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基于人工智能的医学影像应用研究

时间:2020-03-24 来源:价值工程 作者:侯景 本文字数:4354字

  摘    要: 人工智能是未来的发展方向,医学与人工智能的结合可谓是最有发展前景的领域,是造福人类的重要举措。当下的人工智能主要在医学的影像方面发挥作用,主要有深度学习和图像识别两种应用,在肿瘤检查、肿瘤诊断等多个内容中展现出了强大功效,在人工智能医学影像显现出强大优势的同时,挑战也随之而来。本文我们针对人工智能医学影像应用的现实与挑战进行详细阐述,进一步加深对人工智能医学影像的了解,希望能对人工智能医学影像发展做出积极影响。

  关键词: 人工智能; 医学影像应用; 现实挑战;

  Abstract: Artificial intelligence is the future development direction. The combination of medicine and artificial intelligence is the most promising field and an important measure for the benefit of mankind. The current artificial intelligence mainly plays a role in medical imaging. There are mainly two applications of deep learning and image recognition. It has shown powerful effects in tumor examination,tumor diagnosis and other content. At the same time that artificial intelligence medical imaging has shown strong advantages, challenges have followed. In this article, we elaborate on the realities and challenges of artificial intelligence medical imaging applications, and further deepen our understanding of artificial intelligence medical imaging, hoping to have a positive impact on the development of artificial intelligence medical imaging.

  Keyword: artificial intelligence; medical imaging applications; realistic challenges;

  0、 引言

  人工智能医学影像在众多不同程度的病情诊断上做出了突出贡献,提供了更高质量的服务,并伴随着计算机技术发展而逐渐应用成熟化、高端化,能够对医学图像进行精准分析。人工智能医学影像的开发和应用,大大降低了人为操作影像的失误率,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医学影像,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。
 

基于人工智能的医学影像应用研究
 

  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,从而发现更多有价值的信息,能够有效辅助医学检验结果,从而提升判定准确率,对于今后的临床对策提供有效帮扶。影像组学的分析流程氛围五个环节,首先,是同构CT、PET等影像扫影技术采集需要的图像;然后,对图像有一个深入探究过程,进行图像分割,分为多个区域;其次,对有疑问的地方进行标注、提取,其中包括纹理、位置、形状等特征;另外,对标注出来的特征进行汇总分析,常用的分析办法有主成分分析、相关性分析等等;最后,是通过机器学习方法达成影像组学预测和评估,构建出分类模型。

  影像组学的出现,打破了以往医学模式,摒弃了以往的形态学及半定量分析模式,较好的服务于医学领域,也在医学领域提供了海量的有效信心,对于探查部位的问题有了较好的初期判定,是重要的医学信息,也是医学中宝贵的研究财富。

  2.3、 影像基因组学

  基因组学是伴随社会发展、时间推移而逐渐成熟化的医学内容,目的是实现更高效化医疗。传统基因分析手段依靠的大多是活检,其中的风险是不可忽视的,这也是它应用的弊端,容易产生不良反应和相关性的一系列问题。相较于以往,医学影像在目标上应用的负面影响并不明显,并没有展现出侵入性特点,在此基础上还实现了高分辨率、时空连续等特点,是目前生物医学最有前景的研究领域之一。

  3、 人工智能医学影像应用的挑战

  人工智能医学影像虽然呈现出多元化的协助优势,并产生了高效化的工作模式,但是仍旧在医学应用中面临众多挑战,具体如下:

  3.1、 政策层面挑战

  在2018年的政策法规中,强调了医用软件的分类,设定了不同审批通道。诊断软件需要需要通过算法,提供诊断意见,而且只具备单一的诊断功能,不能直接下定论,目录中的相关产品按照二类医疗器械进行统一管理;若诊断软件除了有效病变识别,还提出更明确的诊断提示,可以归为第三类医疗器械,按照第三类医疗器械管理办法进行统一管理。当下的状况是没有没有一家医疗企业的产品获得三类证,并未进行市场有效管理、规范。国家食品药品总局也在积极研究人工智能的临床状况,在借鉴西方国家经验下,既要保证产品的安全,又要为人工智能产品的长远发展规划好路线。

  在医疗场景中,医疗服务的新增收费项目没有具体标准可参考,就算医院引进并应用人工智能产品,也不能尽快进行收费,后果就是导致人工智能产品采购意愿的下跌,无法尽快在医疗市场中流通,不利于人工智能相关研发企业的快速发展、快速壮大。在这种现状下,人工智能医学影像也不会发展较快,不会实现快速更迭,也就减缓了医学领域发展速度,不利于人工智能医学影像更多功能的尽早开发。

  3.2、 技术层面挑战

  人工智能在医学领域是有着巨大发展空间的,面对着五花八门的人工智能,国家未出台统一管理标准和应用标准,人工智能中的数据标注技术也存在着种种问题,在应用上没有百分百的把握,标注质量主要受标注人员的专业性、责任心、工作状态等因素影响,很容易出现一些标注瑕疵,这是不可控的,标注质量完全无法确保。在这种状态下,需要出台相关制度进行有效干预,以此规范化产品研发。

  临床疾病种类众多,需要人工智能产品根据不同类型疾病进行针对性的研发,开发出一款综合性能、多样功能的智能化医学产品成为人工智能企业的重要发展方向,这个目标并没有那么容易实现。医学影像在获取高质量数据方面存在着诸多缺陷。首先,高质量影像数据主要集中在有实力、有经济基础的三甲医院,不能够实现数据共享,不利于偏远地区的中、小医院应用,造成了数据流通、共享上的机制缺乏;然后,中国的医疗数据庞大,但是并不能较好的服务于人工智能影像,因为绝大部分数据都是非结构化数据,并没有较好的参照价值和应用价值,再加上用不同设备、不同场景的数据并不能代表一些问题,无法真正利用到人工智能影像中;最后,临床病症指南也需要技术的更新进行更新,只有不断完善、不断更近,才能与时俱进,满足当代人们的需求和医疗要求。

  除此之外,机器学习算法的普适性也给人工智能医学影像造成一定阻碍,为了增强算法的普适性,需要收集更多有用、合理数据,需要研发企业与医院达成交流与合作,还需要企业间达成更多合作共识,从而克服普适性方面上的挑战。

  3.3、 实际应用层面挑战

  虽然人工智能医学影像已经取得了傲人成就,还有更长的创新之路要走,但是在临床中的应用还是微乎其微,主要原因有数据上的缺漏,不能保持测试数据集上的高准确率。其次是医学数据的搜集和处理不够完善,没有将医生的工作流程、工作细节纳入考虑范围,医生的思维与学识是很难复制的,也是很难融入人工智能医学影像的,这样看来,医生的决策是综合性的、全面性的。除此之外,先进人工智能医学影像的应用也受医院实力、医院决策、医生技术手段影响,医院需要加强人工智能产品重视程度,利用自身优势积极引进多台先进人工智能医学影像设备,还要定期对本院的医生进行技术、知识上的培训,定期展开测验,确保人工智能医学影像能够充分被利用,也确保人工智能医学影像在临床中应用率提升。

  3.4 、行业层面挑战

  我国医学影像发展较为迅速,已将AI上升到国家战略层面,尤其可见,医学影像的发展空间是巨大的、发展前景是良好的,医院和医生都会在国家支持的政策下迎来新面貌,同时也迎来了新挑战。因为患者群体对于医学影像概念及应用知之甚少,很有可能会产生应用误解,很有可能造成片面解读。因此,需要一个普及的过渡阶段,对于收费方面而言,同样也需要长时间的适应和认可阶段。

  4、 结束语

  综上所述,人工智能医学影像优势突出,确保了疾病的筛查准确率,大大提升了筛查效率,更好的协助医生确定病情、病情程度。但是不可忽视的是,人工智能医学影像也面临着众多发展挑战,还有很长的路要走,需要进一步结合环境变化、实际需求来加强功能和效率,不断伴随社会发展而做出改变,切实在影像方面发挥更强大功效,更好的造福人类。

  参考文献

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    侯景.浅析人工智能医学影像应用的现实与挑战[J].价值工程,2020,39(06):234-235.
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