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“人工智能+医学影像”，是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断中，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。借着疫情因素的影响与推动，目前这种应用在医疗领域已经非常广泛。

人工智能+医学影像率先落地应用，为什么？
人工智能+医学影像得以在众多医疗产业服务中率先爆发与落地应用，主要有两个原因：

一是影像的获取较为方便。随着科技的不断进步，医学影像采集愈加便利和精准，相比动辄数年的传统数据积累方式，照一张医学影像仅需要几秒的时间，就可以反映出病人身体的大致状况，成为医生诊断患者病情的直接依据。**

二是对影像的处理的技术相对成熟。随着行业影像数据的不断积累以及大数据、算法分析能力的不断提高，智能图像识别算法能够迅速将当前影像与数据库中影像对比分析，给出相当精准的结论。

具体而言，医学影像的诊断的两大核心技术在于图像识别和深度学习。这两项技术，目前都是处于可应用、较为成熟的阶段了。其工作流程大体是这样的：

首先将非结构化影像数据进行识别、分析与处理，提取相关信息；

其次，将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型，使神经元网络进行深度学习训练；

最后，基于不断验证、总结与迭代的算法模型，进行影像诊断智能推理，输出个性化的诊疗判断结果。

那么人工智能+医学影像具体都应用在哪些方面呢？

人工智能+医学影像的3个应用场景

目前，人工智能+医学影像主要是用来解决以下三种影像诊断需求：

01 病灶识别与标注。

对X线、CT、MRI等影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，对数据进行识别与标注。同时，AI对影像的分析、计算能力要比医生强很多，因此可以帮助医生发现肉眼难以识别的病灶，降低假阴性诊断发生率，同时提高读片效率，对一些经验相对不足的医生也能起到辅助诊断的作用；

02 靶区自动勾画与自适应放疗。

主要针对肿瘤放疗环节进行自动勾画等影像处理，在患者放疗过程中不断识别病灶位置变化，以实现自适应放疗，减少对健康组织的辐射；

03 影像三维重建

基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法，解决断层图像配准问题，节约配准时间，在病灶定位、病灶范围、良恶性鉴别、手术方案设计等方面发挥作用。

除此应用之外，人工智能+医学影像的组合，还有3大核心价值，能够解决目前较为棘手的几大问题。

人工智能+医学影像的4大核心价值

由于自带极强的影像识别和计算能力、持续进化的自我学习能力以及稳定的性能优势，在临床上，可以给医院、医生提供很重要的支撑，具体体现在3个方面：

01 承担分类检出工作。

人工智能+医学影像能够以稳定的高敏感性对较大数据样本量进行阳性病例筛查与分类检出，例如尚医云推出的小济医生，就是在年度的乳腺癌筛查中，有效辨别乳腺结节，增生，和肿瘤，如在体检中的肺结节筛查环节，通过B超探头收集乳腺影像资料，对采集的数据进行基础判断，并对阴影部分进行标识与处理，如果发现疑似案例再交由放射科医师进一步诊断，这样省去大量健康的阴性病例对医疗资源的占用和浪费；

02 替代医生工作。

在判断标准相对明确，知识构成相对简单的情况下，人工智能乳腺癌筛查可代替超声医生大部分工作，剔除绝大部分的健康人群，医生仅对有问题的病例进行重点关注；

03 提供具有附加值的工作。

包括辅助疾病诊断、基因分析、预后判断、定量放射学诊断等。例如在对肿瘤的诊断中，对肿瘤边界进行分割重建，精准测量病变位置与体积，进行疾病综合诊断等。

04缓解看病难的问题。

对于三甲医院来说，影像数据充足且质量较好，人工智能+医学影像的引入可以从根本上改变传统高度依赖劳动力的读片模式，在一定程度上缓解医学影像诊断的压力，同时亦可满足三甲医院的科研需求。

对于基层医院来说，相比于三甲医院，其医疗水平相对落后，人员综合素质上相对会差一些，其对复杂影像的处理能力、判断能力更为薄弱，因此误诊漏诊率更高。而基层医疗机构，又承担着大量的两癌筛查的工作任务，人工智能通过把影像诊断结果进行前期的分析和处理，可以极大的提高筛查数量，降低误诊漏诊率，进而提高综合医疗水平。

大医院的接诊压力减轻，小医院的医疗水平提升，整体看病效率提高，看病难的问题，就能得到有效缓解。

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本文转自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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