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哈立德国王大学 计算机科学学院
（信息学与计算机系统系）教师伊曼·叶海亚·阿卜杜·盖西博士获得一项由 沙特知识产权局 注册的发明专利。该发明名为“基于卷积神经网络的多模态医学图像诊断系统”，是首个此类医疗人工智能系统，专为大型医院和偏远地区的医疗环境而设计。
该发明旨在开发一种能够在数秒内完成医学图像诊断的医疗人工智能系统。该系统可自动识别输入的医学图像类型，并对多种危重疾病进行诊断，从而在无需互联网连接的情况下为即时医疗决策提供支持。
在介绍该发明的主要特点时，盖西博士表示，该系统能够通过一个轻量级模型自动识别医学图像的类型并完成诊断，无需针对不同类型的图像分别使用独立模型。此外，该系统可完全在移动设备上离线实时运行，从而为不同医疗环境中的应用提供更大的灵活性。
她指出，测试结果显示，该系统在多模态医疗数据的诊断方面表现优异，涵盖出血性和缺血性脑卒中、脑肿瘤以及胸部感染等病例。这些结果进一步增强了继续开发该系统并拓展其医疗应用范围的可能性。
该发明的重要意义在于弥补部分医疗环境中存在的诊断缺口。这些医疗环境可能面临放射科专业人员不足或互联网连接受限等问题。该系统能够为医生提供即时诊断支持，有助于加快医疗决策、减少诊断错误，并改善患者的治疗效果，无论是在患者密集的医院还是偏远地区均可发挥作用。
关于未来应用，盖西博士表示，该系统可扩展应用于急诊科、重症监护室、野外诊所及公立医院，并可与医院数字化系统及远程医疗应用进行整合。未来还可进一步扩展，以涵盖更多类型的医学图像和疾病。
