人工智能與醫學影像融合發展:機遇與挑戰

摘要：人工智能(Artificial intelligence,AI)是基于計算機來模擬人類的思維過程和智能行為的一門學科,隨著AI技術的發展,目前已成為涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等多學科交叉的一門新興前沿學科[1,2]。近幾年來隨著深度學習算法的出現、計算能力的指數級增長、豐富的大數據資源和基于訓練的自主學習方法,以及計算機具有條件反射等類腦能力而發展出復雜人工智能,使得新一代AI技術迎來了爆發式的發展和應用。人工智能賦能醫療行業,在虛擬醫師助理、病歷與文獻分析、藥物研發、基因測序和影像輔助診斷、精準醫學等方面都取得了令人驚喜的成果。其中,醫學影像與人工智能的結合是最具發展前景的領域。2012年以后,隨著深度卷積神經網絡技術的興起和應用,AI在計算機視覺領域的發展取得了突破。計算機視覺基于圖像識別,可以對醫學影像數據進行深入分析,獲取更多有價值的信息。通過大量數據的訓練和學習,使其分析能力不斷提升,從而在精準診斷方面顯示出廣闊的應用前景。目前在腫瘤檢出、自動結構式報告、定性和定量診斷、腫瘤提取和放療靶器官勾畫等方面已有較多的臨床應用和研究[1,2]。當人工智能方法作為輔助醫師的工具無縫集成到臨床工作流程中時,通過提供預先篩選的圖像和確定的特征可更準確地進行影像學評估,且可重復性高,能顯著提高工作效率,減少誤診和漏診,并可對療效進行監測[1-3]。