人工智能在医学影像中的应用

燕卫国

人工智能（AI）是一门将理论、方法和应用研究相结合的新技术，旨在模拟、延伸和扩展人类智能。目前，在学术界和工业界，人工智能都是一个热门话题。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，它已在图像、视频、语音识别等传统应用中得到应用，并快速向文字处理、自然语言理解、人机对话等方向发展。不仅如此，它在安全、物流、无人驾驶等领域中也同样扮演着举足轻重的角色。其实，随着人工智能技术的飞速发展，医学影像的分析和处理技术已经成为医学研究的热点。现阶段的医学影像领域，人工智能的核心技术已经发挥了重要作用。

人工智能对医学领域的影响

随着人民对健康日益增长的需求，现有的医疗资源和医疗技术都面临着严峻的考验。医学急需新的技术来适应人民的这种需要。同时，国内外的医学人工智能技术发展迅速，科技创新项目层出不穷，为医学领域的各种挑战带来了新的机会。计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人等是当今世界上最先进的技术，被应用于医药的开发和医疗保健等。

在众多的医学资讯中，影像资料是最重要的资讯来源，也是诊断与治疗的重要资讯。医学影像的诊断与处理是一个具有代表性的、长链条的专业化领域，涉及医学影像的影像处理与分析、影像的可视化。除此之外，还包括疾病的早期筛查，风险预测，辅助检测和诊断，制定手术计划，术中辅助导航，追踪随访和分析一系列的指导方针（如复原方案的制订）。

目前，90%以上的医院都储存着影像信息，其储存的影像信息是海量的数据。因此，如何发展以医疗图像数据为基础的人工智能技术和应用成为医疗机构、科研机构、工业界和政府共同关心的问题。因为医疗影像是影像资料的来源，影像的品质将直接影响到后续疾病的诊断与治疗。AI技术能够有效地改善医学图像的图像质量，通过 AI优化的扫描工作流程，能够有效地改善图像的扫描效率，并将图像质量向规范化方向发展，进而对整个医疗卫生系统产生深刻的影响，因此在临床和科学研究中都有很大的应用价值。

人工智能在医学影像分析中的主要应用

辅助治疗

人工智能在肿瘤治疗中的应用，可以帮助医师对肿瘤和正常器官进行鉴别、绘制、指导放射治疗方案的设计，并能有效地改善放疗效果，降低不良反應，对肿瘤的检测、诊断、精准的治疗有重要作用，从而推动肿瘤的整体发展。目前，国内对放疗病人的治疗有很大的需求，在有限的资源条件下，利用人工智能可以解决更多的肿瘤病人的放疗需求，进行高品质的精准放疗。除此之外，人工智能结合了无数年的医学知识，特别是顶尖的医学院校和专家们，通过深度学习的方式，将这些信息进行了分享。将来，经济落后的地方，也可以得到顶级专家的问诊，从而解决国内医疗资源分配不平衡的问题。

疾病筛查

人工智能在肺结节，冠状动脉斑块，乳腺癌，糖网疾病的筛选方面，人工智能已经有了不少的进展。通过对影像学检查，可以准确判断出病变的位置，并通过医生的检查，从而合理、高效地安排患者的时间和精力。肺结节是一种常见的结节，常侵犯肺、双侧肺门淋巴结等器官和组织，肺结节是肺癌的早期预警，利于早发现、早预防、早诊断肺癌，早期治疗肺结节可以极大地减少肺癌的发生。传统的CT胸片影像一般为300余幅，若使用人工阅片，一位受过专业培训的医师，一般只需3～5分钟，而且容易出现疏漏。通过胸部 CT和人工智能的辅助，可以对肺部的结节进行全面的扫描，在3～5秒的时间里，就能看到每个结节的位置、大小、成分等基本信息。

病理分析

机器学习是一种基于人工智能的方法，它能够从图像中抽取出特征信息，并将其特征信息结合起来，具有较高的抽象层次特征，从而使其更完整、更客观。利用人工智能、医学图像和网络技术，将特征提取、病理诊断、预后等多种功能有机结合起来，并与病理学知识相结合，实现对疾病的诊断、预后、病理结果的综合分析。这种跨领域的研究，不仅可以提高诊断的准确性，而且可以充分利用现有的医疗资源，节省研究费用，促进医学的发展。

衍生学科的产生

20世纪90年代早期的基因组革命促使医学从基因层面探索疾病的基本机理，从而达到精确的医疗目的。传统的遗传分析方法主要依靠穿刺活检或手术后的病理组织，存在着一定的危险性和潜在的并发症。与此相反，医学影像由于其非侵入性、分辨率高、时空连续性等特性，在表现复杂病表型的差异方面有着特殊的优越性。因此，科学家们对图像和基因组数据进行了相关分析和挖掘，从而产生了影像基因组学这一新的研究领域。

影像基因组学与成像组学的细微差别是，它不仅可以从 CT、 MRI、 PET等图像资料中提取出反映人体健康状况的定量图像，而且还可以利用基因组、转录组、表观组学等生物组学资料，利用人工智能技术进行基因型特征和量化表型特征的结合和融合，以达到无创诊断、预测预后及评价效果的目的。

近年来，影像基因组学在肿瘤、心理等复杂病症方面取得了长足的进步，并在脑肿瘤、肺癌、乳腺癌等方面进行了深入的探讨。当然，影像基因的资料分析与判断，仍然是由有经验的放射学家或专业人士来完成，而人类的智慧是主要因素;电脑可以帮助医生进行计算、分析，并为医生们提供宝贵的资讯。随着影像学的不断发展，将会对肿瘤的诊断、治疗和预后产生更大的影响。

目前，深度学习技术在人工智能方面的应用，已经打破了传统的机器学习方式，促进了人工智能的迅速发展。相信随着医学图像技术的不断发展，以及不断累积的医学大数据，人工智能必将推动智能医疗的发展。虽然现在的AI医学影像处理技术还处在较低的人工智能水平，只能替代医生做一些简单的重复工作，但是随着科技的发展，相信会对未来的医疗技术产生巨大的影响。