利用人工智能技术对图像数据进行更深层次的分析，具体过程是通过CT扫描获得数字化的图像，然后将图像数据导入软件系统中进行分析，通过机器的“深度学习”建立模型。对建立的模型，使用一定数量的确诊病例来验证其是否可靠，然后用于检测其他的未知病例。这种人工智能和影像诊断相结合的技术，此前多用于肿瘤的诊断。
要把这个AI“养大成人”，最终成熟到能够帮助诊断，喂给它学习和训练的“养料”就是数据。
“样本量越大、标准化数据越多越好。但随着研究的进行，要增大样本量，单个医院数据获取有限，需要协调开展多中心研究，以扩大样本量。”范国华说，获取大样本标准化的影像数据是难点。
做CT检查时，各家医院使用的机器设备、扫描参数等不尽相同。但做大样本分析，要求所有的影像数据都是规范和标准的。在将影像数据交给机器前，需要对数据进行标记，正因如此，数据的精确标记对人工智能应用具有重要影响。
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