人工智慧+醫學影像結合應用的4大核心價值

“人工智慧+醫學影像”，是將目前最先進的人工智慧技術應用於醫學影像診斷中，幫助醫生診斷患者病情的人工智慧具體應用場景。藉著疫情因素的影響與推動，目前這種應用在醫療領域已經非常廣泛。

人工智慧+醫學影像率先落地應用，為什麼？
人工智慧+醫學影像得以在眾多醫療產業服務中率先爆發與落地應用，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，醫學影像採集愈加便利和精準，相比動輒數年的傳統資料積累方式，照一張醫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。隨著行業影像資料的不斷積累以及大資料、演算法分析能力的不斷提高，智慧影像識別演算法能夠迅速將當前影像與資料庫中影像對比分析，給出相當精準的結論。

具體而言，醫學影像的診斷的兩大核心技術在於影像識別和深度學習。這兩項技術，目前都是處於可應用、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資料進行識別、分析與處理，提取相關資訊；

其次，將大量臨床影像資料和診斷經驗輸入人工智慧模型，使神經元網路進行深度學習訓練；

最後，基於不斷驗證、總結與迭代的演算法模型，進行影像診斷智慧推理，輸出個性化的診療判斷結果。

那麼人工智慧+醫學影像具體都應用在哪些方面呢？

人工智慧+醫學影像的3個應用場景

目前，人工智慧+醫學影像主要是用來解決以下三種影像診斷需求：

01 病灶識別與標註。

對X線、CT、MRI等影像進行影像分割、特徵提取、定量分析和對比分析，對資料進行識別與標註。同時，AI對影像的分析、計算能力要比醫生強很多，因此可以幫助醫生發現肉眼難以識別的病灶，降低假陰性診斷髮生率，同時提高讀片效率，對一些經驗相對不足的醫生也能起到輔助診斷的作用；

02 靶區自動勾畫與自適應放療。

主要針對腫瘤放療環節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

基於灰度統計量的配准演算法和基於特徵點的配准演算法，解決斷層影像配準問題，節約配準時間，在病灶定位、病灶範圍、良惡性鑑別、手術方案設計等方面發揮作用。

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

人工智慧+醫學影像的4大核心價值

由於自帶極強的影像識別和計算能力、持續進化的自我學習能力以及穩定的效能優勢，在臨床上，可以給醫院、醫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。

人工智慧+醫學影像能夠以穩定的高敏感性對較大資料樣本量進行陽性病例篩查與分類檢出，例如尚醫雲推出的小濟醫生，就是在年度的乳腺癌篩查中，有效辨別乳腺結節，增生，和腫瘤，如在體檢中的肺結節篩查環節，透過B超探頭收集乳腺影像資料，對採集的資料進行基礎判斷，並對陰影部分進行標識與處理，如果發現疑似案例再交由放射科醫師進一步診斷，這樣省去大量健康的陰性病例對醫療資源的佔用和浪費；

02 替代醫生工作。

在判斷標準相對明確，知識構成相對簡單的情況下，人工智慧乳腺癌篩查可代替超聲醫生大部分工作，剔除絕大部分的健康人群，醫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、預後判斷、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。

對於三甲醫院來說，影像資料充足且質量較好，人工智慧+醫學影像的引入可以從根本上改變傳統高度依賴勞動力的讀片模式，在一定程度上緩解醫學影像診斷的壓力，同時亦可滿足三甲醫院的科研需求。

對於基層醫院來說，相比於三甲醫院，其醫療水平相對落後，人員綜合素質上相對會差一些，其對複雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。而基層醫療機構，又承擔著大量的兩癌篩查的工作任務，人工智慧透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，進而提高綜合醫療水平。

大醫院的接診壓力減輕，小醫院的醫療水平提升，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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本文轉自51CTO，本文一切觀點和視覺智慧無關。