人工智能医学影像应用的现实与挑战分析

人工智能医学影像应用的现实与挑战分析

张晓卓

天津市大数据管理中心 300070 身份证号码： 12010419801227****

摘要：随着科技的进步以及经济的发展，现代信息技术已经广泛应用于人类生存的各个领域，并且不断造福人类。许多无法单纯依靠人力完成的工作利用现代信息技术能够轻松解决，其中人工智能是近年来非常火爆的热门产业。人工智能与行业的结合能够极大的节省不必要的人力物力财力的浪费。现如今，医学领域发展飞速，在多个科室都已经开始运用人工智能，人工智能甚至已经应用于临床手术方面。人工智能在医学方面主要应用于医学影像，人体内部结构无法利用人眼观察，依靠人工智能，医生能够对患者的病情又更深入的了解。但是由于目前人们对于人工智能的应用了解不足，在应用的过程中仍然存在一些问题，本文主要依据人工智能在医学影像的应用展开论述。

关键词：人工智能；医学影像；现实与挑战；信息技术；定位追踪

引言：不同于其他医疗器械的局限性，人工智能应用于医学影像在不同医疗科室都能够起十分显著的成效。人工智能的应用为人类提供更加便捷的医疗方法，一生对于患者的病情了解构架透彻，因此降低了病情误诊的概率，能够即使对患病者对症下药。当人人工智能目前仍处于不断开发的状态，也存在一定的弊端，所以不能过度依赖人工智能医学影像。本文主要就人工智能医学影像应用的意义与弊端展开论述，并给予一定的建议，以供广大医学研究者参考。

一、人工智能医学影像应用的现状

1.依靠计算机协助运作

人工智能是电子信息科技的产物，绝大多是人工智能的背后都有一台特定程序的计算机来制定运作规律。人工智能在医学影像方面的应用自然也需要遵循这一规律，计算机在很早之前就已经加入到了医学领域^[1]。在人工医学影像为主流的时代，计算机就已经应用于该领域。如今人工智能影像与电子计算机已经完成了精准的对接，利用人工智能医学影像器械，将所观察的影像呈现在计算机之上，同时能够将片子打印下来，使得医生对于患者的内部情况更加精准把握。同时计算机对于影像数据进行保留，医生能够根据患者不同时期的片子，对患者的病情发展以及治疗状况有更好的掌握。

2.同时处理大量影像组

众所周知，人的记忆力相较于人工智能是十分薄弱的，人工智能能够记录大量医学影像数据，以供科研工作者对数据进行研究调查。这一研究领域的学名被称为影像组学，即将同种疾病患者的哥哥患病时期的医学影像整合在一起，并且对各个时期进行分类。如果单纯依靠人力，仅仅搜集数据就需要耗费大量的时间，而且效率十分地下，但是依据影像组学的原理，前期准备工作的难度会大幅度降低^[2]。

关于影像组学的应用与分析，主要可以分为五个步骤。首先，也是最基础的一步是对CT、B超、四维彩超等所记录的医学影像图进行收集。第二步是将收集到的大量图像进行分类以及图像分割，一遍更系统的对图像进行比较和研究。第三步是对于存在疑问的位置进行标注，以及与基本医学知识不相符的现象也需要做出标注。第四步是将重点标注区域进行深入研究，分析患者患病机理。最后一步是利用计算机算法，将所有的研究结果进行汇总，最终得出结论。利用这种研究方法，为医学研究提供了良好的思路，对于医学的发展有很大的贡献。

二、人工智能医学影像应用的重大挑战

在我们生活的各个领域，一直都是机遇与挑战并存的，人工智能医学影像应用不仅有益处，还面临着重大挑战。首先在政治层面，国家对于人工智能医学影像医疗器械并没有进行具体划分，同时市场管理层面对于医疗器械等级的划分并没有严格的标准，因此虽然人工智能已经在市面上出现，院方的购买热情并不高。其次市面上的人工智能质量良莠不齐，是否符合国家安全标准无从得知，所以会容易购买到质量较差的医疗器械，增加院方的经济损失。其次人工智能算法有一定的局限性，不能够根据病人的具体情况进行精准调节，也是十分关键的问题。

三、人工智能在医学影像领域的具体应用

1.承担部分复杂工作

人工智能与医学影像的结合能够很好的解决许多耗费大量人力的工作，例如筛选患者与正常人群，如果单群依靠医护人员进行筛查，是一件十分劳累的工作，但是如果借助人工智能则能够很好的解决此类问题。例如，在疫情期间，各大公共场所设置的人工智能检测温度的仪器^[3]。仪器根据红外光线对人群提问进行检测，来判断是否具有可能感染新型冠状病毒。不仅减轻了工作人员的工作压力，而且测量的精确度更高。

人工智能进行疾病筛查的原理是利用大数据将患病典型症状输入计算机，然后计算机根据检测人体的基本特征来判断是否患病。互联网上尚医云所推出云视频问诊检测乳腺癌所依据的也是同样的原理。在现今社会，时间是非常宝贵的，人工智能与医学影像相结合，节省了医生以及患者宝贵的时间。

2.自动识别并标注患病部位

人的视力观察有一定的极限，对于微小的组织无法准确观察。但是利用人工智能医学影像，不仅能够全方位的观察到患者的每一个部位，同时对于组织的轻微症状也能进行准确识别。人工智能所记录的大数据远远超过任何一个医生的记忆，所以利用人工智能能够很好的识别出患病部位。同时，对于不同程度的症状，人工智能医学影像能够进行标注，医生拿到片子，不需要全面核查，只需要重点关注标注部位即可，极大的提高了就医准确度和效率。

3.自动定位患病部位进行治疗

人工智能最主要的特点体现在“智能”上面，在传统的放疗等医学治疗过程中，治疗并没有专一性的针对癌症细胞，对自身健康细胞也产生了巨大的危害。但是利用人工智能与医学影像相结合，能够很好更准确的找到患病土体部位，缩小治疗范围，减少对本身健康细胞的损害。许多癌症患者即使治疗痊愈，身体状况也并不好，因为化疗放疗等对患者本身健康细胞也造成了不可逆转的伤害，但是利用人工智能与医学影像相结合的方法对患者进行治疗，能够更好的保护患者监考组织和细胞^[4]。

4.减轻患者就医压力

每个人的医生都不可能一直健康平安，所以医院每一天都需要接纳来自世界各地的患者。许多患者甚至需要排队很多天等候面诊，对于病情的控制是十分不利的，许多患者在安排住院手术时经常由于没有床位而一直推演。但是如果将人工智能与医学影像技术的应用，能够很大程度的加快医生的工作效率。同时利用此类技术出现误诊的状况很低，患者不需要多次检查，减少了时间和财力的浪费，患者就医难的问题得到了很好的解决。

四、结束语：

综合以上论述，人工智能医学影像应用实际上是一项非常值得重视的科研技术，她不仅能够大量节省医护人员的时间精力，同时能够更加细致的对患者的病情细节呈现出来，对于疾病的研究和治疗都有十分重要的意义。虽然目前人工智能的应用存在巨大的挑战，但它在医学领域仍然不断进步，相信在不就得将来人工智能在医学影像领域的应用会更加普遍，减轻了患者的看病压力，并且更好的为全体人类提供服务。当然人工智能在医学领域的应用不应该局限于医学影像这一方面，在“智能挂号”、“智能治疗追踪”等方面都能够广泛应用。

参考文献：

[1]金征宇. 人工智能医学影像应用:现实与挑战[J]. 放射学实践, 2018, 033(010):989-991.

[2]侯景. 浅析人工智能医学影像应用的现实与挑战[J]. 价值工程, 2020, v.39;No.554(006):242-243.

[3]李晓华. 人工智能技术运用于医学影像领域中面临的机遇与挑战分析[J]. 数字化用户， 2019, No.627(014):101-103.

[4]谢志勇, 周翔. 基于机器学习的医学影像分析在药物研发和精准医疗方面的应用[J]. 中国生物工程杂志, 2019, 034(003):164-167.