새로운 AI의 파동에 대한 호흡 개입 : 120,000 기관지 데이터 세트 폐암의 조기 검출을위한 새로운 패러다임 개방

폐암은 매년 약 820,000 개의 새로운 사례와 함께 전국 최초의 암에 대한 데이터 세트로 직면 할 수 있다고 말할 수 있습니다. 매년 약 650,000 명의 사망자와 5 년 동안 전체 생존률이 20 % 미만으로 매년 약 820,000 개의 새로운 사례와 함께 폐암이 사망합니다. 그러나 검출 및 초기 단계에서 폐암은 5 년 동안 80 % 이상에서 발견 될 수 있습니다. 불행히도 국가의 폐암 환자의 20 %가 조기 사례가 있습니다.낮은 조기 검출률은 폐암의 높은 사망률의 근본 원인입니다.。

저당 나선형 CT 검열의 촉진은 폐 매듭의 더 많은 탐지에 이끌었지만 노드의 발견은 첫 단계이며, 이러한 매듭의 정확한 품질 진단을 만드는 방법은 임상 활성에 대한 더 큰 도전입니다.

최근 몇 년 동안 인공 지능 기술의 급속한 발전은 호흡 병리에서 개입을위한 새로운 기회를 열어 왔습니다. 침입 병리의 검출에서 폐암을 조기 심사에 조기 심사를 통해 항해 기관 렌즈에서 품질 관리에 이르기까지, AI는 이제 여러 차원에서 기관지 복사를 가능하게하는 치료를 겪고 있습니다.

그러나 bronchoporus AI의 개발은 소화 내시경 AI보다 더 심각하고 데이터 문제로 직면됩니다. 더 복잡한 낙관적 인 정체성, 병리학, 높은 운영 기술 임계 및 더 많은 흉터가 높은 품질의 라벨링 데이터를 식별하는 것이 더 어렵습니다. 이 배경에 대한 EDO-BRONCHO 브로슈어 비디오 이미지 데이터 세트, 창사론, 정보 기술 주식에 의해 시작, 주의 높은 정도를 끌.

이 종이에서, 나는 호흡 개입 의사에서 전문 관점을 제공 할 것입니다, 기관에 임상 통증 점을 빗질하는 시스템 AI, 2026 국경 과학 기술 돌파구, 길 데이터 세트의 독특한 가치, 그리고 향후 3 ~ 5 년 동안 업계의 추세. 그것은 상세한 및 가치 산업 참조가 AI에 호흡 개입에 관심이있는 동료에 제공 될 것으로 희망하고 폐암에 대한 조기 심사.

BPMAI는 의료 AI 분야에 있는 가장 높은 기술적인 문턱 그리고 자료 도전의 한개입니다. bronchopories는 더 복잡한 원자 구조, 병리의 더 많은 유형, 소화 안 거울 보다는 더 높은 가동 필요조건 직면합니다.

도전 하나 : 조기 폐암 검출 어려움 - 중앙과 외부 주간 유형 사이 듀얼 디블레마

폐암의 하부 작용은 종종 비정상적인이며 염증, 결핵 및 자비심과 같은 병리적 변화와 쉽게 혼란된다. 중앙 폐암은 기관지에서 직접 관찰 할 수 있지만, 조기 병리학 변화는 점막 bulge, oedema, 경미한 상승 또는 흰색 반점에서 만 나타나지 만 일반적인 말리개가 부족하고 식별하기 어려운 것으로 보인다. 외부 경적 폐암, 전통적인 기관지염은 매우 적대적 인 진단을 통해 매우 긍정적 인 변화를 관찰 할 수 있지만, X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X-X

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도전 두: 복잡한 aeropsychology - 항법과 포지셔닝에 있는 기술적인 Bottlenecks

인간 가스 경로 시스템은 모든 수준의 기관에 기관지에서 20까지 총 길이 2,000km (모든 대기의 총 길이)의 총 길이와 함께 복잡한 나무 구조입니다.

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도전 3: 낮은 긍정적 - "Stand"와 "Stand"의 충돌.

기관지 검사의 궁극적 인 목표는 명확한 병리학 진단을 얻기 위해이며, 활성 긍정적 인 비율은 기관지 검사의 수준의 중앙 지표입니다. 그러나 임상 실습에서 긍정적 인 비율은 비범성 및 하위 증상을 위해 특히 유용합니다.

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도전 4: 데이터 scarcity의 Speculation — bronchopories AI를 위한 자료 dilemma

기관지 렌즈 AI는 소화 내시경 AI보다 더 어려운 데이터 디 렘마를 직면합니다. 한 손으로, 기관지 복사의 절대 번호는 가스와 입력 렌즈의 그것보다 적은, 상대적으로 제한된 데이터 소스; 다른 한편으로, 위장은 복잡합니다, 질병의 유형은 다양하고, 운영 어려움은 높고, 데이터의 전문 임계 값은 높고 비용은 더 높습니다.

현재 국제 공공 기관장 렌즈 데이터 세트는 일반적으로 작으며 주로 정적이며 실제 비디오 데이터 세트는 매우 스카프입니다. 국가 상황은 더 발음됩니다 - 고품질, 브로치 렌즈 비디오 데이터의 대규모 청구는 거의 빈적입니다. 이 데이터의 무수함은 브로치 AI 모델과 제품의 가을의 성능을 직접 분석합니다. 많은 AI 회사는 브로치스에 투자하지만 데이터의 크기와 품질에 의해 제한되고 있으며, 실제로 제품의 품질을 생산합니다.

도전 5: 긴 조작 훈련 주기 - 호흡 기술 개발의 목

기관 렌즈의 작동은 매우 기술적인 기술이며, 자격을 갖춘 호흡 요법 의사의 개발은 일반적으로 5-8 년의 체계적인 교육을 요구합니다.

교육 모델은 주로 손에 기술 및 많은 임상 관행에 의존하고 훈련의 품질은 교직원 수준의 영향을받습니다. 과학 기술 혁신을위한 AI 교육 모델을 사용하여 학습 곡선을 줄이고 교육의 질을 향상시키고 업계에 중요한 과제입니다.

2025-2026에서 bronchoporator AI는 가속된 발달의 긴 기간에 왔습니다. 폐암의 초기 검열 모델, 3D 가스 채널의 재 여정, 대뇌 병리의 위치, 바이오 핑의 성공률의 개선 및 실시간 병리 보조 – 이러한 다섯 기술 방향은 AI의 새로운 단계로 공동으로 구동됩니다.

1개 중 : 폐암 조기 선별 모델 -- "image screening"에서 "endsight Diagnostic"로 다리

BPM AI는 포괄적인 이미지 분석을 통해, AI는 포괄적인 이미지 분석 및 분석 결과를 제공합니다. 이 이미지는 수많은 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 이미지, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진, 사진,

대표적 진도:

1. BronchoAI-Detect (광저우 Respiratory Health 연구소, 1 월 2025)이 시스템은 수많은 비디오 데이터를 기반으로 한 국가 최초의 기관지 렌즈 AIS 시스템은 대기 오염의 의심스러운 병리학의 실시간 식별 및 분류를 허용합니다. 다중 센터 임상 시험에서는, 시스템은 93.6%의 중앙 폐암에 대한 민감성을 가지고 있으며, 91.2%의 이디오 합성물과, 크게 초경 의사 (78.3%)의 수준보다 높습니다. 더 중요한 것은, 시스템은 초기 암 검사를 위해 조기 암의 수를 식별 할 수있었습니다. 마이크로 인내암 및 폐암의 조기 암 검사를 위해 조기 암 검사를 조기 암 검사하는 것이 중요합니다.

2. LungCancer-Screen AI (국가 암 센터, 7 월 2025)• CT 이미지와 기관지 복사 이미지를 통합하는 폐암을 위한 다중 모듈 이른 검열 체계. 체계는 첫번째 CT 이미지 분석을 통해 높risk 폐 매듭을, 그 후에 표적과 활동적인 검열을 위한 AA 보조 기관지 복사를 사용하여 CT 1 차 검열 방위 방향 진단을 위한 완전한 이른 검열 사슬에서 유래하.

3. 에어웨이 비전 (존스 홉킨스 대학, 10월 2025)모델은 백광대 기관과 백광대 기관의 이미지를 결합한 심층 학습을 기반으로 한 기관의 조기 폐암 검출 모델에 대한 멀티모더 정보를 제공합니다. 단일 백광 이미지의 사용과 비교하여 단일 암의 검출에 0.958 포인트의 개선을 제공합니다.

2차: 에어웨이 3D 재건축 및 탐색 - 정확한 AI Empowerment Intervention

에어웨이 네비게이션은 호흡기 병리학 및 AI 응용 분야에 중요한 시나리오에 대한 발명을 위한 핵심 기술 중 하나입니다. 2025-2026에서 AI 기반 Gasway 3D 재구성 및 실시간 네비게이션 기술은 주요 획기적인 기술을 만들었습니다.

대표적 진도:

4. AI-Nav 브로슈어 (상해 가슴 병원, 9 월 2025)AAI 자동 계획 시간은 30 분에서 2 분으로 감소했으며 계획의 정확도는 개선되었습니다. 전 폐 chorus를 위한 임상 증명서에서는, AAI 항법 체계 후에 긍정적인 진단은 전통적인 기관의 58.7의 퍼센트 보다는 더 크게 높이 76.3이었습니다.

5. DeepNav-Airway (주요 일반 병원, 2 월 2026)이 시스템은 동물 실험 및 초기 임상 시험에서 좋은 성능을 수행하며, 5-10 mm의 정밀 포지셔닝률을 가진 89%의 정확한 위치 평가를 통해 항해 bronchostronic 렌즈의 개발을 위해 새로운 기술 경로를 제공합니다.

3을 끊기 : 외부 둘레의 정확한 위치 -- "보고, 도달 할 수없는 문제"

간질의 진단은 CT에서 "seeable"라는 임상 문제였습니다. 그러나 종종 "failed"는 기관지 렌즈에서. 2025 년부터 AI-assisted episodic mapping 기술은 상당한 진전을 이루고이 임상 디블레마를 파괴하고 있습니다.

技术进展：PeriLung AI시스템의 혁신은 실시간 진단 기능의 도입입니다. 활성 장비가 대상에 닫을 때, 시스템은 기관차 렌즈 (배관 운동 변화, 비정상적인 aeromorphosis, 등) 아래에서 내부 지시를 분석하여 스토브 근처의 사이트를 도달했는지 결정 할 수 있습니다. 따라서, 시스템은 방향과 깊이를 조정하기 위해 운영자를 안내합니다. 임상 인증에서 시스템은 외부 동맥의 진단 긍정적 인 비율을 52%에서 74%까지 2cm 미만 증가합니다.

4차: 바이오피드의 성공 증가 - AI-assisted의 정확한 추출물

Active Screening Positives는 브로슈로스의 수준의 핵심 지표입니다. 2025-2026에서 AIAAA는 상당한 진행을했으며 여러 차원에서 활성 상영의 성공률을 증가시킵니다.

技术进展：AI-Auxiliary Work Review 혁신은 여러 수준에서 발견됩니다.Workcheck 선택- AI는 병원체의 형태 특성을 분석하고 최고의 생식 (예 : 종양 활성 영역, 퇴적성 방지);생명의 질의 순간 평가- AI는 즉시 생물 스크린 견본의 질을 평가할 수 있고, 추출물이 부족하고 재 추출이 필요한지 가이드인지 결정합니다; 그리고Quick-Site Assessment (ROSE) 교체- AI는 분야의 급속한 분석을 지휘할 수 있고, 견본의 적합의 예비적인 결심을 만들고 부분적으로 세포질에 의하여 전통적인 현장 평가를 대체합니다.SmartBiopsy AI국가의 최초의 AAVQ 시스템은 베이징 Tianling Hospital (January 2026)이며 임상 테스트에서 71 %에서 89 %까지 시험의 시험 합격률을 증가했으며 시험의 비 적합성 때문에 시험의 반복을 줄입니다.

5가지: 실시간 병리 보조 - 형태에서 진단까지 빠른 도약

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技术进展：PathBroncho AIAUC는 0.932에 도달하는 다 센터 시험에 악성 병리를 위해 확인되고, 이 AI 예측이 최종 병리학 진단을 위한 대용이 아니라, 이 AI 예측이 임상 결정에 대한 중요한 참고를 제공할 수 있는 그러나, 예를 들면, 악성 병리학의 AI 높은 suspicion를 위해, 동일한 가동에 있는 활동 진단 및 stasis 평가를 위한 AI 높은 suspicion를 위해.

엔도-BRONCHO는 오랜 Salangye Information Technology Ltd.의 ENO-BRONCHO 브란토 비디오 이미지 데이터를 갖는 종합적인 과정이 되었습니다. 가장 크고 가장 잘 지정된 BNCR 비디오 데이터가 국가로 설정된 상태에서 ENDO-BRONCHO는 업계 격차를 채우고 많은 ARI 연구 및 개발 회사 및 연구 기관에서 핵심 데이터를 지원하고 있습니다. 이 데이터의 핵심 가치를 5가지 차원에서 설정할 수 있습니다.

이점 1: 국내 지도 - 120,000의 영상 건축 산업 자료 고원

120,000 bronchos 비디오 이미지 – 오늘날 국가의 공공 정보에서 사용할 수있는 가장 큰 bronchos 비디오 데이터 세트 – 국제적으로, 국제적으로, bronchos 데이터는 일반적으로 작습니다, 수백 수천 개의 정적 사진 데이터와 실제 비디오 데이터는 무서운; 국가에서 출판 된 연구에서, bronchos의 양은 수천에 있습니다. Longway, ENDO-BRONCHO, 120,000 비디오는 압도적 인 규모가 있습니다.

기관지 렌즈의 크기는 특히 중요합니다. 아데오피쵸틱의 복잡한 구조 때문에 다양한 병리, 작업의 다양한 변화 - 다른 연산자, 다른 장비 및 다른 환자의 차이. 강력한, 광범위하게 개발 된 AI 모델에서 훈련되기 위해서는 충분히 크고 다양한 교육 데이터가 있어야합니다.

이점 2: 가득 차있는 침략적인 병리학을 위한 정밀한 각인된 150,000+spect

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라벨의 깊이와 구조가 더 많이 권장됩니다. 길의 난로의 표지판은 다차원 정보를 포함합니다:解剖포지셔닝(잎의 국물에 따라)病变形态(Pricking/ulcer/impregnated/shrink, 등)病变大小（长径/短径估计）、表面特征(예 :, 혈액형, 탄화수소, 출혈 등)병원소개结果이 미세 구조 표현은 AAI가 "병리를 발견"할뿐만 아니라 "병리학"- 분류, 스타일링 및 심지어 병리학을 예측 할 수있는 AMA 교육의 깊이에 대한 풍부한 감시 신호를 제공합니다.

힘 3: 병리 금 기준 - 진단 정확도의 근본적인 보증

금 기준은 의학 AI 자료 세트를 위한 영혼입니다. 금 표준 상표 없이, 가늠자의 크기는 진짜로 임상으로 귀중한 AI 제품을 지원하기 위하여 충분히 없습니다. 길 ENDO-BRONCHO 자료 세트에 있는 질병 난로의 각각은 금 기준으로 병리학적인 진단에 엄격히 근거를 둡니다 - 모든 병리학적인 변이는 대응 생물성 또는 포스트 병리학이, 진단의 정확도 그리고 권위를 지키.

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힘 4: 다중 센터 근원 — 자료 다양성과 넓은 적용

ENDO-BRONCHO 데이터 세트의 또 다른 중요한 특징은 다 센터 자료 근원입니다. 자료는 국가 전역에 몇몇 위생 병원에 있는 호흡 개입 센터에서, 다른 지역, 다른 장비, 가동의 다른 수준 및 다른 인구 특성의 다양성을 덮는, 입니다.

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힘 5: 가득 차있는 공정 품질 관리 체계 - 자료 질을 위한 체계 안전

기관장 렌즈 비디오 데이터의 품질은 장비, 운영자 수준, 환자 공동 운영, 마취 등의 유형과 같은 여러 요인에 영향을받습니다. 데이터가 가변 품질 인 경우 훈련 된 모델은 훨씬 덜 효과적입니다.

데이터 수집 체인에서, Longhui와 Co-hoshochts는 데이터 소스의 규범성을 보장하기 위해 기관지 복사 및 비디오 수집 규범을 개발했다. 전처리 체인에서 비디오 품질 문제 (blurred 이미지, 시각적 마스크, 카메라 오염)은 AID 알고리즘을 통해 자동으로 감지되고 스마트 검열은 낮은 품질의 세그먼트를 위해 수행됩니다. 포인터 체인에서, "정상 라벨의 세 계층 품질 관리 메커니즘"은 종종 다른 라벨을 사용하여 다른 라벨을 추출하고 있습니다.

ENDO-BRONCHO 데이터 세트의 지원에 따라 bronchoporometer AI는 여러 가지 크기에서 임상 워크플로우 및 폐암의 조기 선별 시스템으로 절단되어 호흡기 간증 의사와 환자를 위한 여러 값을 만듭니다.

• Scenario 하나 : 기관차계 A.A. Accompanied 진단 - 폐암 조기 심사를위한 스마트 검색

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• 장면 2: 항법 bronchos -- 외부에서 똑똑한 GPS.

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• 장면 3: 생물을 위한 똑똑한 가이드 -- 진단 긍정적인 개량하기 위하여 "Accurate Assistant"

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• Scenario IV : 실시간 병리 보조 진단 -- "참고"에서 "prejudicing"값으로.

  传统的支气管镜检查需要等待병원소개结果才能明确诊断，而AI技术使得"内镜下실시간병원소개辅助"되기可能。基于랑후이데이터셋（지원하다丰富的内镜-병원소개配对데이터）훈련的AI모델，可以通过分析支气管镜下的病变形态特征，初步预测病变的良恶性和병원소개제품정보，为内镜医师提供실시간的诊断참고。这种AI预测虽然不能替代最终的병원소개诊断，但在의약정보上有重要的应用价值：对于AI高度怀疑恶性的病变，医师可以在同一次操作中进行更全面的评估和分期检查；对于AI判断为良性可能性大的病变，可以避免不必要的过度检查。此外，AI실시간병원소개辅助还可以用于指导活检策略——对AI预测为恶性的部位进行重点取材，提高活检的阳性率。

• Scenario 5 : 운영 교육 및 기술 평가 - 호흡 개입을위한 "Ai Coach".

  支气管镜操作技术门槛高、培训周期长，是制约介入呼吸病学发展的人才瓶颈。基于랑후이大규模视频데이터셋훈련的AI系统，可以作为支气管镜培训的"智能教练"，为学员提供客观化、标准化的技能评估和실시간反馈。AI可以从多个(주)评估操作者的技能水平：进镜速度和流畅度、解剖识别能力、操作규范性、病变识别能力、活检技术水平等。这种AI辅助培训模式，可以显著缩短学习曲线、提高培训效率、낮추다培训成本。对于基层医院而言，AI培训系统尤其有价值——它可以让基层医师在本地就能接受到标准化、高품질的培训，而不必都到大医院进修学习。这对于缓解我国呼吸介入医师短缺的问题、提高整体诊疗水平具有重要的战略意义。

ENDO-BRONCHO 데이터 세트의 가치는 상업적인 수준보다 멀리 간다, 그리고 그것은 폐암, 1 차적인 건강 관리, 의료비 통제의 이른 검열을 위한 멀리reaching 사회적인 의미가 있고, 건강 관리에 있는 equity의 촉진.

Value I: 폐암 조기 검출 증가 - 더 많은 생명을 저장하는 사회적 가치

폐암은 전국에서 가장 높은 사망률이며, 연간 약 650,000 사망률이 높으며, 조기 폐암은 5 년 동안 80 % 이상으로 생존하고 5 년 동안 폐암이 20 % 미만으로 5 % 미만으로 지속됩니다.조기 검출, 진단 및 치료는 폐암 사망률을 줄이는 핵심입니다.기관지 렌즈 AIS 보조 진단 시스템은 초기 폐암의 검출율을 크게 증가시킬 수 있으며, 환자가 조기에 치료하는 것을 의미하며 치료하는 것을 의미합니다.

우리는 보존적인 견적을 하자 : 우리 나라는 매년 약 6 백만 국기 렌즈를 가지고 있으며, 조기 폐암의 AI 보조 검출이 현재 15 %에서 20 % (발행 임상 연구의 관할 추정)로 증가 할 수 있다고 가정하면 약 300,000 개 이상의 조기 폐암이 매년 검출 될 수 있습니다. 이 중 50 %만이 실제 조기 환자이며 적시 치료를받을 수 있음을 의미합니다. 150,000 명이 매년마다 150,000 명이 생명을 구할 수 있으며 150,000 가족은 폐암으로부터 보호받을 수 있습니다.

Value 2: 1차 관리 권한을 부여 - respiratory intervention 기술을 아래로 밀어

의료 자원의 일부 배포 문제는 특히 호흡 개입 영역에서 급성입니다. 고품질 호흡 개입 자원은 주요 도시와 산 A 병원에 집중하고 있으며, 주요 건강 관리 기관의 호흡 개입 용량은 일반적으로 약합니다. 많은 카운티 병원은 독립적 인 호흡 개입 전문가와 기관의 기관을 확인하는 용량이 매우 제한적입니다.

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Value III: 의료비 절감 — 정밀 치료에서 건강 관리의 경제적인 이점

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Value 4: 전체 산업 등급 업그레이드 - data-driven sector 개발

ENDO-BRONCHO 데이터 세트의 개입은 기술 발전과 분야 개발을 위한 중요한 인프라입니다. ENDO-BRONCHO 데이터 세트의 개입 및 응용은 여러 차원에서 업계의 전체 수준에 기여할 것입니다. 먼저, AI 기업, 가속 제품 개발 및 이력 개발을위한 고품질 교육 데이터 제공; 둘째, 과학 기관을위한 표준화 된 연구 데이터 제공, 기관 촉진 및 임상 연구; 3 단계 연구 및 개발; 4 단계 연구 및 개발; 4 단계 연구 및 개발; 2 단계; 2 단계; 3 단계; 3 단계; 3 단계; 3 단계; 3 단계; 4 단계; 3 단계; 3 단계; 4 단계; 3 단계; 3 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계; 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계 4 단계

인프라 수준의 투자 및 건설은 호흡기 병리의 전체 개입의 건강 개발을 위해 필수적입니다. 더 많은 매크로 레벨 관점에서 고품질의 기관지 렌즈 데이터 축적 및 AI 응용 프로그램은 폐암의 조기 검출 시스템 개선에 기여하고, 중국의 건강 전략의 구현에 크게 기여할 정밀 의학의 개발에 기여할 것입니다.

2026 시간 전에, 나는 폐암에 대한 브로슈어 미러 AI 및 초기 상영에 대한 신뢰가 있습니다. 다음 3 ~ 5 년 동안, 브로슈어 코텍스 AI는 기술을 통해 계속 끊어지고, 응용 프로그램을 심화하고, 산업 성숙을 가속화합니다.