GBT技术公司(“GBT”或“公司”)正在开发一种基于人工智能的图形分析系统，用于医学成像。作为该公司向医学分析领域迈进的计划的一部分，我们开始了研究和开发活动，以便利用计算机视觉分析来寻求和改进疾病和症状的检测。

这些努力投入到人工智能应用中，以检测和解释医学图像，如MRI、X射线、CT、PET和超声，目的是帮助医生捕捉人体器官扫描中可能出现的问题。

该项目的内部名称是“成像预测分析“(IPA)的目标是根据图形数据分析、警告和预测潜在的问题，我们的重点是获得我们的人工智能分析能力的最大价值，用于高分辨率的图像和扫描。

该项目的目标是开发可用于生物医学目的的分析技术。例如，IPA系统的目标是成为一个额外的系统，通过实时超声扫描来帮助医生注意可能对人眼来说太小或不清楚的可疑发现。

另一个潜在的实施方法是分析MRI、CT和PET图像，以搜索和提醒医生注意异常情况。

医学图像包括高分辨率数据，IPA系统的目的是自动检测常规成像中的异常，以便更快地做出决策，以减少各种医学领域的诊断错误。

这些潜在的实现之一是心血管领域。通过分析图像来测量心脏的各种结构，可以揭示心血管疾病的发病风险，或者确定可能需要通过手术或药物治疗的其他异常。

另一个领域是呼吸区。这一领域需要快速的医疗反应，以便协助心肺(心肺)疾病和呼吸困难患者的呼吸治疗，例如肺炎和气胸(肺塌陷)。

我们的目标是使用基于IPA的人工智能算法，提供快速的影像分析，指出医生提供必要的治疗。该系统旨在将最初在公司前卫！-AI和Hipocrates系统中开发的深度学习方法和概念结合起来。

根据我们的2021年研发计划，我们正在为医学领域开发更先进的人工智能系统。今天的医学成像包括包括许多细节的超高分辨率扫描。

我们开始开发我们的成像预测分析系统，内部代号为IPA，我们相信，如果在需要快速响应的情况下充分开发，这将是特别有用的。例如，在心血管或呼吸系统疾病的情况下，快速成像分析可以通过快速发现可能急需解决的异常来挽救生命。

该系统计划进行2D和3D模拟，包括旋转、截面积和映射。我们已经开发了我们的先锋队的图形分析技术！人工智能系统，现在计划进一步发展先进的深入学习成像算法，以分析现代图像的CT，MRI，X射线，PET和超声。我们相信，我们将能够以系统为目标，评估图像中异常的证据，并提醒提供者注意潜在的诊断，目的是将感兴趣的对象指向医生，从而实现更快的治疗。

该系统计划使用人工智能算法来学习图像参数，并训练一个用于像素识别和分析的神经网络。我们打算由该系统提供关注领域的风险评分。我们的目标是提高诊断的准确性和潜在的警惕危险因素，消除不必要的检查和良性活检。我们认为医学成像数据是最丰富的信息来源之一，也是最复杂的信息来源之一。

在过去的十年里，人工智能科学已经被证明是放射科医生和卫生专业人员的有效助手，致力于更快、更准确和全面的病人护理。但我们的挑战正在成倍增长，我们的需求也是如此。

二维数据正在迅速地向三维形式移动，从而在许多医学领域实现了更好的信息表示。今天，成像分析的复杂性需要先进的计算机化学科和量子飞跃方法来处理海量数据，尤其是在实时因素变得至关重要的情况下。我们的目标是开发本地图形丰富的学科，以增强图像分析算法和流程，从而实现更好、更准确的医学和诊断。