人工智能与医学影像

1 人工智能（AI）

AI 是当前科学技术中的一门前沿和热门学科，它涉及计算机、信息论、控制论、神经心理学、哲学等多方面学科和领域，是一门综合性极强，极富挑战的学科。人工智能从诞生以来，已经应用到指纹识别，人脸识别，智能搜索，程序设计，智能控制等多方面领域。而这其中应用较为广泛的，即是图像识别。

图像识别作为人工智能技术最先突破的领域，现已广泛应用于图片搜索、人脸识别、自动驾驶等领域，而近年来该技术在医疗影像诊断领域的应用也日渐受到学界关注。现代医学是建立在实验基础上的循证医学，这就使得影像属于现代医学最为重要的诊断依据，可以说80% ～ 90% 的医疗行业数据源于医疗影像。就目前的发展状况而言，医学影像与人工智能的结合被认为是最有发展前景的领域。人工智能在医疗影像诊断领域的应用主要是通过深度学习实现影像的分类、目标的检测、图像的分割和检索。

2 人工智能医疗影像诊断领域应用

目前，人工智能在医学影像领域的应用暂时无法脱离辅助角色。其应用在功能层面上，主要有疾病诊断支持和治疗决策支持，疾病诊断支持的发展明显活跃于治疗决策支持；在图像类型方面，各类影像均有企业涉及，包括X线影像，CT影像，病理图像，超声影像等，但总体上以静态图像分析为主，对于动态影像的处理较少。

在图像处理方式上包括了影像分类、目标检测、图像分割和图像检索。在疾病应用方面，主要集中于肺癌筛查，糖网筛查，病理细胞筛查，病灶勾画、脏器三维成像。

具体主要体现在阅片方式、阅片时间、准确率3个层面的改变。

阅片方式变化：能够实现机器自动完成初步筛选、判断，医生只需要负责最后的判断即可完成阅片。

阅片时间变化：快速完成初筛，医生只需要负责关键部位的判断，阅片时间将由此大幅缩短。

准确率变化：人工智能具备全面性和稳定性两方面特点，全面性特点能够做到完整观察切片而无遗漏，稳定性特点则能够做到不受疲劳状态影响。

3 人工智能医疗影像诊断领域应用的意义

目前，在医学影像的医疗数据中大多采用人工分析方式进行影像的处理。

医疗数据中有90%来自于医学影像，并且我国医学影像的数据正以30%的年增长率逐年增长，相比之下，影像科医生的增长速度和工作效率是不足以应对这样的增长趋势，这将给医生带来巨大的压力。