浅析人工智能医学影像应用的现实与挑战

率，提高了诊断效率、提高了诊断准确度，给予病人较多帮助。尽管人工智能医学影像优势突出，但也同样面临着一些挑战，需要克服、需要再进步，这对于整个医学行业而言都是一个重要的发展课题。

1  传统人工医学影像缺陷

人工智能医学影像在医学领域的应用，打开了医学发展的大门、促进了医院提升诊断效率，实现了医学影像高效化，在人工智能医学影像大范围应用背景下，以往的人工医学影像缺陷更为突出，可以从几个方面来进行全面阐述。首先，医疗数据中大部分数据都来自醫学影像，而医学影像又都是经过人工分析得来，具有很大的不确定性，医生的专业能力达不到、标准单一化都有可能造成疾病类型、疾病程度误判，不利于病患接受符合的救治手段而迅速康复，严重的还会加重病人病情，此外，人工医学影响还会受到视觉影响，眼花、眼累等情况都会造成误判、漏判;其次，医学数据增长迅速、摄像数据增长缓慢，两者之间差距较大，不利于相关医师长时间学习和接受培训，这也就意味着放射科中的医生未来工作压力会越来越大，很容易造成压力负荷，不利于放射科长远发展;最后，放射科的医师缺乏强有力的方法和工具进行快速提升，无法保证竞争力提高，无法稳定科学发展局势，而人工智能医学影像却可以促成影像方面的良性、长远发展。

2  人工智能医学影像应用的现实

人工智能医学影像应用最成熟的版块是图像识别和深度学习，实现了自动化探查、自动化成像，其优势被医学领域充分应用，具体应用内容如下：

2.1 协助计算机展开工作

人工智能医学影像的优势发挥离不开计算机的协助，而计算机作为医学信息传达的最主要工具，人工智能医学影像的加入，也较好的协助了计算机展开更多元化的工作，打造了图像处理、计算机视觉、医学影像，较好的通过系统处理对异常特征进行详细标注，协助医生更好探究病源，整体提高了医学判定准确率。伴随计算机技术的快速升级，基于机器学习和图像处理技术的CAD在医学影像领域中取得了重大突破，计算机图像处理、数据累积能力都获得大幅度提升，图像显现也更为清晰，深度学习在医疗图像上的研究达到高潮，使得CAD结构不繁琐、不混乱，较好的服务于医学领域，也提高了自身的应用价值。

2.2 影像组学

影像组学这一名称来源于CAD，在2012年被首次提出。这是一种以大数据为前提下的海量图像处理技术，能够对大量数据信息进行深层次挖掘、探究、解析，从而发