医学影像+人工智能的发展、现状与未来

医学影像+人工智能的发展、现状与未来

Summary：医学影像学是用于诊治疾病的学科之一，在疾病诊断阶段具有重要的作用，能帮助医生在第一时间确定病灶位置，明确病灶大小和情况，在医学事业的发展中做出了重要的贡献。人工智能技术在医学影像学中的应用，构成新的基于人工智能的医学影像技术，能有效突破医学影像学传统技术的壁垒，推动医学影像学发展到新的高度，提高医学诊断和治疗水平，作为技术辅助和工具辅助，在医学事业发展中发挥着关键的作用。鉴于人工智能技术与医学影像学结合的重要性，本文将重点分析和探究医学影像+人工智能的发展、现状和未来，以期为相关人士提供参考，共同助推医学影像学的智能化、数字化和现代化发展，发挥医学影像在疾病诊断和疗效观察方面的重要作用。Keys：医学影像+人工智能；发展；现状；未来展望；疾病诊治医学影像是医院临床和医学科研的可视化手段，在医学事业的发展过程中具有重要的作用。医学影像学在医疗健康领域发挥着关键作用。早在20世纪80年代，医学影像就被认为是现代医学中用于疾病诊断和辅助疾病治疗最有效的诊断工具之一，推动医学诊断技术面貌的全面更新。医学影像广泛地应用于现代医学，并与现代技术相结合，不断提高诊断效果，是现代医学发展的主要动力之一。在人工智能技术进步和广泛应用于各个领域的背景下，医学影像也开始借助人工智能技术，推动医学诊治智能化、现代化发展。分析和研究医学影像+人工智能的发展、现状和未来，是医学影像学发展的必经之路，同时也是现代技术融合的研究方向。一、医学影像+人工智能概述医学影像+人工智能，是将AI技术应用于医学影像学中的最终产物，是医学影像诊断的未来发展方向，对医学研究和临床事业的发展都具有重要的推动作用。在人工智能的技术支持下，医学影像学能借助技术综合化和整合化的现代技术和诊疗设备，获取更为全面、精确的医学影像资料，呈现患者的病灶位置、病灶大小以及病情，并在医学治疗的过程中为医生提供详细的诊断信息和治疗效果，辅助医生确定各个阶段的临床治疗方案。在当前阶段医学影像+人工智能的应用方向主要为医学影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病等智能诊断方案，主要用于该肺部、心血管、脑部以及综合类疾病的诊断工作，能有效筛查各类疾病，在医学门诊、住院诊治以及医学体检中都得到广泛应用[1]。例如，患者通过拍摄肺部CT能以患者的肺部为影像资料的主要内容，筛查患者或存在的肺结节、纤维灶等，将患者的肺部信息反馈给患者以及医生。二、医学影像+人工智能的发展历程21世纪60年代美国科学家提出了人工智能的概念，标志着人工智能的诞生，并在后续的几年中成为科学界研究的主要内容，至当前阶段在各个领域得到广泛应用。1895年德国物理学家伦琴发现了X线以来，医学影像就被证明为现代医学中最有效的诊断工具之一[2]。总而言之医学影像和人工智能都在较长的发展历史中得到较长时间的检验，也都在各自领域发挥其重要作用，二者在现代医学中的有效结合，的历史检验、技术融合的产物，也是现代医学发展的必经之路。人工智能从机器学习阶段发展至深度学习阶段，是人工智能发展的主要标志，在科学技术领域具有里程碑式的关键地位。自2015年开始，医学影像+人工智能一直处于高度融合和迅速发展的阶段，基于人工智能技术的医学影像学得到长足发展进步，并在医学临床中发挥其重要作用，对推动现代医学高质量发展具有重要的作用。2016年是医学影像+人工智能在医学病灶诊断中应用的关键一年，从糖尿病视网膜眼底病变到肺结节诊断开始，基于人工智能技术的医学影像在疾病筛查中得到广泛应用，并能以其智能化筛查技术，在最短的时间内定位患者的病灶位置，为医生提供精确的医学影像资料，辅助医生确定治疗方案，为医生服务、为患者服务，是现代医学发展的主要动力。随着人工智能技术与医学影像结合作用的凸显，医学领域提出了相关政策，以引导和推动医学影像企业以满足智能化疾病诊治需求为方向，开发各类基于人工智能技术的医学影像诊断技术和设备，为医生提供更为全面的影像资料。2021年NMPA推出《人工智能医疗器械注册审查知道原则》以规范医学影响设计和制造行业企业主体的行为，使得喊个与规范愈发明晰，在一定程度上加快了人工智能影像产品的审批速度，是医学影像行业一项重大举措和重要突破，有效活跃了智能化医学影像行业。据有关数据资料可知，截至2022年NMPA共审批通过了45个医疗任公子还能辅助诊断软件上市，一方面，为医学研究和临床提供了多种产品选择，医学行业内的主体可依据个人需求，选择性能最强化的智能化软件，为医学事业的发展提供现代软件支持；另一方面，则加剧了智能医学影像行业内的竞争，医学影像行业内的企业纷纷研究新的营销方向，不仅从产品端入手，提高医学影像诊断软件的产品性能，以产品性能吸引客户，还从营销端入手，希望打通向患者收费的流程，打破营收入到以来医学设备厂商合作的局面，扩宽企业的营收范围。总而言之，医学影像+人工智能的生产端、使用端都得到较快的发展，生产端为使用端提供能多种影像产品选择，使用短则广泛使用人工智能影像软件和技术，用于肺部、心脑血管和脑部疾病诊断和治疗临床工作，为现代医学赋予新的生命力，推动现代医学智能化发展。三、医学影像+人工智能的发展现状一方面，人工智能技术正处于深度学习阶段，不仅能模拟人类的某些行为，还能依托于开发者输入的程序模拟人脑的思维方式，虽然不能完全取代人脑，但是人脑的某些功能在人工智能技术中得以体现，人工智能技术逐渐由人工控制到自主运行，人工智能愈发智能化，在各个领域中得以广泛应用，并取得较好的应用成效。例如，在汽车制造、医学诊断中的应用，都发挥其智能技术的应用优势，不仅能在最短的时间内获取相应的信息，为技术操作和使用人员提供更为精确的数据资料，还能推动行业迈入新的台阶。另一方面，医学影像学也在学科建设和医学临床中获得新的发展，医学影像在疾病诊断中的适用范围扩大，能在疾病诊断阶段以最短的时间形成医学影像资料，具有高效性、全面性、精准性和可视化的特点。医学影像+人工智能是科技领域与医学领域交叉发展的最终成果，在医学领域凸显技术优势，在科学领域指引医学应用发展方向。算法、数据和应用场景是医学影像+人工智能的主要构成内容，三者共同决定医学影像+人工智能的发展状态，在技术进步和技术融合的背景下，算法、数据和应用场景都得到新的发展。（一）算法发展现状人工智能在当前阶段处于深度学习阶段，逐渐由人工指令和数据输入式学习模式转变为人工智能技术依托于海量的信息资料而进行的自主学习的模式。人工智能的技术开发人员，根据计算机的计算能力和计算框架，通过计算机编程、代码编写构成不同的深度学习模型，将人工智能技术应用于不同的医学诊疗场景中，完成医学影像拍摄和诊断工作。在医学影像+人工智能发展和应用的背景下，技术开企业与科研院所联合开发计算机程序和软件，并在计算机程序的基础上搭建人工智能平台，为科研从业人员提供了构建深度学习模型的算法依据和模型依据，助推医学影像+人工智能的高速发展。例如，中国科学研究院自动化研究所研发出MITK/3DMed平台、威康EPSRC平台[3]，为我国医学影像智能领域提供了众多医学影像资料和平台，以成熟的智能化平台，减轻行业从业者的开发难度，尤其为不具备构建深度学习模型的企业和研究人员提供了技术支持和平台依托。（二）数据发展现状数据是医学影像+人工智能软件和程序得以应用的重要基础，能以形式化的方式表示医学影像资料和信息，为医生和患者提供影像资料、数据资料和备注信息。医学影像数据的数量、质量和标注位置都将影响人工智能技术在医学影像诊断方面的应用效果，是决定医学影响应用价值和应用作用的关键因素。当数据资料数量充足、质量高和标注位置精确的情况下，模型的准确性和鲁棒性相对较强[2]。在医学影像与人工智能技术融合发展的背景下，医学影像行业内的竞争愈发激烈，各大医学影像企业相继出现，并开发医学影像+人工智能设备，在为医学领域提供多样化医学设备的同时，也将给医学领域的发展带来一定的影响。鉴于不同厂家的医学影像设备和型号不同，在技术应用方面也存在部分不同；加之，患者的地域性、年龄等因素存在一定的参差性，医学影像+人工智能的发展受到一定阻碍，存在局限性。要解决上述问题，就需要国内外医学影像和人工智能领域的专业人员从数据端入手，构建完善的数据库，统一医学影像行业内的数据资料，弱化设备影像性、地域限制性，为医学影像+人工智能的发展扫清障碍。例如，我国各级科研、医疗机构以建设统一数据库为近五年的主要工作，着手建设统一数据库，并在肺结节CT影像数据库建设方面取得了喜人的成果，制定的输标注得到医学行业专家的一致认可。肺结节CT影像数据库由中国食品药品鉴定研究院所构建，是我国医学影像+人工智能领域的初级成果，将为后续建设的数据库打下坚实的基础，提供相应的数据资料和建设经验。（三）应用场景现状应用场景是医学影像+人工智能的核心内容，应用场景主要指医学影像软件和技术的诊断对象，定位患者的诊断位置。例如，在拍摄胸部CT影像时，影像拍摄设备通过人脸识别技术确定下颌骨边缘为胸部CT影像的起点，并应用胸部边缘定位和识别系统，确定扫描位置和扫描范围，以获取相应场景下的影像资料。借助位置定位和范围识别系统，能辅助扫描人员精准定位患者每次进行的扫描范围，在医学影像诊断中具有较高的应用价值，尤其是在具有一定辐射性的扫描作业中，对需进行多次扫描的患者进行脏器定位，能有效控制辐射范围，减少医学影像诊断设备对患者的辐射影像，如，胸部CT。影像处理是医学影像扫描的重要步骤之一，影像处理将直接影响医学影像的成像质量。医学影像处理对MR等硬件设备提出了更高的要求，同时也对检查时间、CT辐射剂量等也提出了相应的要求。要在特定的医学场景下，获取高质量的影像资料，能为患者提供更为安全、舒适的诊断体验。医学影像+人工智能要结合深度学习抹胸的图形超分辨和重组方法克服技术障碍，在患者的配合下，在特定的诊断场景中获取高质量的影像资料。MR较于常用的CT影像获取技术，诊断所需要的时间更长，且受到患者个人因素的影响更大。在影响诊断场景下，结合深度学习模型，能有效缩短MR扫描所需要的时间，并优化医学图像的信噪比。人工智能技术在医学影像诊断中的应用，还能辅助影像学从业人员推进常规疾病的诊疗流程，并依托于数据库应对突发性的公共医疗事件，对其做出及时响应。四、医学影像+人工智能的未来方向医学影像+人工智能是现代医学的重要组成部分，且在现代医学的发展进程中发挥着重要的作用，是现代医学的动力来源和活力支持。医学影像+人工智能在医学临床诊断和治疗中居于关键地位，能辅助医生明确患者病灶位置、情况，诊断患者病灶性质，并制定相应的医学诊疗方案。在医学影像诊断阶段，将存在大量的影像资料和数据，保护患者数据和影像资料的所有权、隐私性尤为关键，能有效解决医学伦理问题和医患纠纷问题，从而助推医学影像领域的健康发展和高质量运行。在人工智能技术应用于医学影像诊断工作中的医学背景下，医生能借助现代技术、软件和诊断设备，精准定位患者的病灶位置，针对患者的诊断位置开展医学诊断、分类和判断工作，依托于统一的数据库，丰富医学影像资料，提升医学影像资料和数据的准确性，推动医学影像+人工智能多元化、智能化发展。医学影像+人工智能与现代医学的发展方向一致，都以高效化、智能化和现代化为主要发展方向。鉴于人工智能技术深度学习模型在医学影像中具有较高的应用价值，是现代医学发展的技术支持。这就需要研究人员能不断开发、提出适用于医学诊断场景的深度学习模型，解决医学图像单一的问题，构建多尺度、多维度的医学图像诊断模型。此外，科研人员还要基于医学影像诊断工作需求，构建规范化、标准化的数据库，推动医学影像+人工智能的现代化发展。简而言之，医学影像+人工智能是医学领域与科技领域结合的产物，是现代医学发展的技术支持，将以规范化、标准化、可视化、自动化和智能化为未来发展方向，搭建深度学习模型和场景化医学影像模型，为医生和患者提供更为精确的医学影像资料和数据信息。五、结语：人工智能技术在医学科研和临床诊断中的应用，推动医学影像学朝向智能化和自动化的方向发展，在智能技术和软件的助力下，医学影像诊断获得新的发展，推动现代医学迈入新的历史时期。医学影像+人工智能是现代医学的未来发展方向，能以特定的诊断场景为载体