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　　人工智能(artificial intelligence，AI)是当今科技发展的代表性前沿方向，与众多学科及产业领域相融合，对当今科学及社会生产方式产生重大的影响。以AI为核心技术的智能医学被看作是未来医学发展的重要方向，而医学影像是AI在医学领域的最主要应用方向之一。

　　从内在需求方面看，AI医学影像出现对临床放射诊断实践具有重要意义。医学影像学作为数字化医疗时代发展的代表学科，以高分辨薄层扫描、多模态成像为特点的影像设备和技术的飞跃发展，影像数据以每年30%的速度增长，占医院数字化数据的90%，放射科从传统胶片到全面数字化PACS阅片临床工作方式的转变，使得放射科医师每天的图像数据浏览工作量剧增;同时期，我国经济社会进步、人们健康意识及需求的提高，也导致临床放射工作量的增加;而每年医疗资源和人力投入增长远远不能满足需求。

　　多重因素叠加使得放射科医师工作超负荷。AI医学影像的出现恰逢其时，为解决这种医疗困境提供了具有广阔应用前景的技术，顺应学科及社会发展的时代要求。AI技术可以利用高性能的图像识别和计算能力、自我进化学习能力以及持续稳定工作的机器性能优势，在至少以下3个方面(场景)将对当前临床放射诊断工作提供帮助。

　　1分类检出工作

　　高敏感性地对较大工作量的数据进行阳性病例筛查、分类检出。应用场景具有以下3个特点：①阳性病例占比低;②阳性病灶区数据占比小;③病例影像诊断专业知识需求低，如体检肺结节的筛查检出。在AI高敏感性对阳性病例/病灶区域进行检出后，再交由放射科医师进一步诊断，从而省去大量阴性病例数据的人力资源的占用与浪费。

　　2替代医师工作

　　这部分工作主要体现在结果判读的标准简明、稳定、知识构成相对简单的情况，如采用AI代替人工进行骨龄读片判断。

　　

　　3提供具有附加值的工作

　　此方面包括2方面内容：一是辅助医师进行定量放射学诊断，如在医师指导下的肿瘤边界分割重建、病变(如肿瘤、血肿)体积测量等，AI结果精确、客观，整体提高诊断质量;二是充分发挥AI高敏感检出、高维信息挖掘、高通量计算的能力，提供更丰富的影像诊断指标，辅助疾病的鉴别诊断、基因分析及预后判断等，整体提高影像诊断水平。由此可见，AI医学影像的意义在于优化放射科医师工作的时间资源分配，将有限的精力从低知识含量、简单重复的机械工作中解放出来，并且还可以辅助影像分析诊断。因此，AI医学影像的目标并非取代放射科医师，而是辅助其进行更好的临床诊断。

　　此外，AI医学影像借助云端技术等信息化平台，推广应用于基层等技术薄弱医疗单位，帮助分级诊疗、医疗优质资源下沉，整体优化医疗资源配置。与其他医学学科AI技术研发应用一起，共同促进智能医学时代的发展。

　　结合模型设计时的应用特点、临床需求和医师的工作习惯，建立合理的服务模式。①当前云影像技术发展迅猛，其与AI技术的结合可以更好地为医疗机构、特别是基层医院提供图像传输、储存、辅助诊断的一揽子解决方案，有利于提高医疗机构的运转效率及诊断准确性。②在与现有工作流程结合方面，可以与RIS系统结合提供AI结构化报告，同时与PACS系统结合将AI综合分析报告使用DICOM格式提交PACS系统，并在医师浏览图像时进行病变标注提示。

　　

　　总体上，虽然一项AI医学影像具体技术的优劣取决于多个环节，但当前阶段应关注的主要问题体现在AI技术产品的应用对象设置、服务模式以及准确性方面。良好的检查敏感性及诊断准确性是基础。为达到此目的，除了优秀的图像分割、识别算法以及AI分类算法外，更应重视构建包括数据库和知识库的高质量结构化数据集。此外，具有临床诊断应用价值且符合临床规范的AI技术的目的设置、符合临床医师应用习惯的产品服务模式的设计等因素也是影响AI医学影像技术。医学影像技术产品的开发应着眼于围绕放射科医师或包括所有临床医师而进行设计。

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　　转自：宝葫芦

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