赵刚 张双龙
（新疆医科大学第五附属医院；新疆乌鲁木齐830011）
摘要：本文主要介绍了人工智能在医学影像中被引入的历史机遇以及当前人工智能在医学影像中的具体应用方面，最后分析了当前人工智能应用于医学影像过程中存在的问题。
关键词：人工智能；医学影像；应用研究
当前人工智能技术日趋成熟，开始被应用于社会各个行业中，在人工智能技术与医学结合后，人工智能在医学摄影方面开始发挥出重要作用，尽管如此，当前在医学摄影中应用人工智能技术依旧存在部分问题需要解决。
一、人工智能被应用到医学影像的机遇
（一）医学摄影数据量庞大
数据是人工智能发展的基础，同时强大的数据记录及分析功能也是人工智能被重视的原因。在医学中存在大量的检测数据，基于检测数据医生能够快速诊断病人病情，而在医学中检测数据主要来源于医学摄影，包括：CT、X射线等，随着我国老龄人增加以及人们对于健康的重视，当前医学影像需求量也随着增加，在大型医院，每年医疗数据甚至超过了1PB，医学影像数据量庞大的需求给医学摄影带来了发展的基础。
（二）临床需要
传统的医学摄影中，在摄影结束后，相关的医学报告需要由专业的摄影医生根据其经验进行诊断。然而面对人们对于医学摄影大量的需求增长，我国摄影医生的增长率仅有4%，特别是经验丰富的影像医生尤其缺乏，因此在医学摄影中使用人工智能技术在提升诊断正确率的同时还能够减轻影像医生的工作负担，使医院影像诊断效率得到显著提升。
（三）人工智能基础日益成熟
人工智能技术经过多年的发展，在软件和硬件设施方面均有了大幅提升，算法和数据处理模型也更加成熟，特别是近些年，人工智能技术在图像识别以及深度学习等方面的提升，使得人工智能处理数据时的准确性也获得了很大的提高，因此当前人工智能在医学方面的应用主要集中在医学摄影中，为摄影医生进行诊断提供辅助。
（四）政府支持
由于人工智能在医学中的重要作用引起了政府的重视，政府出台了相关文件对人工智能在医学发面的应用和发展进行了明确的规定，并指定了腾讯公司作为人工智能医疗平台的建设者，政府的支持和引导无疑加速了我国人工智能在医学中的应用和发展。
二、人工智能在医疗中的具体应用
（一）计算机辅助诊断
计算机辅助诊断系统将图像处理、计算机视觉、医学图像分析等有效结合，通过系统处理后对异常征象进行标注，通过这些异常情况标注，医生能够快速发现病人病因以及病灶存在的位置，以提升医生诊断的效率和准确率。计算机辅助诊断系统早在20世纪60年代就出现了，受到当时计算机技术的限制，当时计算机辅助诊断系统的发展进程非常缓慢，直到20年世纪80年代开始，由于计算机水平大幅提升，加之人们对于计算机辅助系统的重视，计算机辅助诊断系统获得了飞速的发展，随着人工智能深度学习和图像识别的突破、大量医学数据的积累，以及算法技术的进步，当前计算机辅助诊断系统的准确率获得了明显的提升，因此计算机辅助诊断技术开始被应用于实际的临床诊断中，在肺结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查和前列腺癌影像诊断中应用较广，且准确率较高，以计算机辅助技术在乳腺癌辅助诊断中为例，计算机诊断速度是普通影像医生的30倍，而准确率高达99%。尽管如此，当下计算机辅助诊断系统在识别和切割的过程中仍需要专业的医生配合才能够实现。
（二）影像组学
影像组学来源于计算机辅助诊断系统，是一种大数据分析算法。通过影像组学是从大量的医学数据中提取所需的数据，并对这些数据进行深入的发掘，以发现以往医生们在诊断以及计算机辅助诊断系统所不能发现的信息，使得医学诊断结果更加准确。
影像组学主要分为以下步骤：首先是通过图像识别技术对病人的相关医学摄影图片信息进行识别和记录，其次是对图像中发生病变的位置进行划分，区分出一个或者多个感兴趣区域，再次是对感兴趣区域进行细致的信息提取，包括：强度、形状、纹理、位置等，然后对这些信息进行反复的分析和计算，最终将这些特征通过具体的数据进行量化，最后通过深度学习对这些数据建立模型，分析和建立基于影像组学特征的预测和分类模型。
（三）影像基因组学
20世纪90年代以来，兴起了基因研究的热潮，在传统的基因检测中，是通过提取有创活体取材或者是术后病理组织来实现的，而这样的方式具有一定的危险性，特别是提取术后病理组织可能会导致病人出现并发症。而医学摄影则不会出现这样的风险，而且医学摄影有高分辨率、时空连续性等特点，能够比较好地展现较为复杂的疾病，因此在2000年后，影像基因学备受关注，是当下医学领域中的一个热点。通过影像基因组，不仅能够展现个体的生物学特征，同时还能够展现其基因特征，这使得在医学诊断和医学治疗的过程中的准确性得到提升，使得后续跟踪治疗更加有效。
三、人工智能应用于医学摄影中的挑战
（一）数据质量问题
数据质量的高低直接决定了人工智能辅助检测结果的准确性，然而目前我国医疗领域对于医疗摄影并没有形成统一的标准和规范，这就导致我国尽量有大量的摄影数据，但是因为标准不统一，在实际的人工智能企业进行检测时，难以找到大量高质量的医学数据，而且即便能够与某一大型医院合作，获取其数据，并对人工智能系统进行调试，但这样的数据规模仍然太小，难以在全国进行推广和应用。
（二）算法偏差问题
在人工智能辅助医学影像的过程中，引用了大量的深度学习技术，然而这一技术具有复杂性和不确定性，即便是系统开发者对于其背后运行的逻辑也难以解释，这就导致在诊断过程中可能出现偏差，特别是在机器接受训练的数据量过小时，这样的偏差将会更大，严重影响到了人工智能辅助诊断的准确性。
（三）机器性能问题
一方面，当前人工智能技术，特别是人工智能技术引入到医学中的时间还比较短，人工智能设备还并不是很成熟，机器的性能还不稳定；另一方面，在进行机器测试和学习的过程中，人工智能企业大多是根据已经公开的医学数据进行测试，对于医院实际临床过程中的最新数据无法获取，这就导致人工智能技术在世纪应用到医学摄影后可能在检测的过程中出现偏差。因此人工智能技术在世纪应用于临床医学的过程中，还面临着巨大的挑战。
（四）责任划分问题
在传统的医学诊断和治疗的过程中，病人治疗的过程中仅仅与医院进行接触，一旦发生医疗事故，病人可以与医院协商解决，然而在人工智能应用到医学领域后，人工智能也参与了诊断过程，一定程度上承担了医生的角色和功能，因此在发生医疗事故时，责任如何划分也成为了当前的一大问题。
四、总结
当前人工智能在医学领域的应用尚处于起步阶段，只能进行一些简单的辅助诊断，但相信进过一段时间的发展人工智能技术将在医学领域承担更多的功能。
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