憑借其提高的生產(chǎn)力和準(zhǔn)確性以及更加個(gè)性化的體驗(yàn)，AI正在徹底改變醫(yī)學(xué)成像。據(jù)Signify Research稱，到2023年，全球醫(yī)學(xué)影像人工智能市場，包括自動檢測，量化，決策支持和診斷軟件，將達(dá)到20億美元。

全球醫(yī)學(xué)圖像分析軟件的收入預(yù)測（Signify Research）

醫(yī)學(xué)成像處理中使用的AI技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)，AR，數(shù)據(jù)挖掘等。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)疾病篩查，疾病診斷，醫(yī)學(xué)外科等方面的一系列目標(biāo)。

AI激活醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)學(xué)圖像處理本質(zhì)上是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)被用于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)處理的成像數(shù)據(jù)的智能分析，如成像配準(zhǔn)和融合; 并可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)記，疾病診斷和手術(shù)。

醫(yī)學(xué)圖像與其他類型的數(shù)據(jù)集成以供分析：如果在AI算法的訓(xùn)練中將醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)與患者的身體體征，病史，遺傳信息，身份信息和其他非圖像數(shù)據(jù)相結(jié)合，這可以幫助機(jī)器分析更高維度的數(shù)據(jù)并提取最基本的特征。探索疾病背后隱含的相關(guān)性可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。

深度學(xué)習(xí)在疾病診斷中超越機(jī)器學(xué)習(xí)：傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）方法主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)或?qū)＜蚁到y(tǒng)，并且因機(jī)械運(yùn)行或無益而受到批評。然而，深度學(xué)習(xí)算法已被證明更有效，并且可以更全面地處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，提取有用信息并輸出疾病的關(guān)鍵點(diǎn)，從而使醫(yī)生免于耗時(shí)的臨床工作。

醫(yī)學(xué)成像使用情景中的

AI在處理醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)時(shí)，AI具有優(yōu)勢，因?yàn)镃NN和RNN可自發(fā)地適應(yīng)圖像處理。在醫(yī)院和其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)，如獨(dú)立成像中心和體檢中心，醫(yī)學(xué)成像處理已成為人工智能最重要的實(shí)際應(yīng)用之一。

下表排除了沒有醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)的情景，例如醫(yī)學(xué)純文本處理。它也省略了生物電，其中圖像處理技術(shù)與通用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)截然不同。

谷歌--LYNA： 谷歌的LYmph節(jié)點(diǎn)助手（LYNA）深度學(xué)習(xí)計(jì)劃可以訓(xùn)練乳腺癌患者的病理幻燈片，以準(zhǔn)確檢測乳腺癌的傳播。該算法可以區(qū)分載玻片與轉(zhuǎn)移性疾病，并確定每張幻燈片中的癌癥部位和其他可疑區(qū)域。與LYNA相比，病理學(xué)家檢查幻燈片所需的平均時(shí)間僅為一分鐘，而沒有助手則需要兩分鐘。

ImmersiveTouch--ImmersiveView：這是一套集成的VR實(shí)時(shí)解決方案，用于優(yōu)化個(gè)性化的手術(shù)計(jì)劃，患者參與和手術(shù)教學(xué)。ImmersiveView套件將CT和MR圖像轉(zhuǎn)換為直觀，準(zhǔn)確，高分辨率的VR模型，允許醫(yī)生操縱和探索患者的VR模型，以評估手術(shù)選項(xiàng)并為手術(shù)做好準(zhǔn)備。

直觀的手術(shù)--達(dá)芬奇系統(tǒng)：達(dá)芬奇系統(tǒng)包括一個(gè)控制臺和一個(gè)包含腹腔鏡的病人側(cè)推車，腹腔鏡是一個(gè)細(xì)管，在終端設(shè)有微型攝像頭和光源。它的設(shè)計(jì)允許外科醫(yī)生靠近控制臺操作并移動攝像頭，攝像頭將圖像發(fā)送到顯示器以指導(dǎo)外科醫(yī)生。

醫(yī)學(xué)影像中AI的趨勢和局限性

人工智能技術(shù)受到醫(yī)學(xué)影像市場的歡迎，因?yàn)樗梢越档托实拖虏⒐?jié)省醫(yī)生的時(shí)間，但也有一些因素限制了AI在醫(yī)學(xué)影像中的實(shí)際應(yīng)用。例如，大量醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)分散在不同的醫(yī)院，獨(dú)立的成像中心和研究機(jī)構(gòu)中，這使得難以有效地組裝和利用醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)。

AI的快速改進(jìn)繼續(xù)推動醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的開發(fā)和部署。除疾病診斷外，AI還可用于分子/細(xì)胞水平的圖像處理和介入成像，協(xié)助非手術(shù)診斷和治療。預(yù)計(jì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)和行業(yè)協(xié)會將合作組建醫(yī)學(xué)影像專家團(tuán)隊(duì)，為行業(yè)建立算法模型評估標(biāo)準(zhǔn)。