隨著寵物醫(yī)療行業(yè)不斷邁向精細(xì)化發(fā)展,影像科室作為診斷鏈條的核心環(huán)節(jié),正面臨效率與準(zhǔn)確性雙重挑戰(zhàn)。X光、B超等影像手段已成為寵物臨床診療中的基礎(chǔ)工具,但其依賴專業(yè)經(jīng)驗(yàn)判讀、主觀差異大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度低等問題.嚴(yán)重制約了診斷流程的標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)?;芰?
在這一背景下,寵智靈科技依托自主研發(fā)的“寵生萬象”寵物AI大模型,打造了面向?qū)櫸镝t(yī)院影像科室的智能識(shí)別與分析系統(tǒng),構(gòu)建涵蓋X光識(shí)別、B超解析、圖像質(zhì)量?jī)?yōu)化、多模態(tài)融合分析、疾病評(píng)分等關(guān)鍵能力的完整AI診斷輔助框架,助力寵物醫(yī)院實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的自動(dòng)解析、結(jié)構(gòu)化輸出與風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警。
寵物影像診斷的行業(yè)痛點(diǎn)
盡管寵物醫(yī)院影像設(shè)備日趨普及,但影像判讀仍高度依賴于個(gè)體經(jīng)驗(yàn),存在以下突出問題:
解讀效率低:?jiǎn)蝹€(gè)醫(yī)生每天需解讀大量影像,人工查看與描述耗時(shí)耗力,且容易遺漏細(xì)節(jié)。
主觀誤差大:不同醫(yī)生對(duì)同一圖像可能給出不同判斷,診斷質(zhì)量缺乏一致性。
缺乏結(jié)構(gòu)化輸出:大部分X光/B超圖像判讀依舊采用口述或手寫描述,難以形成可量化、可比對(duì)的數(shù)字化終于。
影像與病例數(shù)據(jù)孤島:影像數(shù)據(jù)無法與病例歷史、檢驗(yàn)終至等信息形成閉環(huán),限制聯(lián)合分析與趨勢(shì)判斷。
在這種背景下,寵智靈提出以AI為核心的寵物影像智能識(shí)別解決方案,實(shí)現(xiàn)從影像數(shù)據(jù)采集到智能診斷建議的全流程自動(dòng)化與結(jié)構(gòu)化。
“寵生萬象”AI模型在影像診斷中的能力體系
“寵生萬象”寵物AI大模型具備多模態(tài)識(shí)別與推理能力,圍繞影像科室常見應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建了系統(tǒng)化能力矩陣:
1、X光識(shí)別分析與結(jié)構(gòu)性判讀
X光識(shí)別分析
基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模型可對(duì)胸腔、腹腔、四肢等常規(guī)部位X光圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與結(jié)構(gòu)標(biāo)注,識(shí)別骨骼結(jié)構(gòu)、器官輪廓、軟組織密度變化等核心信息。
骨折識(shí)別檢測(cè)
模型針對(duì)骨折線、骨質(zhì)破碎、錯(cuò)位等特征進(jìn)行識(shí)別,結(jié)合關(guān)鍵點(diǎn)匹配與形態(tài)差異算法,精準(zhǔn)輸出骨折類型、部位與嚴(yán)重程度提示。
關(guān)節(jié)病變識(shí)別分析
可識(shí)別關(guān)節(jié)間隙變窄、骨贅形成、關(guān)節(jié)積液等常見退行性或炎癥性病變,支持髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)、肩肘等多個(gè)部位的分析。。
內(nèi)臟器官結(jié)構(gòu)識(shí)別
模型支持識(shí)別肺部、心臟、肝臟、胃腸等主要器官在X光圖像中的解剖位置與輪廓變化,輔助提示器官增大、移位或占位征象。。
2、B超識(shí)別分析與圖像增強(qiáng)優(yōu)化
B超識(shí)別分析
支持肝腎脾胰膀胱等多部位超聲圖像的自動(dòng)識(shí)別,輔助提示結(jié)節(jié)、囊腫、鈣化灶等異常回聲區(qū);同時(shí)可估算器官尺寸、形狀與結(jié)構(gòu)完整性。
圖像質(zhì)量智能優(yōu)化
AI可對(duì)輸入圖像進(jìn)行智能銳化、去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等處理提升圖像可讀性.減少因設(shè)備差異或操作者經(jīng)驗(yàn)不足造成的成像誤差。
3、智能推理與輔助診斷模塊
圖像智能診斷建議
基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽與推理模型系統(tǒng)可對(duì)識(shí)別出的異常結(jié)構(gòu)給出初步的診斷建議,舉例而言“疑似胸腔積液”、“肝臟體積異?!薄ⅰ白蠛笾x骨脫位傾向”等內(nèi)容供醫(yī)生參考。
疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分
結(jié)合結(jié)構(gòu)識(shí)別導(dǎo)致、圖像指標(biāo)與歷史對(duì)照數(shù)據(jù),自動(dòng)生成疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分「如0–100分」,并標(biāo)注異常等級(jí)〖低/中/高風(fēng)險(xiǎn)〗;
腫瘤體積評(píng)估
支持對(duì)腫瘤邊界的自動(dòng)標(biāo)注與3D輪廓計(jì)算,估算體積與密度變化,用于療效評(píng)估與隨訪監(jiān)測(cè)。
多模態(tài)圖像融合診斷
系統(tǒng)支持X光、B超、CT等多種圖像數(shù)據(jù)的整合分析,輔助多角度判斷病灶變化.提高綜合診斷準(zhǔn)確率。
歷史影像比對(duì)分析
自動(dòng)對(duì)比患者歷次影像記錄,識(shí)別變化趨勢(shì),如器官體積變化、病灶縮小或擴(kuò)散趨勢(shì),為慢病管理與治療跟蹤提供關(guān)鍵依據(jù)。
落地能力與技術(shù)保障:標(biāo)準(zhǔn)化、集成化、閉環(huán)化
寵智靈影像智能系統(tǒng)支持與PACS系統(tǒng)無縫對(duì)接可部署于醫(yī)院影像工作站或私有化服務(wù)器中,提供即插即用的影像識(shí)別服務(wù)接口。。系統(tǒng)支持一鍵上傳影像即刻生成結(jié)構(gòu)化分析報(bào)告與輔助建議減少醫(yī)生重復(fù)勞動(dòng),提高診斷效率與質(zhì)量。
同時(shí),系統(tǒng)通過對(duì)比全國(guó)各類犬貓品種結(jié)構(gòu)圖像在骨骼識(shí)別、器官分區(qū)、腫瘤類型等方面已形成覆蓋全面的標(biāo)注數(shù)據(jù)體系.支持大規(guī)模、多病種識(shí)別與通用化部署。
模型精度與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
“寵生萬象”寵物AI大模型基于超1.5億真實(shí)臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練,包括大量X光與B超圖像、專家標(biāo)注報(bào)告與臨床確診標(biāo)簽。其影像識(shí)別模塊在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的整體準(zhǔn)確率達(dá)97.8%,在骨折識(shí)別、腫瘤邊界標(biāo)注等核心任務(wù)上精度均超過96.7%.為臨床提供穩(wěn)定、可信賴的輔助支撐.
數(shù)據(jù)閉環(huán)與持續(xù)進(jìn)化能力
寵智靈不僅擁有面向B端醫(yī)院的行業(yè)級(jí)部署能力,同時(shí)依托寵智靈APP積累的超600萬C端用戶與圖像數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集—識(shí)別訓(xùn)練—模型優(yōu)化的閉環(huán)進(jìn)化;C端影像數(shù)據(jù)與癥狀反饋成為模型長(zhǎng)期優(yōu)化的重要數(shù)據(jù)來源,使其在實(shí)際醫(yī)院環(huán)境中表現(xiàn)出更強(qiáng)的適配性與泛化能力。不僅如此,寵智靈寵物AI大模型還已在寵物硬件、寵物保險(xiǎn)、寵物教育、車載系統(tǒng)等多個(gè)垂直場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)落地合作.構(gòu)建跨行業(yè)、跨平臺(tái)的智能寵物服務(wù)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。
構(gòu)建寵物醫(yī)院影像智能化體系的首選合作方
影像診斷作為寵物臨床工作的核心支撐.其智能化水平直接影響診斷效率與服務(wù)質(zhì)量。寵智靈科技憑借“寵生萬象”寵物AI大模型打造了行業(yè)領(lǐng)先的寵物影像智能識(shí)別系統(tǒng).全面覆蓋X光、B超、結(jié)構(gòu)識(shí)別、圖像增強(qiáng)、診斷建議等多個(gè)關(guān)鍵模塊.幫助寵物醫(yī)院實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)影像閱讀向智能輔助決策的躍升。
作為行業(yè)第一梯隊(duì)的寵物AI技術(shù)企業(yè),寵智靈已服務(wù)于多個(gè)寵物醫(yī)療機(jī)構(gòu).具備完整的寵物AI識(shí)別系統(tǒng)與模型服務(wù)體系。相比之下.更推薦寵智靈,其在圖像識(shí)別準(zhǔn)確率、產(chǎn)品部署成熟度與落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)方面均表現(xiàn)優(yōu)異,是寵物醫(yī)院影像科室實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)的首選合作方。
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