人工智能在医学影像分析中的应用前景 .pdfVIP

人工智能在医学影像分析中的应用前景

前言

人工智能，在未来的十年尤其是未来五年，会成为医疗行业最

为重要的发展方向之一。作为各个行业的新兴技术代表，人工智

能被认为是具有革命性潜力的创新技术，一些医疗行业问题或难

题或将得到解决。其中，人工智能在医学影像分析方面的应用前

景尤为广阔。

一、背景

医学影像学是一门能够利用X线、CT、MRI等各种成像技术

来成像人体、动植物等内部结构的检查方式。目前在临床医学中，

医学影像技术已经成为了重要的诊断手段。此外，相比于传统的

医疗检查，医学影像学具有无创、非伤害等特点，成为了医生们

广泛使用的诊断工具。

然而，由于复杂度高、大数据及信息处理不易等因素，如何对

医学影像进行精确且稳定的分析与解读一直是医生们面临的核心

问题之一。

二、人工智能在医学影像分析中的应用

人工智能技术应用于医学影像分析，可以帮助医生在短时间内

准确诊断疾病，提高医疗行业效率和准确性，具有非常重要的实

际意义。

（一）肺部结节筛查

肺结节筛查是指根据高危人群的低剂量CT影像来提前发现肺

癌的肿块，在最初阶段进行预防和干预治疗。然而，有些一般轮

廓不明显的结节病变对于医生来说难以判断。当然，利用人工智

能技术对医生的判断做辅助，则可以大大减少误诊率。

（二）乳腺癌分析

乳腺癌是具有比较高发病率的一种疾病，而钼靶、乳腺X线、

乳腺超声等传统系统，只能提供有限的、受限的信息。而且，即

使用新技术也只能提供提取特征与人类经验相关的局限的图像信

息。

而经过机器学习的模型训练后构建的人工智能诊断模型，能够

依据组织特点、病灶的形态和位置，对乳腺癌进行预测与分类。

（三）神经元分析

神经元是人体的重要组成部分之一，涉及人的大脑活动。而神

经元结构很复杂，且影像中神经元的形状、大小、方向、角度等

存在较大差异，导致现有的方法往往无法很好的辨别神经元，限

制了从医学影像中获得关键信息的机会。

但有了人工智能技术，结合大数据计算，可以更好的辨别、分

类，为神经学科医师提供精确且实用的神经元解剖学知识，帮助

疾病治疗。

三、人工智能在医学影像分析中的未来发展

（一）精度和速度领先

诊断前瞻更准确，机器的大数据计算和深度学习，可以训练更

加智能的诊断模型来解析医学影像，计算机辅助或完全代替医师

进行医学影像诊断判断，提高了精确度和诊断效率。

（二）AI在业界广泛应用

现在人工智能已经开始广泛的应用于医疗行业，成为最具前景

的发展方向之一。并且，一些医疗科技公司也已经开始在人工智

能领域做出了努力，推动AI技术的利用，更好地赋能医疗行业。

（三）AI在数学模型领域的潜藏优势

用于医学影像分析的人工智能算法是基于数学模型的分析和推

理方法。随着人工智能技术的不断提高和进步，越来越多的AI产

品开始应用于医疗行业。由于AI的医学影像分析是基于数据的方

法，具有更加精确的数据解析技能，可以发现医学影像数据中隐

藏的特点，将为未来医学影像学发展带来更多的可能性。

结语

医学影像分析的投入人力、硬件和时间成本较高，其应用于目

前步履艰难。然而，利用人工智能技术的发展来改善医学影像分

析，增加准确率和影像处理的速度，这已是机遇千载难逢，对医

学影像分析未来的提高和发展奠定了重要的基础。