X射線圖像支持兒童肺炎的診斷

在最近的衛生部文件中，肺炎與巴西的兒童死亡率有關。肺炎是兒童死亡率的最重要原因，佔據了包括巴西在內的發展中國家死亡的第二個原因。

世界衛生組織（WHO）將胸部X射線視為目前可用於診斷日常臨床實踐的最佳方法。但是，對異際變異的研究在醫學的所有領域都很常見，但是在圖像研究中占主導地位，鑑於在這一領域，觀察者的表現代表了過去十年中獲得的脆弱部分，與技術進步形成鮮明對比。

經驗豐富的觀察者委員會與“共識”不同的解釋可以稱為“錯誤”。當觀察者出現錯誤時，觀察者之間的變化發生在發生，但還包括有關正確解釋所代表的一般意見差異的情況。在X光片的解釋中，已經研究了錯誤和變化。

為了確定任何研究結果的有效性，診斷測試的準確性應盡可能接近現實，然後稱為“標準值”

黃金”的診斷測試評估的基本因素。在胸部的射線照相診斷的情況下，尤其是在兒童時期，圖像解釋的準確性是通過間和觀察中的一致性來主觀評估的，因為很少有一種模式可以用作肺炎診斷的參考（標準）。

因此，目前的兒童肺炎全景具有以下特徵：

（i）肺炎是兒童發病率和死亡率的重要原因；

（ii）從微生物學的角度來看，缺乏敏感的診斷測試；

（iii）高效的兒童疫苗（HIB疫苗和抗鄰苯前菌）是可用的；

（iv）缺乏易於執行和技術實施的準確診斷測試，在可能受到標準化的發展領域可用，以便在研究之間進行比較。在不同的

肺炎監測研究中的世界地區證明其低成本是合理的。大多數研究地點的可用性；與其他研究比較的生存能力；易於數字化圖像和存儲；該方法的讀數標準化和低醫源性的可能性。

人工智能在健康中使用人工智能（AMI）的專家系統的應用特別關注

（i）警報和提醒；

（ii）幫助診斷；

（iii）治療批評；

（iv）信息恢復代理；和

（v）圖像的識別和解釋。在實施AMI系統的當前挑戰中，有準確表徵醫學實踐方面的系統的開發。

在過去的三十年中，計算視覺（VC）是一種新的AI工具。 VC基於處理圖像的VC考慮了個人的個人知識，並以數學模型的形式對這些知識進行建模，並旨在根據先前解決的問題解決新問題。重要的特徵是將其作為其產品的技術進化，即來自其在VC凸起中應用的信息的標準化。

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