医学影像人工智能产业化的现状及面临的挑战

钱晓鑫

摘要：人工智能（AI）技术的技术探索和应用一直关注着世界各国的纵横比。整篇文章致力于分析医学在成像医学行业中AI的发展趋势以及未来的发展前景。本文的内容总结了影像医学AI行业发展的当前政策，技术方面，要求和经济状况的优势，并分析了该行业可能对诊断和治疗方法带来的许多变化行业发展。

关键字：医学影像;人工智能;产业化;现状;挑战 中图分类号：TU 文献标识码：A 文章编号：（2021）-06-196

引言

随着人工智能技术的发展趋势，智能影像医学的发展趋势可以满足日益增长的诊疗需求，减轻影像医生的压力，降低误诊率，提高农村诊疗水平。基层，促进分级诊治体系的实施。全文对智能影像医学的现行政策颁布，科学研究，临床医学应用和产业发展进行了分析。

1.智能影像医学的现实意义

1.1满足不断增长的诊断和治疗需求

与英国，日本，法国，荷兰和美国等资本主义国家相比，我国每千人医师的相对密度以及每千人中医疗保健和助产专业人员的相对密度相对较低;医疗资源的平均水平相对较低。 WAHL等人认为，在医疗资源不足的地区，人工智能技术的发展趋势和应用将充分发挥更高的发展潜力，并有助于促进健康水平的提高。随着我国经济社会发展的发展趋势，群众生活水平和身心健康观念日益提高，各项健康检查和疾病筛查的总数不断增加，劳动人民的劳动强度不断提高。影像医生的人数也在增加。我国放射科医生的增长率仅为4%，而医学影像数据信息的增长率则超过30%。借助传统的人类图像读取方法，越来越无法满足成像部门对诊断和治疗的日益增长的需求。

1.2减轻影像医师的工作压力，降低误诊率

在影像医师的长期工作量中，很难避免诸如视觉疲劳，漏诊和误诊等问题。根据中华医学会误诊的统计数据，我国临床医学诊治的总体误诊率较高，肿瘤的平均误诊率较高。大多数这种误诊是由影像医学引起的。人工智能技术总是不容易疲倦，它可以成为影像医师的右臂，提高诊断的准确性，节省阅读图片的时间，减少无效的劳动，并使它可以将时间和金钱投入到更多有用的工作。

2.影像医学人工智能产业的发展引起的诊疗方式的转变

2.1改变医生的阅读方式

传统的CT和MRI读取方法需要花费很长时间，并且由于细微的变化，无法检测或得出结论。引入AI应用程序后，AI可以进行图像的诊断和筛选，使用AI的高灵敏度来检测阳性患者或疾病区域，然后由高素质的医生进行验证和质量控制，并最终生成技术专业报告。对于肺癌筛查，在高分辨率CT扫描或螺旋CT扫描后，可以重建200多个断层图像。医生的阅读量非常大，如果肺结节小于3 mm，则需要花费更多时间。错误诊断很容易且容易，因此模式读取器的工作非常繁重。应用AI后，在不改变检查量的情况下，可以减少日常工作时间，不容易因劳累而引起误诊。

2.2一流医院和乡镇医院门诊医疗水平的同质化

乡镇医院的医生在检查方面积累了有限的经验，并积累了学术研究。它们非常容易误诊不易诊断的疾病，例如小肺结节和玻璃结节。很难识别出不正确的体征和不正确的判断的患者。容易获得错误的后续随访或特定的手术治疗说明，并且根据AI可以轻松解决此难题。高质量的图像AI产品已经过大量的数据和信息培训，培训数据和信息都是由杰出的權威专家制作的，这些专家明确提出了高质量的规范，并在投入资金之前进行了逐层的质量控制和监督。投资于临床医学应用。工作经验可以完全匹配高素质医生的诊断水平，因此可以很好地促进乡镇医院的医生完成医疗水平的同质化，并且在玩耍的整个过程中都可以表现出对农村基层医生好。易于使用的学习和培训。

2.3加快完成分级诊治系统

农村地区的基层诊断水平提高后，将有可能更好地将接受基础检查的患者留在基层医疗机构，而将疑难杂症患者送往医疗集团的其他人民医院进一步诊治。诊断和治疗，以便提供初级保健。该组织的人员和机构将得到最有效的利用，高级权威专家也可以退出基本的诊断和治疗工作，以进行许多高端医学研究和临床医学的自主创新。

3.关于发展趋势的建议

3.1创建一个互联网医疗数据共享平台，以提高对优化算法的科学研究

身心健康医学数据是诊断和治疗人工智能技术的“天然材料”。高质量的数据信息越多，深度神经网络优化算法的结果就越准确。中国绝大多数的身心健康医学数据存储在不同的医疗服务机构中，医疗服务机构缺乏开放和共享资源数据信息的动力。在确保网络信息安全的前提下，要做好互联网医疗共享资源，标准数据标准的总体规划，消除信息共享的障碍，挖掘互联网医疗服务的使用价值。

3.2制定质量控制和审查规范以增强人工智能技术的真实性

智能影像医学的状态为“黑盒”和“算法歧视”在这个阶段，它缺乏详细，权威的质量控制和评估指标体系。政府部门，指定医疗机构，科研院所和人工智能技术公司要加强协作，就智能医学成像的可解释性和“优化算法歧视”问题开展重点科学研究，加快质量控制和评审的制定。

3.3制定数据和信息个人隐私保护政策

法规和规范以及有关人工智能技术义务的科学研究制定医疗数据的个人隐私保护政策和法规，建立医疗服务组织，相关公司和其他参与者在收集，使用，共享资源和转移医疗数据时必须遵循的标准，以及对隐私保护泄漏的处罚，并着重关注关于政策法规的可执行性。为诊断和治疗数据的脱敏和标记制定并发布规范和标准程序。既要维护患者的隐私保护和医疗数据的安全性，又要使共享资源的使用和互联网医疗的使用价值受益。

3.4纳入医院门诊诊疗步骤，促进产业链良性发展趋势

人工智能技术公司可以探索多种渠道来进行产品的合理分配，例如加强与医疗设备供应商的协作，以及将智能诊断程序集成到医疗设备中。医疗服务机构要积极向医院推广人工智能技术的应用前景，设立专业机构就诊，协调人工智能技术的产品开发和应用，鼓励临床医生参与医学人工智能技术的科学研究。

4结论

医疗设备行业应该以开放的胸怀热情地拥抱AI技术。尽管随着新的国家政策的应用和该领域的飞速发展，绝大多数指定的医疗机构和从业人员已经逐渐积极地接受和采用AI技术，但是一些从业人员仍然对AI在诊断中的应用抱有怀疑和否认治疗方案。建议指定的医疗机构和从业人员在不损害所有正常医疗工作的情况下，应敢于尝试新技术的应用。只有越来越多的人参与其中，他们才能一起讨论他们的发展前景。提供技术应用发展趋势的建议。

参考文献

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[3] 张蓝飞.人工智能突破影像设备软硬件局限[N].医药经济报，2017-08-07（011）.

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