2021年申请。11名使用人工智能的放射科医生和行业领导者分享了他们的观点，其中包括:

•兰迪·希克斯，医学博士MBA，区域医学成像(RMI)放射科医生兼首席执行官，iCAD深度人工智能用户。

•Thomas Frauenfelder教授博士他是苏黎世大学诊断和介入放射学研究所的研究员，也是Riverain人工智能用户。

•Amy Patel，医学博士自由医院女性影像学医学主任，UMKC放射学助理教授，乳房超声Kios AI的用户。

•Sham Sokka博士飞利浦医疗保健副总裁兼创新、精准诊断主管。

•Ivo Dreisser他是AI Rad Companion的全球营销经理。

•比尔·莱西美国富士医疗系统公司医疗信息学副总裁。

•Karley Yoder),GE医疗副总裁兼人工智能总经理。

•乔治·埃斯帕达,爱克发医疗保健数字和计算射线照相业务部门的负责人。

•Pooja饶他是Qure.ai的研发负责人和联合创始人。

•吉尔前Carestream Health全球市场经理。

•塞巴斯蒂安镍他是西门子Healthineers公司AI path Companion全球产品经理。

在上海世博会上，人们对人工智能的态度发生了变化北美放射学会(RSNA)在过去两年里。人工智能对话最初是101级的，讨论了如何训练人工智能技术来分类狗和猫的照片。然而，在2020年，随着FDA对各种人工智能应用的大量批准，RSNA和整个行业的对话已经转向接受人工智能的有效性。放射科医生现在想讨论一种特定的人工智能算法将如何帮助他们节省时间，做出更准确的诊断，并使他们更有效率。

随着人工智能技术水平的提高和技术的广泛采用，使用人工智能的放射科医生表示，人工智能给他们的诊断带来了额外的信心，甚至可以帮助那些在他们被要求阅读的检查类型方面可能不是深度专家的读者。

随着无数新的人工智能应用程序获得数十家成像供应商的监管批准，将这项技术引入医院的最大挑战是易于集成的格式。这导致一些供应商创建了人工智能应用程序商店。这使得AI应用程序可以轻松地集成到放射学工作流程中，因为这些应用程序已经作为第三方软件集成到更大的放射学供应商的IT平台中。

现在有数百个人工智能应用程序可以进行各种各样的分析，从数据分析、图像重建、疾病和解剖识别、自动化测量和高级可视化。人工智能应用可分为两种基本类型——用于改进工作流程的人工智能，以及用于临床决策支持的人工智能，如诊断辅助。

在工作流程方面，一些供应商正在利用人工智能将所有患者的信息、先前的检查和报告集中在一个位置，并消化这些信息，使放射科医生更容易消化这些信息。通常，人工智能只会根据考试使用的成像协议提取与所问特定问题相关的数据和先验信息。其中一个例子是Siemens Healthineers AI临床路径和Siemens AI与PACS的集成，以自动化测量和高级可视化。

人工智能还有助于简化复杂的任务，并有助于减少相关考试的阅读时间。其中一个例子就是有数百张图像的3d乳房断层合成，它正在迅速取代仅产生4张图像的2d乳房x光检查。另一个例子是自动图像重建算法，以显著减少人工工作。人工智能现在也被直接集成到几家供应商的成像系统中，以加快工作流程并提高图像质量。

供应商表示，人工智能将继续存在。他们解释说，人工智能的未来将是自动化，以帮助提高图像质量，简化人工流程，提高诊断质量，分析数据的新方法，以及作为越来越多软件解决方案的一部分在后台运行的工作流辅助工具。

RSNA 2020大会上的几家供应商指出，人工智能在未来几年最大的影响将是，与全球快速增长的老年患者群体相比，它能够增强和加快少数放射科医生的工作流程。在医生或专科医生数量非常少的农村和发展中国家也有应用。