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

在醫(yī)學方面，人工智能開始在三個層面產生影響：

1.對于臨床醫(yī)生來說，主要是通過快速，準確的圖像解釋;

2.對于衛(wèi)生系統(tǒng)，主要通過改進工作流程和減少診斷上的錯誤;

3.對患者來說，使他們能夠處理自己的數據以促進健康。

人工智能+醫(yī)學影像率先落地應用，為什么？

人工智能+醫(yī)學影像得以在眾多醫(yī)療產業(yè)服務中率先爆發(fā)與落地應用，主要有兩個原因：

一是影像的獲取較為方便。隨著科技的不斷進步，醫(yī)學影像采集愈加便利和精準，相比動輒數年的傳統(tǒng)數據積累方式，照一張醫(yī)學影像僅需要幾秒的時間，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。

二是對影像的處理的技術相對成熟。隨著行業(yè)影像數據的不斷積累以及大數據、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前影像與數據庫中影像對比分析，給出相當精準的結論。

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

首先將非結構化影像數據進行識別、分析與處理，提取相關信息；

其次，將大量臨床影像數據和診斷經驗輸入人工智能模型，使神經元網絡進行深度學習訓練；

最后，基于不斷驗證、總結與迭代的算法模型，進行影像診斷智能推理，輸出個性化的診療判斷結果。

那么人工智能+醫(yī)學影像具體都應用在哪些方面呢？

人工智能+醫(yī)學影像的3個應用場景

目前，人工智能+醫(yī)學影像主要是用來解決以下三種影像診斷需求：

01 病灶識別與標注

對X線、CT、MRI等影像進行圖像分割、特征提取、定量分析和對比分析，對數據進行識別與標注。同時，AI對影像的分析、計算能力要比醫(yī)生強很多，因此可以幫助醫(yī)生發(fā)現肉眼難以識別的病灶，降低假陰性診斷發(fā)生率，同時提高讀片效率，對一些經驗相對不足的醫(yī)生也能起到輔助診斷的作用；

02 靶區(qū)自動勾畫與自適應放療

主要針對腫瘤放療環(huán)節(jié)進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，以實現自適應放療，減少對健康組織的輻射；

03 影像三維重建

基于灰度統(tǒng)計量的配準算法和基于特征點的配準算法，解決斷層圖像配準問題，節(jié)約配準時間，在病灶定位、病灶范圍、良惡性鑒別、手術方案設計等方面發(fā)揮作用。

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

人工智能+醫(yī)學影像的4大核心價值

由于自帶極強的影像識別和計算能力、持續(xù)進化的自我學習能力以及穩(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，具體體現在3個方面：

01 承擔分類檢出工作

人工智能+醫(yī)學影像能夠以穩(wěn)定的高敏感性對較大數據樣本量進行陽性病例篩查與分類檢出，例如尚醫(yī)云推出的小濟醫(yī)生，就是在年度的乳腺癌篩查中，有效辨別乳腺結節(jié)，增生，和腫瘤，如在體檢中的肺結節(jié)篩查環(huán)節(jié)，通過B超探頭收集乳腺影像資料，對采集的數據進行基礎判斷，并對陰影部分進行標識與處理，如果發(fā)現疑似案例再交由放射科醫(yī)師進一步診斷，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；

02 替代醫(yī)生工作

在判斷標準相對明確，知識構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行重點關注；

03 提供具有附加值的工作

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

04緩解看病難的問題

對于三甲醫(yī)院來說，影像數據充足且質量較好，人工智能+醫(yī)學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)學影像診斷的壓力，同時亦可滿足三甲醫(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，人員綜合素質上相對會差一些，其對復雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。而基層醫(yī)療機構，又承擔著大量的兩癌篩查的工作任務，人工智能通過把影像診斷結果進行前期的分析和處理，可以極大的提高篩查數量，降低誤診漏診率，進而提高綜合醫(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。

從臨床需求來看，我國醫(yī)療影像數據以每年30%的速度增長，而影像醫(yī)生的年增速僅為 4%~6%，其中的原因有很多，比如專業(yè)醫(yī)師缺口大、工作繁瑣重復比較累、放射工作對身體健康的影響、服務管理模式固化等等。