摘要：文章首先介绍了人工智能的概念与发展现状， 之后阐述了智能医学影像分析的发展背景及相关技术， 接着从智能阅片、智能放疗以及病理图像智能分析3个方面对其应用现状进行了说明， 最后讨论了智能影像分析在发展中存在的问题， 并对其未来进行了展望。

　　关键词：人工智能； 医学影像； 分析； 应用；

　　当前， 医疗数据中有90%来自医疗影像 （X-ray、CT、MRI等） 且还在不断增长。目前大部分医学影像数据还需要花费大量的人力进行分析， 图像复杂， 工作量大等诸多因素都很有可能降低对诊断的精准度。因此， 面对快速增长的影像数据， 采用人工处理方式越来越不能满足临床诊断的需求[1]。

　　人工智能是一门包括计算机学科、数学等多种学科在内的新学科， 其中数据资源、计算学习能力、算法模型等基础条件将成为人工智能发展的重要力量。近年来越来越多的人工智能方法通过改进或结合传统图像的处理方法， 应用到医学图像中， 这些新技术的应用在提高影像医生的工作效率的同时， 还能提高诊断的准确率[2]。2017年， 国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》， 其中提出了加快人工智能创新应用， 实现智能影像识别、病理分型的目标。
 

　　1 智能医学影像分析概述

　　早在20世纪80年代， 研究者就开始尝试利用计算机模拟人的大脑结构进行计算， 设计出了人工神经网络， 经过几十年的发展， 特别是近些年深度学习技术在理论和工程方面的突破， 人工智能系统的性能不断提升， 在人脸识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了许多革命性的进步。深度学习是当前人工智能领域研究最多， 也是应用最多的算法[3]。相比传统算法， 深度学习在处理图像时具有明显的优势， 因此越来越多的研究者将深度学习技术应用于医学图像分析任务中。

　　采用深度学习技术构建医学人工智能模型不需要告诉计算机具体的诊断规则， 通过大量标注的图像数据进行模型训练就能达到很高的准确率。深度学习是一个黑箱模型， 对使用者很友好， 用户只需关注系统的输入和输出， 不需要完全明白其中间的处理过程就能快速使用， 这一点有利于智能影像处理系统的推广应用[4]。

　　当前， 影像医生的水平参差不齐， 大医院的水平较高， 就诊的病人众多， 从而导致影像医生每天的工作都非常辛苦。另外， 高水平的医生也存在漏诊、误诊的情况。在一些医疗水平相对较低的偏远地区虽， 影像医生的水平更得不到保证。将人工智能技术应用在医学影像分析， 一方面可以提高医生的工作效率与准确率， 减轻大医院医生的工作负担；另一方面， 这些技术可以很容易地部署在偏远地区， 提高当地的影像诊断水平。

　　2 智能影像分析相关应用

　　2.1 智能阅片

　　人工智能可以首先判断平片中是否存在病灶， 之后医生对判别的结果进行审核， 帮助医生合理有效地分配时间精力。当前， 一些智能阅片系统不仅可以识别病变， 还可以对病变的性质进行判断。一般而言， 凭借影像大数据以及临床指南， 智能阅片系统能够不断学习， 进而形成对于病症种类的判断标准， 具有长时间不间断工作的能力和较高的稳定性。深睿医疗的人工智能产品深睿医生Dr.Wise在影像辅助诊断方面表现优秀。该款产品可用于肺癌、乳腺、脑卒中、急诊骨折等病种的辅助筛查与诊断， 具有早期诊断、辅助决策、辅助治疗等功能， 尤其擅长肺癌的早期筛查， 仅需30秒即可对肺癌做出诊断， 在肺结节检出的敏感性及特异性已达到国际领先水平， 其准确率达98.8%。目前已经在超过100家医院进行应用， 其中70%为三甲医院。

　　2.2 智能放疗

　　在肿瘤治疗领域， 放射治疗是治疗肿瘤主要方式之一。肿瘤放疗过程复杂， 包括模拟定位、计划设计、计划验证、治疗实施等， 其中勾画靶区是非常重要的一环。这项工作主要有放疗师完成， 但目前全国范围内的放疗师十分缺乏， 且放疗师都集中在大型三甲医院， 普通医院， 特别是基层医院很少配有专职的放疗师， 因而即使有放疗设备也很难开展放疗工作， 从而导致患者都去大医院治疗。放射治疗是采用各类射线对肿瘤细胞进行处理， 危害较大， 需要对治疗的区域进行准确勾画， 防止对正常细胞造成危害， 每次治疗前， 放疗师都要对病人的CT图像进行手动标识， 一个病人需要耗费几个小时， 工作效率较低。

　　为此， 医疗人工智能企业都开始研发智能放疗系统， 希望提高放疗师的工作效率， 缓解放疗师匮乏的问题。连心医疗研发了一套肿瘤临床治疗系统， 该系统使用基于医学影像大数据的人工智能算法， 帮助放疗师进行肿瘤治疗的靶区勾画， 能够智能识别肿瘤以及周边的器官， 准确率超过80%, 在很大程度上提高了放疗师的工作效率。目前这套系统已经在许多医疗机构进行试用。

　　2.3 病理图像智能分析

　　现阶段， 我国病理医生严重短缺， 注册的病理医生只有1.02万， 与规定的每100张床配备1~2名病理医生的标准差距悬殊， 病理医生的缺口总数达9万人以上， 目前病理医生只满足了10%的医疗需求。病理医生的巨大缺口就导致了现有的病理医生工作强度较大。通常， 病理医生花费时间较多的任务是检查细胞病理切片， 他们需要在上亿级像素的病理图片中识别微小的癌细胞， 即使是有经验的医生也会出现误差。

　　随着全切片图像数字化技术的发展与应用使病理切片的获取更加方便， 大量定量分析算法应运而生， 因此， 许多科技公司将人工智能技术如深度学习应用于病理数据的分析， 能够有效提高病理诊断的效率和准确率， 可以说， 人工智能在病理界的应用前景十分巨大。

　　武汉兰丁公司研发的全自动数字 （远程） 病理细胞分析仪就是一个典型实例， 该产品在数百万份已标注的样本中学习如何辨别癌细胞与正常细胞， 能够持续学习。相比传统的依靠显微镜和肉眼的诊断方式， 结果更加客观、准确， 效率也明显提高， 最重要的是诊断过程是透明的， 可回溯的， 一旦出现错误诊断能够快速查明原因。

　　必须指出的是， 采用人工智能进行病理分析后的结果不是最终结果， 还需让病理医师对分析结果进行复核， 防止出现错诊。

　　3 讨论

　　就目前来讲， 人工智能在医学影像分析领域所取得的成果还远没有达到预期。现阶段的应用大都集中在较为简单的疾病领域或是特定的疾病， 应用价值相对较低， 不具备进一步推广的潜力。此外， 深度学习作为智能影像分析的重要技术， 还存在许多问题需要解决。在具体应用中， 选择具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的， 那么如何找出有特征的模型进行学习， 如何解决多参数做调整的问题， 如何在硬件设施越来越好的条件下， 让学习效率做更有效的分配或调整， 这些都是未来应用深度学习进行医学影像分析必须要解决的。总之， 深度学习在医学影像分析中有很大的潜力， 能通过分析大量影像数据建立模型， 不需要手工干预， 其可发展性非常之大， 值得进一步研究。

　　伴随人工智能的快速发展， 医学影像与人工智能的结合将会越来越多， 不仅仅只局限在阅片、放疗、病理诊断方面。过去的几年间， 众多产品的落地， 使人们已经感受到了其带给我们的巨大改变。相信在未来智能医学影影像分析一定能发挥出更大的价值。

　　参考文献
　　[1]金征宇。前景与挑战：当医学影像遇见人工智能[J].协和医学杂志， 2018 （1） :2-4.
　　[2]王弈， 李传富。人工智能方法在医学图像处理中的研究新进展[J].中国医学物理学杂志， 2013, 30 （3） :4138-4143.
　　[3]吉浩， 曾凡荣， 赵亚妮， 等。人工智能在医疗影像诊断领域的研究进展[J].大医生， 2017 （8） .
　　[4]王霄英。人工智能在医学影像中的进展——2017年RSNA参会感受[J].放射学实践， 2018 （2） :101-103.
　　[5]宋彬， 黄子星。人工智能在影像学的发展、现状及展望[J].中国普外基础与临床杂志， 2018, 25 （5） :523-527.

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