人工智能在醫學影像分析中的應用研究

趙彤 黑龍江省綏化市北林區永安鎮中心衛生院

隨著人工智能技術的飛速發展，我國智慧醫療已經進入長足發展時期，2018年上海發布《人工智能醫療白皮書》，總結了人工智能在醫學領域中的發展歷程，分析了智能醫療的發展趨勢。該白皮書匯總了各國的智能醫療戰略，分析了人工智能在醫學影像中應用的現狀與發展趨勢，并提出應克服人工智能在醫學影像分析領域中應用的痛點，推進人工智能在醫學影像分析中的應用。因此，適時進行人工智能在醫學影像分析中的應用研究具有一定的現實意義。

1 人工智能的概念及優勢

人工智能，顧名思義是表示人們為了完成某一任務，借助計算機技術，通過編制計算機應用程序，對人類的智慧進行模仿和拓展。人工智能不僅能夠完成原來只有人類才能完成的復雜任務，甚至還超越了人類的智慧，例如圍棋程序“阿爾法狗”先后戰勝了多位人類圍棋冠軍。人工智能的理論基礎不僅基于計算機技術，還涉及統計學、系統科學、數學、腦神經學和生理學等學科。人工智能的研究方向也比較多，包括機器學習、語音識別、圖像識別和智能機器人等。

人工智能的優勢主要表現為以下幾個方面：第一，人工智能具有較強的計算能力。人工智能主要基于計算機技術，借助計算機的強大運算能力，人工智能可以對大量的數據進行快速處理，從中提取有價值的信息。第二，人工智能具有較強的學習能力。人工智能具有智能化的學習能力，從而使得計算機能夠進行更高效的機器學習，進而更好地適應環境，提升計算機的學習效率。第三，人工智能擁有超強的邏輯推理能力。人工智能可以利用眾多算法實現邏輯推理功能，從而使得計算機能夠處理較為復雜的問題，進而為人們提供輔助決策支持。第四，人工智能具有強大的模式識別能力。借助人工智能超強的模式識別能力，計算機能夠通過智能化的特征值提取和特征值選擇進行更有效的圖像識別。第五，人工智能具有較強的協調控制能力。借助優秀的人工智能算法，計算機能夠更好地協調智能系統的資源分配，并大幅降低資源消耗，即節省了資源又提高了效率。第六，人工智能具有較強的降低成本的優勢。人工智能可以在多個領域代替人類進行作業，能夠有效地降低人工成本，且工作效率比人工要高出很多，能夠大幅降低時間成本。

2 人工智能應用于醫學影像的意義

2.1 智能分類檢出

自從“阿爾法狗”戰勝李世石以來，世界各國對人工智能的重視程度日益提高，很多國家將人工智能納入國家發展戰略，并且非常重視人工智能在醫療領域的應用。例如電子病歷、醫療機器人和智能分類檢出等。人工智能適合應用于以下幾種智能分類檢出情況：第一，在陽性病例占比較低的情況下，比較適合利用人工智能技術進行智能分類檢出。第二，在陽性病灶區數據占比小的情況下，比較適合應用人工智能技術進行智能分類檢出。第三，在病例影像對專業知識要求較低的情況下，比較適合借助人工智能技術進行智能分類檢出，例如體檢肺結節的篩查檢出。因此，采用人工智能技術進行智能分類檢出，能夠節省大量陰性病例數據的人力成本，對于提高醫生的工作效率和避免資源的浪費來說，具有重要的現實意義。

2.2 代替醫生的部分工作

利用人工智能技術，可以代替醫生的一部分工作，這部分工作主要體現在以下幾種情況下：第一，在標準簡明的情況下，比較適合利用人工智能技術代替醫生的部分工作，例如機器人導診。2019年初，邯鄲中心醫院采用人工智能技術為患者導診，該導診機器人不僅具有呆萌的外表，還能夠跟患者進行有趣的互動，著實吸引了不少圍觀者。第二，在病例對醫學知識結構需求相對簡單的情況下，適合借助人工智能技術代替醫生的部分工作，例如人工智能醫生。2019年，廣州婦兒中心采用了基于人工智能技術的人工智能醫生系統，該人工智能醫生能夠“讀懂”患者的病例，根據患者的主訴、癥狀、病史和醫學影像檢查結果進行診斷，最后自動輸出具有較高質量的診斷結果。第三，對于影像分析數據較為結構化的情況下，適合采用人工智能技術代替一部分醫生的工作，例如智能醫學影像診斷系統。

2.3 輔助醫生進行診斷

借助人工智能技術能夠很好地輔助醫生進行診斷，具體主要表現為以下幾個方面：第一，人工智能技術可以拓展醫生的眼睛，例如醫學影像輔助診斷系統。第二，人工智能技術可以拓展醫生的耳朵，例如智醫助理。第三，借助人工智能技術能夠拓展醫生的大腦，例如人工智能醫生輔助系統。

3 人工智能在醫學影像分析中的應用策略

3.1 借助人工智能技術進行智能閱片

利用人工智能的模式識別優勢，能夠預先判斷醫學影像中是否存在病灶，從而輔助醫生進行判別，提升醫生的工作效率。例如，對于一張包含1毫米左右的肺部結節CT圖片，專業的影像科醫生需要10分鐘左右的閱片時間，而人工智能技術具有更高的效率，能夠對小結節進行快速的識別和標注，從而大幅縮短醫生的閱片時間，進而幫助醫生進行輔助診斷。另外，基于人工智能技術構建的醫學影像輔助診斷系統，還能夠借助人工智能技術強大的學習能力，進行智能閱片學習，從而不斷提升對病灶的識別準確度，進而幫助醫生合理分配時間，更好地輔助醫生進行閱片和診斷。

3.2 借助人工智能技術進行智能放療

在目前的醫學治療手段中，放療是治療腫瘤的重要方式，在傳統的醫療條件下，這項工作主要由放療師進行。然而，放療師十分缺乏，一般集中在三甲醫院，普通醫院很少配備專業的放療師，導致腫瘤患者只能去大型醫院治療。在放療過程中，需要放療師事先對病灶區域進行手動標識，在傳統醫療條件下，這項工作效率不高，一般需要幾個小時。而借助人工智能技術，能夠自動對病灶區域進行標注和標識，僅需要放療師進行驗證即可，大幅提高了該項工作的效率。

3.3 借助人工智能技術進行病理圖像的智能分析

目前，我國嚴重缺乏病理醫生，缺口人數已經超過9萬人，且病理醫生不僅需要花費大量的時間檢查細胞病理切片，還需要在含有上億像素的病例圖片中識別微小的癌細胞，因此就是資深的病例醫生也容易出現誤差。而借助人工智能技術，采用智能分析算法，能夠大幅提升病例診斷的效率和準確率。當然，不能完全依賴人工智能技術進行自動診斷，還需要病理醫生對診斷結果進行復核，防止出現誤診。

4 結語

為了更好地借助人工智能技術提升醫學影像診斷的準確度，本文進行了人工智能在醫學影像分析中的應用研究，首先介紹了人工智能的概念及優勢，然后分析了將人工智能應用于醫學影像的意義，最后提出了人工智能在醫學影像分析中的應用策略。經過筆者一段時間的研究實踐，發現該策略能夠較好地提升醫學影像分析系統讀片的效率，有效地提升醫學影像分析系統讀片的深度，有效地提升醫生診斷的準確率，具有一定的推廣價值。