医学影像人工智能发展趋势与挑战

本文介绍了医学影像人工智能的发展现状和趋势,提出医学影像人工智能将向产品多样化、垂直功能加深、模型多任务化、软硬件一体化、全栈式全流程平台化、诊疗一体化等方向发展,并通过结构化报告落地,通过互联网、云平台实现分级诊疗和优质医疗资源下沉。同时指出,医学影像人工智能在技术、产品、监管、落地、商业等环节依然存在许多瓶颈问题,...     

医学影像与人工智能

在医疗行业应用场景中,医学影像人工智能在产学研上均取得快速进展：医学影像人工智能研究初现了良好的研发态势及广阔的落地场景;人工智能在医学影像领域的进展表现在医疗影像设备、影像诊断及其智能服务等诸多方面;学术交流日益活跃,积极探讨人工智能的学术进展及未来发展;有关医疗人工智能发展的权威性报告亦相继发布。本期重点号刊登了几篇医学影像人工智能方面的文章,从不同角度展示人工智能在医学影像领域的最新研究成果和产品落地场景。     

医学影像人工智能：进展和未来

基于医学影像构建的人工智能（AI）系统已在疾病诊疗方面展现出了巨大的应用潜能。然而,距离临床应用仍面临着诸多挑战。就医学影像数据标准化、模型泛化性、生物学可解释性、医学数据孤岛与隐私保护等方面来探讨医学影像AI的进展与未来。在未来的工作中,有必要引入更多新技术、新理论,构建高效、泛化性强的医学影像AI标准化数据库,积极推进医学影像AI在疾病诊疗领域的临床应用。     

客观看待人工智能在医学影像中的作用

【摘要】人工智能（AI）近年来发展迅猛,对各行各业产生了深远影响。近年来AI在医疗行业的应用有了众多的进展,AI技术确实到了一个能够在医疗上逐步实现应用的阶段,但是也不能过度神话。现在的AI技术在医学的应用还处于初级阶段,距离临床生根发芽,开花结果还有很长一段路要走。正确认识、客观对待,才能促进医学影像AI的持续健康发展。     

人工智能医学影像在骨关节系统中的应用进展

医学影像是人工智能在医疗健康领域的重要应用方向之一.在日常工作中,骨关节系统相关疾病的影像检查十分常见;尤其以创伤相关的骨关节疾病诊断,临床工作量大、重复机械劳动较多,符合医学影像人工智能的应用场景.人工智能的应用可以有效减少放射科医师诊断工作的压力,提高工作效率,为疾病预后诊断提供定量评估.本文对人工智能医学影像在骨...     

医学影像非诊断类人工智能(AI)的研究进展

研发医学影像AI工具的目标是提升价值,为患者提供更好的服务.AI可用于降低噪声、减少伪影,从而提高图像质量、缩短扫描时间、减少对比剂用量,取得保障患者安全和提高工作效率的成效.AI应用于医学影像科的质控要求对合适的患者以恰当的方法取得合格的图像,并即时准确地生成影像诊断报告.AI可以用于缩短扫描时间和后处理时间、优化流程以提高影像工作效率.AI可以为医疗、教学、科研和管理提供辅助帮助.     

医学影像人工智能新进展

随着人工智能（AI）与各个领域的结合,AI已经成为当今社会的研究热点。目前医疗行业人员的短缺及医学诊断准确率的提高使得AI在医疗行业的应用非常重要,尤其是医学影像诊断方面。AI辅助诊断将会提高疾病的检出率,为临床医师提供更有效的诊断和治疗信息,同时减少影像医师的重复工作,节省出更多的时间研究疑难病例。笔者简要介绍医学影像AI,结合国内外最新和最有影响力的研究成果,阐述医学影像AI的研究新进展。     

人工智能在医学影像辅助诊断中的应用综述

人工智能理论与技术在医学影像辅助诊断应用中非常重要.本文首先介绍了该细分领域的概况,同时阐述了人工智能的符号主义、连接主义、行为主义和统计主义4个学派以及深度学习、强化学习、迁移学习的主要思想与特点.然后,详细介绍了关于人工智能理论与技术应用于医学影像辅助诊断的代表性研究成果,并且对产品转化应用进行统计分析,举例说明大...     

人工智能在结直肠癌医学影像中的临床应用

结直肠癌是结肠癌和直肠癌的统称,是常见的消化道恶性肿瘤。医学影像是结直肠癌分期、分子分型预测、疗效评估和预后预测至关重要的辅助手段,其研究一直是医学领域的焦点。人工智能领域的影像组学和深度学习技术通过从医学影像中提取出肉眼无法获得的肿瘤信息,为全面评估肿瘤异质性提供了新的技术,令个性化医学迈入了新的阶段。本文对人工智能在结直肠癌领域的应用现状作一述评,并对未来发展趋势予以展望。     

积极稳妥地推进人工智能在医学影像的应用

医学影像人工智能（AI）被用于图像采集与质控、图像重建、后处理、病灶检测、辅助诊断、病情监测和结构化报告等方面。经历数年发展,一些医学影像AI软件已经投入使用,提升了阅片速度,减轻了医师负担,并减少漏诊。目前投入使用的医学影像AI以单一病变的检测为主,切换不同软件比较繁琐费时,多中心研究相对较少,许多模型有较高的偏倚风...     

影像人工智能在肺癌疗效评估和预测中的应用进展

外科手术切除、放化疗、靶向治疗和免疫治疗是当前肺癌治疗的主要手段。肺癌治疗方案的选择一般依赖于组织病理学分类、免疫组织化学指标、TNM分期和基因突变状态等,但即使临床特征相近的患者对同一治疗方案的应答亦存在明显的个体差异。早期评估和预测各项治疗方案的疗效对改善患者预后尤为重要。人工智能可以对影像进行全面、定量的分析,在肺癌诊疗中显示出重要价值和潜力。本文就影像人工智能在肺癌疗效评估和预测中的最新进展进行述评。     

人工智能在肺癌筛查中的研究进展

肺癌发病率和死亡率居恶性肿瘤之首,严重危害人类健康,开展肺癌筛查至关重要。近年来,随着人工智能技术的快速发展,其在肺癌的检出、诊断等方面的研究取得一定的成果。本文将从肺癌筛查的意义、国内外肺癌筛查现状、人工智能技术概况及在肺癌筛查中的研究现状等方面进行综述。     

医学影像人工智能技术评价脑出血准确性研究

目的:探讨医学影像人工智能(AI)技术在脑出血定量评估方面的准确性.方法:回顾性分析2018年11-12月在我院经头部CT检查确诊为脑出血的50例患者影像资料.采用AI软件对原始影像资料中的脑出血特征进行自动识别,并与基于图像存档及通信系统(PACS)的手动容积测量结果作对比研究.主要测量的指标:脑出血部位,脑出血体积...     

人工智能在医学影像CAD中的应用

深度学习是目前人工智能领域备受关注和极具应用前景的机器学习算法,有望革新传统计算机辅助诊断(CAD)系统,在精准影像诊断中发挥重要作用。就人工智能、机器学习、深度学习、卷积神经网络、迁移学习的基本概念,以及基于深度学习的CAD系统在肺、乳腺、心脏、颅脑、肝脏、前列腺、骨骼的影像及病理学中的研究现状予以综述。     

新型冠状病毒肺炎肺部影像人工智能产品研发现状与进展

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情暴发以来,作为全球突发重大公共卫生事件,受检者骤然增多、影像学数据海量增长,均给一线的医务工作者带来了巨大的压力。此时,快速、精准的影像诊断显得尤为重要,这是疫情成功防控的重要环节,同时也面临着严峻的挑战。COVID-19影像人工智能产品的及时研发在提高诊疗效率方面发挥了重要的作...     

人工智能促进医学影像临床应用与研究

基于人工智能(AI)的医学影像分析技术被应用于疾病病灶的自动分割、辅助诊断以及治疗规划等方面,在深化医学影像临床研究与应用,减轻放射科医生临床读片负担以及挖掘新的影像学生物标志物等方面起到了重要作用.尽管 AI 在医学影像中的应用取得了显著进展,但仍面临一些挑战,包括算法的泛化能力、模型可解释性以及大规模临床验证等.因此,医学影像在拥抱 AI 技术的同时也需要加强人工专家最终环节的审核和把控.为了促进 AI 在医学影像领域的进一步发展,需要医学、工程和研究领域的紧密合作.     

积极稳妥地推进人工智能在医学影像的应用

医学影像人工智能(AI)被用于图像采集与质控、图像重建、后处理、病灶检测、辅助诊断、病情监测和结构化报告等方面。经历数年发展, 一些医学影像AI软件已经投入使用, 提升了阅片速度, 减轻了医师负担, 并减少漏诊。目前投入使用的医学影像AI以单一病变的检测为主, 切换不同软件比较繁琐费时, 多中心研究相对较少, 许多模型有较高的偏倚风险。医学影像AI的发展需要产学研的共同推动, 不仅要稳步提升性能, 保护数据安全和患者隐私, 还要积极探索功能、扩大适用范围, 并整合各个信息系统、优化操作界面。