“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”，是將目前最先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷中，幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能具體應(yīng)用場景。借著疫情因素的影響與推動，目前這種應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)非常廣泛。

人工智能+醫(yī)學(xué)影像率先落地應(yīng)用，為什么？

人工智能+醫(yī)學(xué)影像得以在眾多醫(yī)療產(chǎn)業(yè)服務(wù)中率先爆發(fā)與落地應(yīng)用，主要有兩個(gè)原因：

一是影像的獲取較為方便。隨著科技的不斷進(jìn)步，醫(yī)學(xué)影像采集愈加便利和精準(zhǔn)，相比動輒數(shù)年的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)積累方式，照一張醫(yī)學(xué)影像僅需要幾秒的時(shí)間，就可以反映出病人身體的大致狀況，成為醫(yī)生診斷患者病情的直接依據(jù)。

二是對影像的處理的技術(shù)相對成熟。隨著行業(yè)影像數(shù)據(jù)的不斷積累以及大數(shù)據(jù)、算法分析能力的不斷提高，智能圖像識別算法能夠迅速將當(dāng)前影像與數(shù)據(jù)庫中影像對比分析，給出相當(dāng)精準(zhǔn)的結(jié)論。

具體而言，醫(yī)學(xué)影像的診斷的兩大核心技術(shù)在于圖像識別和深度學(xué)習(xí)。這兩項(xiàng)技術(shù)，目前都是處于可應(yīng)用、較為成熟的階段了。其工作流程大體是這樣的：

首先將非結(jié)構(gòu)化影像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、分析與處理，提取相關(guān)信息；

其次，將大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗(yàn)輸入人工智能模型，使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練；

最后，基于不斷驗(yàn)證、總結(jié)與迭代的算法模型，進(jìn)行影像診斷智能推理，輸出個(gè)性化的診療判斷結(jié)果。

那么人工智能+醫(yī)學(xué)影像具體都應(yīng)用在哪些方面呢？

人工智能+醫(yī)學(xué)影像的3個(gè)應(yīng)用場景

目前，人工智能+醫(yī)學(xué)影像主要是用來解決以下三種影像診斷需求：

01 病灶識別與標(biāo)注。

對X線、CT、MRI等影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析和對比分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別與標(biāo)注。同時(shí)，AI對影像的分析、計(jì)算能力要比醫(yī)生強(qiáng)很多，因此可以幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)肉眼難以識別的病灶，降低假陰性診斷發(fā)生率，同時(shí)提高讀片效率，對一些經(jīng)驗(yàn)相對不足的醫(yī)生也能起到輔助診斷的作用；

02 靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療。

主要針對腫瘤放療環(huán)節(jié)進(jìn)行自動勾畫等影像處理，在患者放療過程中不斷識別病灶位置變化，以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)放療，減少對健康組織的輻射；

03 影像三維重建

基于灰度統(tǒng)計(jì)量的配準(zhǔn)算法和基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，解決斷層圖像配準(zhǔn)問題，節(jié)約配準(zhǔn)時(shí)間，在病灶定位、病灶范圍、良惡性鑒別、手術(shù)方案設(shè)計(jì)等方面發(fā)揮作用。

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除此應(yīng)用之外，人工智能+醫(yī)學(xué)影像的組合，還有3大核心價(jià)值，能夠解決目前較為棘手的幾大問題。

人工智能+醫(yī)學(xué)影像的4大核心價(jià)值

由于自帶極強(qiáng)的影像識別和計(jì)算能力、持續(xù)進(jìn)化的自我學(xué)習(xí)能力以及穩(wěn)定的性能優(yōu)勢，在臨床上，可以給醫(yī)院、醫(yī)生提供很重要的支撐，具體體現(xiàn)在3個(gè)方面：

01 承擔(dān)分類檢出工作。

人工智能+醫(yī)學(xué)影像能夠以穩(wěn)定的高敏感性對較大數(shù)據(jù)樣本量進(jìn)行陽性病例篩查與分類檢出，例如尚醫(yī)云推出的小濟(jì)醫(yī)生，就是在年度的乳腺癌篩查中，有效辨別乳腺結(jié)節(jié)，增生，和腫瘤，如在體檢中的肺結(jié)節(jié)篩查環(huán)節(jié)，通過B超探頭收集乳腺影像資料，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)判斷，并對陰影部分進(jìn)行標(biāo)識與處理，如果發(fā)現(xiàn)疑似案例再交由放射科醫(yī)師進(jìn)一步診斷，這樣省去大量健康的陰性病例對醫(yī)療資源的占用和浪費(fèi)；

02 替代醫(yī)生工作。

在判斷標(biāo)準(zhǔn)相對明確，知識構(gòu)成相對簡單的情況下，人工智能乳腺癌篩查可代替超聲醫(yī)生大部分工作，剔除絕大部分的健康人群，醫(yī)生僅對有問題的病例進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注；

03 提供具有附加值的工作。

包括輔助疾病診斷、基因分析、預(yù)后判斷、定量放射學(xué)診斷等。例如在對腫瘤的診斷中，對腫瘤邊界進(jìn)行分割重建，精準(zhǔn)測量病變位置與體積，進(jìn)行疾病綜合診斷等。

04緩解看病難的問題。

對于三甲醫(yī)院來說，影像數(shù)據(jù)充足且質(zhì)量較好，人工智能+醫(yī)學(xué)影像的引入可以從根本上改變傳統(tǒng)高度依賴勞動力的讀片模式，在一定程度上緩解醫(yī)學(xué)影像診斷的壓力，同時(shí)亦可滿足三甲醫(yī)院的科研需求。

對于基層醫(yī)院來說，相比于三甲醫(yī)院，其醫(yī)療水平相對落后，人員綜合素質(zhì)上相對會差一些，其對復(fù)雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，又承擔(dān)著大量的兩癌篩查的工作任務(wù)，人工智能通過把影像診斷結(jié)果進(jìn)行前期的分析和處理，可以極大的提高篩查數(shù)量，降低誤診漏診率，進(jìn)而提高綜合醫(yī)療水平。

大醫(yī)院的接診壓力減輕，小醫(yī)院的醫(yī)療水平提升，整體看病效率提高，看病難的問題，就能得到有效緩解。

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