当人工智能遇见医学影像，会擦出什么样的火花？

人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，给我们的生活带来许多改变和便利。

尤其是在新冠疫情中，人工智能作为一项比较成熟的技术，与CT影像结合，辅助医生快速、智能阅览肺部图像，并快速判断是否受到病毒感染，削减了医生的读片时间，提高了对于新冠病毒感染患者的筛查效率。

基于此，我们今天就来聊聊“医学影像中的人工智能”。

什么是AI医学影像？

要了解什么是AI医学影像，首先普及一下什么是医学影像。

医学影像，说的简单点，就是我们平时说的“拍片子”，常见的就是X光检查、B超、CT、核磁共振等等。影像科医生根据影像的显示，对疾病进行预测判断。

把AI技术应用到医学影像中，主要体现在两个方面：一方面是“查”，一方面是“判”。

AI医学影像的诊断环节：

① 对患者的影像进行智能识别，获取重要信息，可为经验不足的医生提供帮助，提高其判读医学影像的效率；

② 通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统，使其具备诊断疾病的能力，辅助临床诊断，降低漏诊误诊的概率。

AI可以辅助诊断哪些病种？

1、肺部疾病

提到肺部疾病，我们自然会联想到CT影像。AI结合CT影像已经是目前最为成熟的技术了，多被应用在肺结节的识别上。

AI能有效识别易漏诊结节，比如6mm以下实性结节和磨玻璃结节，且准确率在90%左右；

准确判断结节位置、大小、密度和性质；

辅助医生对肺结核、气胸、肺癌等肺部疾病进行筛查。

2、脑部疾病

脑部疾病包括脑出血、内动脉粥样硬化诊断、颅内动脉瘤诊断和颈动脉易损斑块评估等。AI+脑部CT，可以快速完成专业要求高、耗费时间长的影像评估——快到用秒计算，协助医生准确判断，让患者第一时间获得最优治疗方案。

3、心血管疾病

将AI应用在胸部CT影像上，辅助诊断心血管疾病。

评估冠状动脉易损斑块，对冠心病进行智能辅助诊断、规划支架手术方案等；

智能诊断主动脉疾病类型、主动脉瘤等复杂疾病。

4、神经系统疾病

AI辅助诊断神经系统疾病，主要集中在癫痫、阿尔兹海默症、帕金森病这三大类上。AI可以将患者的影像数据进行处理分析，并与正常人群的影像数据做统计比对，计算得到代谢异常的病灶大小、位置等信息，通过认知技术，给出治疗方案的建议以及治疗效果的预测。

5、眼底疾病

AI在眼部疾病的应用，目前最为广泛的是筛查糖网病。

糖网病是常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的主要致盲眼病，早期往往没有任何临床症状，一旦有症状已错过最佳治疗时机。

将AI医学影像应用到眼底读片中，可以进行初步筛查，大大改善目前糖尿病视网膜病变筛查效率。

AI+医学影像的优势

01

精准判断病灶位置

对于肿瘤的治疗过程，简单说就是“有的放矢”治疗，所以判断肿瘤的位置就显得非常重要。智能勾画霸区就是利用AI技术，准确、快速判断并勾画出肿瘤位置——哪怕肿瘤再小也不会放过一个。

目前，AI+靶区勾画已经成功运用在肺癌、乳腺癌、鼻咽癌、肝癌、前列腺癌、食管癌和皮肤癌上。

02

快速读片，提高效率

对于同一张二维医学图像，医生读片可能需要花费十几分钟来观察和推理，而AI经过深度学习训练能在十几秒就可"读'出来。随着影像大数据的不断积累和技术的不断更新，未来AI有望将诊断速度提升至目前的10倍。

小结

未来，随着医学影像领域与人工智能的结合应用越来越多，高质量、高规范的影像数据不断增加，人工智能算法模型将会持续优化与调整，带来AI+医学影像对于疾病的预测精准度和泛化能力也将持续提升。

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