
【计】 CAD; computer-aided diagnosis
计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)是一种通过计算机算法辅助医生识别疾病特征、分析医学影像数据并提升诊断准确性的技术体系。其核心是通过人工智能、图像处理和大数据分析,从复杂的医学数据中提取关键病理信息,为临床决策提供定量化参考依据。
从技术实现角度,CAD系统通常包含三个模块:
$$ P(d|x) = frac{e^{w_d^T x + bd}}{sum{k=1}^K e^{w_k^T x + b_k}} $$ 其中$P(d|x)$代表给定特征向量$x$时疾病$d$的预测概率。
权威机构研究表明,CAD在肺结节检测中的敏感度已达92%(《中华放射学杂志》2023),在乳腺癌钼靶筛查中可将假阴性率降低28%(美国放射学院白皮书)。中国医学科学院协和医院2024年临床数据显示,CAD联合人工诊断使甲状腺癌检出效率提升40%。
该技术目前主要应用于肿瘤早期筛查(国家癌症中心数据)、心血管斑块分析(《循环》期刊研究)和神经系统疾病评估三大领域。需要特别说明的是,CAD的结论需经执业医师审核确认,其本质是增强型诊断工具而非替代方案(国家卫健委《人工智能医疗应用管理规范》2025版)。
计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)是一种结合医学影像学、计算机技术和人工智能的分析方法,旨在辅助医生提高疾病诊断的准确性和效率。以下是其核心要点:
CAD通过影像学(如CT、MRI、X射线)和医学图像处理技术,结合计算机算法对病变特征进行量化分析,帮助医生识别病灶。其核心目标是减少漏诊、误诊,同时提升诊断效率,尤其在复杂病例中提供客观支持。
典型步骤分为三步:
CAD并非替代医生,而是通过技术手段增强诊断能力。其发展依赖于医学与计算机科学的交叉创新,未来或进一步融合多模态数据(如生化指标)以实现更全面的辅助诊断。
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