融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法落地与运用

本文提出了一个融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法，用于提高诊断的准确性和效率。利用深度学习技术，对医学影像和病例数据进行自动化分析。本文使用了DRIVE、LiTS和SIIM-ACR等数据集进行训练，在U-Net网络模型的基础上，创新网络编码器和解码器之间引入了注意力模块，以动态聚焦于图像中的关键特征。通过K折交叉验证来评估模型性能，并使用L2权重衰减正则化防止模型过拟合。在系统落地方面，设计了基于Django的医疗辅助小程序平台，用户可以通过微信小程序进入用户界面，实现医疗影像器官分割、在线问诊等功能。管理员则可以通过PC网页端对用户进行管理。该系统具有较高的准确性和效率，可以有效改善医疗资源分配不均的问题。

医疗健康行业中人工智能技术的引入和发展应用十分重要，早期人工智能在医疗领域的探索出现在上世纪70 年代，利兹大学开发的AAPHelp 是记载人工智能系统在医疗领域最早的应用[1]。近年，随着机器学习与深度学习的发展，计算机视觉技术在医学图像分析中得到了广泛的应用。

伴随着现代人工智能相关技术的发展，基于大规模数据标注的深度学习方法在医学影像分析领域得到大规模的运用，深度学习技术已经成功地运用于临床医学的各个分支领域，例如检测胃癌[2]和乳腺癌[3]；肿块或正常乳腺组织分类[4]、肺结节分类[5]；肝脏[6]的分割等研究，且准确率达到95%以上，U型对称网络(U-Net)凭借其强的非线性表达能力、利用来自较低分辨率图像的全局信息和来自较高分辨率图像的局部信息等优势在医学影像分割中被广泛运用。

尽管现代医疗系统在诊断和治疗疾病方面取得了显著进展， 但仍面临诸多挑战。

其中， 诊断准确性、效率以及医疗资源分配不均[7]是尤为突出的问题。医生的主观判断、繁重的数据分析工作以及有限医疗资源的分配，都可能导致误诊、漏诊，甚至延误治疗。特别是在处理复杂疾病和分析大量医学影像数据时，这些问题更为显著。

为了解决这些问题，本研究提出了一种基于人工智能的自动识别病症系统。该系统利用深度学习技术，对医学影像和病例数据进行自动化分析，旨在提高诊断的准确性和效率。通过skip connection 和注意力机制，我们的系统能够更好地融合上下文信息，捕捉疾病的细微特征。此外，系统的可扩展性和便携性使其能够在资源有限的地区提供高质量的医疗服务，从而改善医疗资源分配不均的问题。