基于人工智能的醫(yī)學影像應用研究,醫(yī)學工程論文

基于人工智能的醫(yī)學影像應用研究,醫(yī)學工程論文摘要：人工智能是將來的發(fā)展方向，醫(yī)學與人工智能的結合可謂是最有發(fā)展前景的領域，是造福人類的重要舉措。當下的人工智能主要在醫(yī)學的影像方面發(fā)揮作用，主要有深度學習和圖像辨別兩種應用，在腫瘤檢查、腫瘤診斷等多個內容中展現出了強大成效，在人工智能醫(yī)學影像顯現出強大優(yōu)勢的同時，挑戰(zhàn)也隨之而來。本文我們針對人工智能醫(yī)學影像應用的現實與挑戰(zhàn)進行具體闡述，進一步加深對人工智能醫(yī)學影像的了解，希望能對人工智能醫(yī)學影像發(fā)展做出積極影響。本文關鍵詞語：人工智能;醫(yī)學影像應用;現實挑戰(zhàn);Abstract：Artificialintelligenceisthefuturedevelopmentdirection.Thecombinationofmedicineandartificialintelligenceisthemostpromisingfieldandanimportantmeasureforthebenefitofmankind.Thecurrentartificialintelligencemainlyplaysaroleinmedicalimaging.Therearemainlytwoapplicationsofdeeplearningandimagerecognition.Ithasshownpowerfuleffectsintumorexamination,tumordiagnosisandothercontent.Atthesametimethatartificialintelligencemedicalimaginghasshownstrongadvantages,challengeshavefollowed.Inthisarticle,weelaborateontherealitiesandchallengesofartificialintelligencemedicalimagingapplications,andfurtherdeepenourunderstandingofartificialintelligencemedicalimaging,hopingtohaveapositiveimpactonthedevelopmentofartificialintelligencemedicalimaging.Keyword：artificialintelligence;medicalimagingapplications;realisticchallenges;0、引言人工智能醫(yī)學影像在諸多不同程度的病情診斷上做出了突出奉獻，提供了更高層次質量的服務，并伴隨著計算機技術發(fā)展而逐步應用成熟化、高端化，能夠對醫(yī)學圖像進行精準分析。人工智能醫(yī)學影像的開發(fā)和應用，大大降低了人為操作影像的失誤率，提高了診斷效率、提高了診斷準確度，給予病人較多幫助。盡管人工智能醫(yī)學影像優(yōu)勢突出，但也同樣面臨著一些挑戰(zhàn)，需要克制、需要再進步，這對于整個醫(yī)學行業(yè)而言都是一個重要的發(fā)展課題。1、傳統(tǒng)人工醫(yī)學影像缺陷人工智能醫(yī)學影像在醫(yī)學領域的應用，打開了醫(yī)學發(fā)展的大門、促進了醫(yī)院提升診斷效率，實現了醫(yī)學影像高效化，在人工智能醫(yī)學影像大范圍應用背景下，以往的人工醫(yī)學影像缺陷更為突出，能夠從幾個方面來進行全面闡述。首先，醫(yī)療數據中大部分數據都來自醫(yī)學影像，而醫(yī)學影像又都是經過人工分析得來，具有很大的不確定性，醫(yī)生的專業(yè)能力達不到、標準單一化都有可能造成疾病類型、疾病程度誤判，不利于病患接受符合的救治手段而迅速康復，嚴重的還會加重病人病情，除此之外，人工醫(yī)學影響還會遭到視覺影響，眼花、眼累等情況都會造成誤判、漏判；其次，醫(yī)學數據增長迅速、攝像數據增長緩慢，兩者之間差距較大，不利于相關醫(yī)師長時間學習和接受培訓，這也就意味著放射科中的醫(yī)生將來工作壓力會越來越大，很容易造成壓力負荷，不利于放射科長遠發(fā)展；最后，放射科的醫(yī)師缺乏強有力的方式方法和工具進行快速提升，無法保證競爭力提高，無法穩(wěn)定科學發(fā)展局勢，而人工智能醫(yī)學影像卻能夠促成影像方面的良性、長遠發(fā)展。2、人工智能醫(yī)學影像應用的現實人工智能醫(yī)學影像應用最成熟的版塊是圖像辨別和深度學習，實現了自動化探查、自動化成像，其優(yōu)勢被醫(yī)學領域充分應用，詳細應用內容如下：2.1、協助計算機展開工作人工智能醫(yī)學影像的優(yōu)勢發(fā)揮離不開計算機的協助，而計算機作為醫(yī)學信息傳達的最主要工具，人工智能醫(yī)學影像的參加，也較好的協助了計算機展開更多元化的工作，打造了圖像處理、計算機視覺、醫(yī)學影像，較好的通過系統(tǒng)處理對異常特征進行具體標注，協助醫(yī)生更好探究病源，整體提高了醫(yī)學斷定準確率。伴隨計算機技術的快速升級，基于機器學習和圖像處理技術的CAD在醫(yī)學影像領域中獲得了重大突破，計算機圖像處理、數據累積能力都獲得大幅度提升，圖像顯現也更為清楚明晰，深度學習在醫(yī)療圖像上的研究到達高潮，使得CAD構造不繁瑣、不混亂，較好的服務于醫(yī)學領域，也提高了本身的應用價值。2.2、影像組學影像組學這一名稱來源于CAD，在2020年被初次提出。這是一種以大數據為前提下的海量圖像處理技術，能夠對大量數據信息進行深層次挖掘、探究、解析，進而發(fā)現更多有價值的信息，能夠有效輔助醫(yī)學檢驗結果，進而提升斷定準確率，對于今后的臨床對策提供有效幫扶。影像組學的分析流程氣氛五個環(huán)節(jié)，首先，是同構CT、PET等影像掃影技術采集需要的圖像；然后，對圖像有一個深切進入探究經過，進行圖像分割，分為多個區(qū)域；其次，對有疑問的地方進行標注、提取，華而不實包括紋理、位置、形狀等特征；另外，對標注出來的特征進行匯總分析，常用的分析辦法有主成分分析、相關性分析等等；最后，是通過機器學習方式方法達成影像組學預測和評估，構建出分類模型。影像組學的出現，打破了以往醫(yī)學形式，摒棄了以往的形態(tài)學及半定量分析形式，較好的服務于醫(yī)學領域，也在醫(yī)學領域提供了海量的有效自信心，對于探查部位的問題有了較好的初期斷定，是重要的醫(yī)學信息，也是醫(yī)學中難得珍貴的研究財富。2.3、影像基因組學基因組學是伴隨社會發(fā)展、時間推移而逐步成熟化的醫(yī)學內容，目的是實現更高層次效化醫(yī)療。傳統(tǒng)基因分析手段依靠的大多是活檢，華而不實的風險是不可忽視的，這也是它應用的弊端，容易產生不良反響和相關性的一系列問題。相較于以往，醫(yī)學影像在目的上應用的負面影響并不明顯，并沒有展現出侵入性特點，在這里基礎上還實現了高分辨率、時空連續(xù)等特點，是當前生物醫(yī)學最有前景的研究領域之一。3、人工智能醫(yī)學影像應用的挑戰(zhàn)人工智能醫(yī)學影像固然呈現出多元化的協助優(yōu)勢，并產生了高效化的工作形式，但是仍然在醫(yī)學應用中面臨諸多挑戰(zhàn)，詳細如下：3.1、政策層面挑戰(zhàn)在2021年的政策法規(guī)中，強調了醫(yī)用軟件的分類，設定了不同審批通道。診斷軟件需要需要通過算法，提供診斷意見，而且只具備單一的診斷功能，不能直接下定論，目錄中的相關產品根據二類醫(yī)療器械進行統(tǒng)一管理；若診斷軟件除了有效病變辨別，還提出更明確的診斷提示，能夠歸為第三類醫(yī)療器械，根據第三類醫(yī)療器械管理辦法進行統(tǒng)一管理。當下的狀況是沒有沒有一家醫(yī)療企業(yè)的產品獲得三類證，并未進行市場有效管理、規(guī)范。國家食品藥品總局也在積極研究人工智能的臨床狀況，在借鑒西方國家經歷體驗下，既要保證產品的安全，又要為人工智能產品的長遠發(fā)展規(guī)劃好道路。在醫(yī)療場景中，醫(yī)療服務的新增收費項目沒有詳細標準可參考，就算醫(yī)院引進并應用人工智能產品，也不能盡快進行收費，后果就是導致人工智能產品采購意愿的下跌，無法盡快在醫(yī)療市場中流通，不利于人工智能相關研發(fā)企業(yè)的快速發(fā)展、快速壯大。在這種現在狀況下，人工智能醫(yī)學影像也不會發(fā)展較快，不會實現快速更迭，也就減緩了醫(yī)學領域發(fā)展速度，不利于人工智能醫(yī)學影像更多功能的盡早開發(fā)。3.2、技術層面挑戰(zhàn)人工智能在醫(yī)學領域是有著宏大發(fā)展空間的，面對著五花八門的人工智能，國家未出臺統(tǒng)一管理標準和應用標準，人工智能中的數據標注技術也存在著種種問題，在應用上沒有百分百的把握，標注質量主要受標注人員的專業(yè)性、責任心、工作狀態(tài)等因素影響，很容易出現一些標注瑕疵，這是不可控的，標注質量完全無法確保。在這種狀態(tài)下，需要出臺相關制度進行有效干涉，以此規(guī)范化產品研發(fā)。臨床疾病種類諸多，需要人工智能產品根據不同類型疾病進行針對性的研發(fā)，開發(fā)出一款綜合性能、多樣功能的智能化醫(yī)學產品成為人工智能企業(yè)的重要發(fā)展方向，這個目的并沒有那么容易實現。醫(yī)學影像在獲取高質量數據方面存在著眾多缺陷。首先，高質量影像數據主要集中在有實力、有經濟基礎的三甲醫(yī)院，不能夠實現數據分享，不利于偏僻地區(qū)的中、小醫(yī)院應用，造成了數據流通、分享上的機制缺乏；然后，中國的醫(yī)療數據龐大，但是并不能較好的服務于人工智能影像，由于絕大部分數據都是非構造化數據，并沒有較好的參照價值和應用價值，再加上用不同設備、不同場景的數據并不能代表一些問題，無法真正利用到人工智能影像中；最后，臨床病癥指南也需要技術的更新進行更新，只要不斷完善、不斷更近，才能與時俱進，知足現代人們的需求和醫(yī)療要求。除此之外，機器學習算法的普適性也給人工智能醫(yī)學影像造成一定阻礙，為了加強算法的普適性，需要收集更多有用、合理數據，需要研發(fā)企業(yè)與醫(yī)院達成溝通與合作，還需要企業(yè)間達成更多合作共鳴，進而克制普適性方面上的挑戰(zhàn)。3.3、實際應用層面挑戰(zhàn)固然人工智能醫(yī)學影像已經獲得了傲人成就，還有更長的創(chuàng)新之路要走，但是在臨床中的應用還是微乎其微，主要原因有數據上的缺漏，不能保持測試數據集上的高準確率。其次是醫(yī)學數據的搜集和處理不夠完善，沒有將醫(yī)生的工作流程、工作細節(jié)納入考慮范圍，醫(yī)生的思維與學識是很難復制的，也是很難融入人工智能醫(yī)學影像的，這樣看來，醫(yī)生的決策是綜合性的、全面性的。除此之外，先進人工智能醫(yī)學影像的應用也受醫(yī)院實力、醫(yī)院決策、醫(yī)生技術手段影響，醫(yī)院需要加強人工智能產品重視程度，利用本身優(yōu)勢積極引進多臺先進人工智能醫(yī)學影像設備，還要定期對本院的醫(yī)生進行技術、知識上的培訓，定期展開測驗，確保人工智能醫(yī)學影像能夠充分被利用，也確保人工智能醫(yī)學影像在臨床中應用率提升。3.4、行業(yè)層面挑戰(zhàn)我們國家醫(yī)學影像發(fā)展較為迅速，已將AI上升到國家戰(zhàn)略層面，尤其可見，醫(yī)學影像的發(fā)展空間是宏大的、發(fā)展前景是良好的，醫(yī)院和醫(yī)生都會在國家支持的政策下迎來新相貌，同時也迎來了新挑戰(zhàn)。由于患者群體對于醫(yī)學影像概念及應用知之甚少，很有可能會產生應用誤解，很有可能造成片面解讀。因而，需要一個普及的過渡階段，對于收費方面而言，同樣也需要長時間的適應和認可階段。4、結束語綜上所述，人工智能醫(yī)學影像優(yōu)勢突出，確保了疾病的篩查準確率，大大提升了篩查效率，更好的協助醫(yī)生確定病情、病情程度。但是不可忽視的是，人工智能醫(yī)學影像也面臨著諸多發(fā)展挑戰(zhàn)，還有很長的路要走，需要進一步結合環(huán)境變化、實際需求來加強功能和效率，不斷伴隨社會發(fā)展而做出改變，切實在影像方面發(fā)揮更強大成效，更好的造福人類。以下為參考文獻[1]粱振宇，翟艷東.人工智能在醫(yī)學影像中的應用[J].醫(yī)學信息學雜志，202