摘要：随着经济的发展和网络时代的进步，人工智能（artifical intellengence,AI）是未来的发展方向，医学与人工智能的结合可谓是最有发展前景的领域之一，是造福人类的重要举措。人工智能在某些疾病的影像诊断中发挥着重要作用，在显现出强大优势的同时，其挑战也随之而来。本文主要从传统人工医学影像缺陷、人工智能在医学影像领域的应用与挑战两方面进行阐述，进一步加深对人工智能在医学影像领域应用的了解。
关键词：人工智能；医学影像领域；应用与挑战
引言
AI是以计算机科学为基础进行的多领域多学科交叉研究,将模拟及扩展人的智能的理论和方式应用于生活的各个领域 。目前，AI技术与医学影像的结合已经成为研究热点，相关的研究成果呈爆发式增长。AI分为传统的机器学习（machine learning ,ML）和深度学习（deep learning,DL），提供智能医学影像辅助诊断系统，在医生阅片过程中辅助完成影像诊断，减少误诊和漏诊，提高工作效率。
1传统人工医学影像缺陷
人工智能在医学影像领域的应用，提高了影像医师诊断效率，实现了医学影像高效化。在人工智能医学影像大范围应用背景下，以往的人工医学影像缺陷就更为突出，可以从几个方面来进行全面阐述。首先，医疗数据中大部分数据都来自医学影像，而医学影像又需要人工分析，所以具有很大的不确定性。其次，医生专业能力缺乏、主观判断较强、视觉情况都有可能对疾病类型、疾病程度造成误判，不利于患者接受符合的救治手段，严重的甚至会加重病情。此外，医学数据增长迅速、诊断医师数量缺乏，两者之间差距较大，意味着放射科医生面临的工作压力越来越大，不利于放射科长远发展。最后，放射科的医师缺乏强有力的方法和工具进行快速提升，无法保证竞争力提高，因此人工智能在医学影像领域的应用可以促进其良性、长远的发展。
2人工智能在医学影像领域的应用与挑战
2.1 人工智能在心血管疾病中的应用
近年来，随着心血管影像尤其是心脏磁共振(cardiac magnetic resonance，CMR)技术的发展，各类数据呈指数增长，其中蕴含的大量信息都可以通过人工智能技术加以分析利用。目前AI技术在冠状动脉钙化、冠状动脉狭窄、冠状动脉斑块以及心血管分割等方向已有研究。此外，应用AI技术也可以很好的从进行心肌灌注的影像中提取关键信息，初步证实AI对于心血管疾病诊断的重要价值。
2.2在放疗自动勾画中的应用
放射治疗（放疗）是利用聚焦的高能放射线去破坏肿瘤细胞的遗传物质DNA，使其失去再生能力从而杀伤肿瘤细胞。放射治疗的主要流程包括：登记→诊断检查→CT定位→靶区和危及器官勾画→计划设计和计划评估→计划验证和确认→治疗（多次）→出院→随访。其中，靶区和危及器官勾画是决定放疗质量的关键步骤。如果纯以手工勾画，这一步耗时长且难以保证医生能够在不同时间面对多个患者时能稳定输出勾画结果。因此，如何通过计算机视觉处理技术提高放疗医生在勾画环节的工作效率，是一个临床应用诉求明确的场景。
伴随着计算机视觉技术的发展，主要有三种不同算法核心的自动勾画/分割产品被推向市场：第一，模板匹配技术依赖于建立各个器官模板，对图像完整性的要求高，分割准确性和适应性较差；第二，主动轮廓模型技术依赖于有较好的初始轮廓作为算法输入，只能处理有明确边界的器官勾画，更适合于半自动勾画场景；第三，深度学习语义分割技术通过对符合勾画标准的大规模图像数据进行自主学习，对图像是否完整、器官边界是否清晰都能适应，无需建立模板也不依赖于先验轮廓，分割效率、准确性、稳定性都很高。
2.3人工智能在肺结节中的应用
在以往的工作中，临床和影像医师都只注重病灶的直观表现，据此来判断病灶的良恶性。AI技术可实现高速、高通量地提取影像信息，并结合患者的其他临床特征，从边缘特征、整体特征、与周围组织的关系特征等方面更加全面、详细地分析病灶性质，对于肺结节的识别和病灶性质的提示具有重要意义。
2.4实际应用层面挑战
虽然人工智能在医学影像领域已经取得了开拓性成就，但是在临床中的应用还有更长的创新之路要走。主要原因有数据上的缺漏，不能保证对于测试数据集的高准确率。其次是医学数据的搜集和处理不够完善，没有将医生的工作流程、工作细节纳入考虑范围。除此之外，先进人工智能医学影像的应用也受医院实力、医院决策、医生技术手段影响，医院需要加强对人工智能产品重视程度，利用自身优势积极引进先进人工智能医学影像设备，定期展开测验，还要定期对本院的医生进行技术、知识上的培训，确保人工智能在医学影像领域能够很好以及充分利用。
结语
综上所述，人工智能在医学影像领域优势突出，可确保疾病的筛查准确率、提升筛查效率，更好的协助医生确定疾病、了解病情程度及预后。但是，人工智能在医学影像领域的应用和发展也面临着众多发展挑战，需要进一步结合环境变化、实际需求来加强功能和效率，切实在影像方面发挥更强大功效，更好的造福人类。
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