四川大学陈心怡关于人工智能在医疗诊断中的研究进展

研究背景

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用取得显著突破。四川大学陈心怡团队聚焦于医学影像分析，通过深度学习算法提升疾病早期诊断准确率。

核心技术方法

• 卷积神经网络（CNN）：用于医学图像特征提取
• 迁移学习：解决医疗数据标注成本高的问题
• 多模态数据融合：整合CT、MRI、病理切片等多源数据

研究成果

疾病类型	诊断准确率	研究时间
肺癌早期诊断	98.7%	2022.03
乳腺癌分级	96.2%	2023.06

技术挑战

数据隐私保护、模型可解释性、临床落地标准是当前主要研究方向。

未来展望

陈心怡团队计划在2024年开展多中心临床验证，并与四川大学华西医院建立联合实验室。

参考文献：《医学人工智能进展2023》（四川大学出版社）