AI在医学影像中的发展现状与展望[1]涂仕奎,杨杰,连勇等.关于智能医疗研究与发展的思考[J].科学,2017,69(3):9-11.[2]王媛媛,周涛,吴翠颖.深度学习及其在医学图像分析中的应用研究[J].电视技术,2016,40(10):118-126.[3]李雅琪AI医疗:变革的下一个风口赛迪智库电子信息产业研究所[4]金子日人工智能在医学影像分析中的应用北京市第八中学，北京人工智能发展简介人工智能（artificialintelligence）的概念在1956年首次被提出来，是一门包括计算机科学、数学等多种学科在内的新的技术科学，其研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。随着影像成像技术和计算机技术的进步，二者有机结合，促使人工智能在各种影像任务如风险评估、检测、诊断、预后和治疗反应中的潜在使用价值迅速增加。深度学习技术的快速发展，使图像识别的人工智能技术在医疗领域得到了广泛的认可和应用。特别是在医学图像辅助诊疗领域，计算机对图像的识别准确率可以达到90%乃至接近99%，所以人工智能医疗影像可以帮助解决当前医院影像科医生数量不足，漏诊、误诊率高，读片效率低、耗时长的问题。目录CONTENTS人工智能在医学影像中的应用人工智能在医学影像中发展面临的问题展望结论人工智能在医学影像中的应用智能阅片智能放疗病理图像智能分析人工智能在医学影像中的应用0智能影像分析相关应用人工智能在医学影像中的应用早期肺癌智能筛查系统基于1.腾讯深度学习技术对数十万张肺部CT影像数据进行学习分析2.运用对肺部的三维分割和重建算法3.可以处理不同CT成像设备在不同成像参数条件下产生的不同源数据。该分辨率多任务3D卷积神经网络算法可以实现早期肺结节检测，为医生发现肺癌提供全方位的辅助，从而提高医生诊断效率和准确率。在这种情况下，早期肺癌智能筛查系统是降低肺癌死亡率的重要手段。智能阅片早期肺癌智能筛查系统人工智能在医学影像中的应用智能放疗肿瘤放疗的不便：在肿瘤治疗领域，放射治疗是治疗肿瘤主要方式之一。肿瘤放疗过程复杂，包括模拟定位、计划设计、计划验证、治疗实施等，其中勾画靶区是非常重要的一环。这项工作主要有放疗师完成，但目前全国范围内的放疗师十分缺乏，且放疗师都集中在大型三甲医院，从而导致患者都去大医院治疗。放射治疗是采用各类射线对肿瘤细胞进行处理，危害较大，需要对治疗的区域进行准确勾画，防止对正常细胞造成危害，每次治疗前，放疗师都要对病人的CT图像进行手动标识，一个病人需要耗费几个小时，工作效率较低。人工智能在医学影像中的应用03智能放疗人工智能带来的便利：医疗人工智能企业都开始研发智能放疗系统，希望提高放疗师的工作效率，缓解放疗师匮乏的问题。连心医疗研发了一套肿瘤临床治疗系统，该系统使用基于医学影像大数据的人工智能算法，帮助放疗师进行肿瘤治疗的靶区勾画，能够智能识别肿瘤以及周边的器官，准确率超过80%，在很大程度上提高了放疗师的工作效率。目前这套系统已经在许多医疗机构进行试用。人工智能在医学影像中的应用08现阶段出现的问题现阶段，我国病理医生严重短缺，注册的病理医生只有1.02万，与规定的每100张床配备1～2名病理医生的标准差距悬殊，病理医生的缺口总数达9万人以上，目前病理医生只满足了10%的医疗需求。病理医生的巨大缺口就导致了现有的病理医生工作强度较大。通常，病理医生花费时间较多的任务是检查细胞病理切片，他们需要在上亿级像素的病理图片中识别微小的癌细胞，即使是有经验的医生也会出现误差。技术的进步带来很大的便捷随着全切片图像数字化技术的发展与应用使病理切片的获取更加方便，大量定量分析算法应运而生，因此，许多科技公司将人工智能技术如深度学习应用于病理数据的分析，能够有效提高病理诊断的效率和准确率，可以说，人工智能在病理界的应用前景十分巨大。例如武汉兰丁公司研发的全自动数字(远程)病理细胞分析仪，该产品在数百万份已标注的样本中学习如何辨别癌细胞与正常细胞，能够持续学习。相比传统的依靠显微镜和肉眼的诊断方式，结果更加客观、准确，效率也明显提高，最重要的是诊断过程是透明的，可回溯的，一旦出现错误诊断能够快速查明原因...
