人工智能与医学影像融合发展:机遇与挑战

摘要：

人工智能(Artificial intelligence,AI)是基于计算机来模拟人类的思维过程和智能行为的一门学科,随着AI技术的发展,目前已成为涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科交叉的一门新兴前沿学科[1,2].近几年来随着深度学习算法的出现、计算能力的指数级增长、丰富的大数据资源和基于训练的自主学习方法,以及计算机具有条件反射等类脑能力而发展出复杂人工智能,使得新一代AI技术迎来了爆发式的发展和应用.人工智能赋能医疗行业,在虚拟医师助理、病历与文献分析、药物研发、基因测序和影像辅助诊断、精准医学等方面都取得了令人惊喜的成果.其中,医学影像与人工智能的结合是最具发展前景的领域.2012年以后,随着深度卷积神经网络技术的兴起和应用,AI在计算机视觉领域的发展取得了突破.计算机视觉基于图像识别,可以对医学影像数据进行深入分析,获取更多有价值的信息.通过大量数据的训练和学习,使其分析能力不断提升,从而在精准诊断方面显示出广阔的应用前景.目前在肿瘤检出、自动结构式报告、定性和定量诊断、肿瘤提取和放疗靶器官勾画等方面已有较多的临床应用和研究[1,2].当人工智能方法作为辅助医师的工具无缝集成到临床工作流程中时,通过提供预先筛选的图像和确定的特征可更准确地进行影像学评估,且可重复性高,能显著提高工作效率,减少误诊和漏诊,并可对疗效进行监测 [1-3].

关键词：人工智能、深度学习、影像组学、医学图像

所属期刊栏目：34

分类号：R814.42;R445.2(放射医学)

在线出版日期：2019-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：938-941