近年來，人工智能(AI)和機器學習(ML)算法在生物醫學中的應用不斷增長。這種增長在與放射應用和醫學物理學相關的領域最為明顯，包括出版醫學物理學版面的特刊。這種增長無意中導致文獻中人工智能/機器學習研究結果的報告不一致，混淆了對其結果的解釋，并削弱了對其潛在影響的信任。

評估MR偽影

隨著臨床磁共振(MR)成像變得更加通用和復雜，開發和保持對控制不斷變化的技術的物理原理的透徹理解變得越來越困難。對于執業放射科醫生來說尤其如此，他們的主要職責是解釋臨床圖像，而不一定要理解描述基礎物理的復雜方程。

然而，磁共振成像的物理原理在臨床實踐中發揮著重要作用，因為它決定了圖像質量，而次優的圖像質量可能會妨礙準確的診斷。本文對常見MR成像偽影的物理原理進行了基于圖像的解釋，并為修復每種類型的偽影提供了簡單的解決方案。

詳細描述了放射科醫生可能還不熟悉的最新技術進步中出現的解決方案。討論的偽影類型包括由自愿和非自愿患者運動、磁化率、磁場不均勻性、梯度非線性、駐波、混疊、化學位移和信號截斷產生的偽影。隨著對這些偽影的認識和理解的提高，放射科醫生將能夠更好地修改MR成像協議以優化臨床圖像質量，從而提高診斷的信心。

在放射腫瘤學中的作用

醫學物理學在模擬放射腫瘤學中的生物效應方面有著悠久的傳統。高影響力的例子包括根據臨床數據量化劑量體積效應，與日常放射治療計劃和優化相關，以及旨在將物理劑量轉化為腫瘤的生物學等效劑量的分割模型的調整和使用。

醫學物理學家擁有建立生物或臨床問題的數學描述的基本物理技能，并具有最大程度簡化復雜關系的能力。此外，基礎數學、統計、生物學和臨床方面的醫學物理培訓使醫學物理學家能夠相對輕松地與成功的跨學科團隊解決建模問題所需的專業人員進行互動。從數據中得出的機器學習和基于人工智能的模型可能很有用，但需要適當水平的理解和廣泛的驗證才能為臨床使用提供足夠的信心。

除了人工智能的實施之外，醫學物理學家還應該充當數據收集和數據農業的促進者，為建立和管理先進的數據共享平臺以及傘式協議和籃子試驗等新方法做出貢獻。

結論

對于醫學物理中的AI/ML應用，需要對使用這些算法的問題進行陳述和理由，同時強調該方法的新穎性。需要對如何將數據劃分為子集進行簡短的數字描述，以進行AI/ML算法訓練、驗證和算法性能的獨立測試。接下來是量化AI/ML算法性能的結果和統計指標的摘要。