醫學影像人工智能產業化的現狀及面臨的挑戰

錢曉鑫

摘要：人工智能（AI）技術的技術探索和應用一直關注著世界各國的縱橫比。整篇文章致力于分析醫學在成像醫學行業中AI的發展趨勢以及未來的發展前景。本文的內容總結了影像醫學AI行業發展的當前政策，技術方面，要求和經濟狀況的優勢，并分析了該行業可能對診斷和治療方法帶來的許多變化行業發展。

關鍵字：醫學影像;人工智能;產業化;現狀;挑戰?中圖分類號：TU?文獻標識碼：A?文章編號：（2021）-06-196

引言

隨著人工智能技術的發展趨勢，智能影像醫學的發展趨勢可以滿足日益增長的診療需求，減輕影像醫生的壓力，降低誤診率，提高農村診療水平。基層，促進分級診治體系的實施。全文對智能影像醫學的現行政策頒布，科學研究，臨床醫學應用和產業發展進行了分析。

1.智能影像醫學的現實意義

1.1滿足不斷增長的診斷和治療需求

與英國，日本，法國，荷蘭和美國等資本主義國家相比，我國每千人醫師的相對密度以及每千人中醫療保健和助產專業人員的相對密度相對較低;醫療資源的平均水平相對較低。 WAHL等人認為，在醫療資源不足的地區，人工智能技術的發展趨勢和應用將充分發揮更高的發展潛力，并有助于促進健康水平的提高。隨著我國經濟社會發展的發展趨勢，群眾生活水平和身心健康觀念日益提高，各項健康檢查和疾病篩查的總數不斷增加，勞動人民的勞動強度不斷提高。影像醫生的人數也在增加。我國放射科醫生的增長率僅為4%，而醫學影像數據信息的增長率則超過30%。借助傳統的人類圖像讀取方法，越來越無法滿足成像部門對診斷和治療的日益增長的需求。

1.2減輕影像醫師的工作壓力，降低誤診率

在影像醫師的長期工作量中，很難避免諸如視覺疲勞，漏診和誤診等問題。根據中華醫學會誤診的統計數據，我國臨床醫學診治的總體誤診率較高，腫瘤的平均誤診率較高。大多數這種誤診是由影像醫學引起的。人工智能技術總是不容易疲倦，它可以成為影像醫師的右臂，提高診斷的準確性，節省閱讀圖片的時間，減少無效的勞動，并使它可以將時間和金錢投入到更多有用的工作。

2.影像醫學人工智能產業的發展引起的診療方式的轉變

2.1改變醫生的閱讀方式

傳統的CT和MRI讀取方法需要花費很長時間，并且由于細微的變化，無法檢測或得出結論。引入AI應用程序后，AI可以進行圖像的診斷和篩選，使用AI的高靈敏度來檢測陽性患者或疾病區域，然后由高素質的醫生進行驗證和質量控制，并最終生成技術專業報告。對于肺癌篩查，在高分辨率CT掃描或螺旋CT掃描后，可以重建200多個斷層圖像。醫生的閱讀量非常大，如果肺結節小于3 mm，則需要花費更多時間。錯誤診斷很容易且容易，因此模式讀取器的工作非常繁重。應用AI后，在不改變檢查量的情況下，可以減少日常工作時間，不容易因勞累而引起誤診。

2.2一流醫院和鄉鎮醫院門診醫療水平的同質化

鄉鎮醫院的醫生在檢查方面積累了有限的經驗，并積累了學術研究。它們非常容易誤診不易診斷的疾病，例如小肺結節和玻璃結節。很難識別出不正確的體征和不正確的判斷的患者。容易獲得錯誤的后續隨訪或特定的手術治療說明，并且根據AI可以輕松解決此難題。高質量的圖像AI產品已經過大量的數據和信息培訓，培訓數據和信息都是由杰出的權威專家制作的，這些專家明確提出了高質量的規范，并在投入資金之前進行了逐層的質量控制和監督。投資于臨床醫學應用。工作經驗可以完全匹配高素質醫生的診斷水平，因此可以很好地促進鄉鎮醫院的醫生完成醫療水平的同質化，并且在玩耍的整個過程中都可以表現出對農村基層醫生好。易于使用的學習和培訓。

2.3加快完成分級診治系統

農村地區的基層診斷水平提高后，將有可能更好地將接受基礎檢查的患者留在基層醫療機構，而將疑難雜癥患者送往醫療集團的其他人民醫院進一步診治。診斷和治療，以便提供初級保健。該組織的人員和機構將得到最有效的利用，高級權威專家也可以退出基本的診斷和治療工作，以進行許多高端醫學研究和臨床醫學的自主創新。

3.關于發展趨勢的建議

3.1創建一個互聯網醫療數據共享平臺，以提高對優化算法的科學研究

身心健康醫學數據是診斷和治療人工智能技術的“天然材料”。高質量的數據信息越多，深度神經網絡優化算法的結果就越準確。中國絕大多數的身心健康醫學數據存儲在不同的醫療服務機構中，醫療服務機構缺乏開放和共享資源數據信息的動力。在確保網絡信息安全的前提下，要做好互聯網醫療共享資源，標準數據標準的總體規劃，消除信息共享的障礙，挖掘互聯網醫療服務的使用價值。

3.2制定質量控制和審查規范以增強人工智能技術的真實性

智能影像醫學的狀態為“黑盒”和“算法歧視”在這個階段，它缺乏詳細，權威的質量控制和評估指標體系。政府部門，指定醫療機構，科研院所和人工智能技術公司要加強協作，就智能醫學成像的可解釋性和“優化算法歧視”問題開展重點科學研究，加快質量控制和評審的制定。

3.3制定數據和信息個人隱私保護政策

法規和規范以及有關人工智能技術義務的科學研究制定醫療數據的個人隱私保護政策和法規，建立醫療服務組織，相關公司和其他參與者在收集，使用，共享資源和轉移醫療數據時必須遵循的標準，以及對隱私保護泄漏的處罰，并著重關注關于政策法規的可執行性。為診斷和治療數據的脫敏和標記制定并發布規范和標準程序。既要維護患者的隱私保護和醫療數據的安全性，又要使共享資源的使用和互聯網醫療的使用價值受益。

3.4納入醫院門診診療步驟，促進產業鏈良性發展趨勢

人工智能技術公司可以探索多種渠道來進行產品的合理分配，例如加強與醫療設備供應商的協作，以及將智能診斷程序集成到醫療設備中。醫療服務機構要積極向醫院推廣人工智能技術的應用前景，設立專業機構就診，協調人工智能技術的產品開發和應用，鼓勵臨床醫生參與醫學人工智能技術的科學研究。

4結論

醫療設備行業應該以開放的胸懷熱情地擁抱AI技術。盡管隨著新的國家政策的應用和該領域的飛速發展，絕大多數指定的醫療機構和從業人員已經逐漸積極地接受和采用AI技術，但是一些從業人員仍然對AI在診斷中的應用抱有懷疑和否認治療方案。建議指定的醫療機構和從業人員在不損害所有正常醫療工作的情況下，應敢于嘗試新技術的應用。只有越來越多的人參與其中，他們才能一起討論他們的發展前景。提供技術應用發展趨勢的建議。

參考文獻

[1] 王振.人工智能對產業發展的影響[J].現代管理科學，2018（4）：58-60.

[2] 騰訊研究院，中國信通院互聯網法律研究中心，騰訊AI Lab，等.人工智能[M].北京：中國人民大學出版社，2017.

[3] 張藍飛.人工智能突破影像設備軟硬件局限[N].醫藥經濟報，2017-08-07（011）.

山東協和學院?山東省濟南市?250109