基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇

基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇

张梅林

东明县武胜桥镇卫生院

摘要：人工智能技术逐渐的应用于医学领域，成为了提高就诊准确率，减轻医师工作压力的得力助手。本文分析了基于深度学习的人工智能对于医学影像工作的改变，同时就如何正确的对待这一新兴事物进行了探讨。

关键词：深度学习；人工智能；医学影像

1.基于深度学习的人工智能将给医学影像学带来的改变

经济建设步伐的加快，使得医学影像技术也突飞猛进，我国在此方面的专业人才培养速度却难以跟得上技术的发展。这无疑对当前的医学行业发展带来了更重的压力，使得影像医师的工作压力不断上升，或多或少存在漏诊或误诊的情况。影像技术的发展水平各地不一，未能形成完整的系统与体系。但随着深度学习的人工智能应运而生，使得这一问题迎刃而解。

一是改变了传统的工作方式。以往在影像科中，很多医生的时间都用在影像图片的分析，病灶的查找和图像的识别方面，这样的工作长此以往很容易导致视觉的疲劳，精神上的懈怠。所以，时常会出现漏诊和误诊的情况。但是，随着人工智能技术在医学影像中的应用深度发展，该技术可以自动的识别和标记图像中存在的可疑病变。这可以为医生提出帮助，提高诊断的效率。

二是能够提高影像分析的发病率，减少就诊的失误率。在当前的实际应用中，长征医院的AI肺结核检测技术已经凸显了人工智能应用于医学的强大能力。因此，可以得出，在未来的医学发展中，人工智能技术将为医师带来更多的帮助，减少工作家压力和误诊概率。人工智能可以通过不断的学习，提高影像图片分析的精准度，并能够结合大量的实际病例，优化检测模型。未来，检测模型将进一步细分为诊断型和鉴别诊断型。更精确的发展病变，为临床诊断和治疗提供有力的数据支撑。

2.基于深度学习的人工智能的基本工作原理

人工智能技术支持下的检测模型是基于深度神经学习的数学模型，不仅从实际的医疗影像库中提取数据，并且可以从海量的图形中找到病例共性，实现高效的诊断。人工智能技术可以模仿医师的诊断技术，从而将病例的特征，诊断方法进行组合，完整病例研判，实现精准的诊断。

计算机水平的提升无疑给人工智能在医疗方面的应用提供了重要的契机，该技术能够模拟人类认知，超越人类有限的判断能力。基于深度学习的人工智能技术可以在医学大类的仿生学中突破工作瓶颈，基于神经学习深入模拟视觉突袭那个，抽象信息层。且利用信息价值网络对所获得的信息层进行逐步的剖析，最后提取有效的信息数据。

3.影像领域基于深度学习的人工智能存在的优势和挑战

3.1优势

和以往的医生人工分析影像片相比，运用人工技术手段进行影像分析，具备显著优势。以往在作出诊断时，往往凭借以过去的经验，在诊断病例时，更多的参照数据库。但是人工智能技术对影像片的分析是根据基本信息的识别。此外加之深度学习技术下的人工智能，可以更进一步的提高判断的准确性。在人工智能模式建立后，可以快速的处理，并且可以保障其准确性。人工智能模型支持下的分析可以根据数据库的不断更新。而提高准确度和研判的精准性。人工智能的前期投入较大，需要不断地对其进行完善和开发。但一旦形成常数的模型，其分析的速度和就诊的准确度较高，能够进一步减轻医生的工作压力，提高就诊效率。

3.2挑战

3.2.1数据质量问题

该模型在进行应用时，其主要的参照数据是根据以往的数据库。因此以往的数据质量也影响着人工智能学习的结果和影片判断的准确度。想要确保人工智能技术更好影像分析中发挥出最大效用，就需要确保获取高质量的数据。但是当前我国的影像数据库存在同质化的情况。这势必阻碍了人工智能技术的进一步发展。

3.2.2观念问题

人工智能技术在我国的医学行业起步较晚，因此众多医生和患者对人工智能的态度不一，基于人文伦理的观念影响下，很多人对人工智能在医学方面的应用仍然存怀疑态度。因为人工智能在医疗行业的应用，不仅涉及医疗学科，而且涉及了法律以及信息安全领域对于诊断结果的确定和责任的划分，仍然存在可商榷的地方。

3.2.4跨机构数据模型验证和支付问题

当前很多企业所构建的人工智能分析模型是以不同的医疗机构所验证的，在今后的进一步使用过程中，需要将其推动合法化，并且也要进一步明确支付的方式和形式，例如人工智能在未来的发展有可能人们对此过于乐观，如果将所有的资源，更多的放在人工智能产品的研发方面。则后续的研究可能投资过小，人工智能的发展很快将会面临瓶颈。此外，如何使得人工智能在医学上的应用更具有可靠性，这是很多研究是在目前所面临的重要课题。当前人工智能技术的数据库主要是以国外有限的数据库研发而成的，但是这些病例不能完全适用于我国人民的疾病中。所以人工智能数据库的病例是否适用我国情况，仍然有待考证。

第三，对于应用的场景而言，人工智能技术能够快速判断的疾病，往往是常见的几种病变，而想要更进一步的判断其他类型的疾病，则需要对其模型进行研发。人工智能模型的发展需要智能公司和各大医院进行战略合作，才能够研发出适应我国国情的人工智能模型。

第四，如何使人工智能数据库实现资源共享，跳出信息孤岛，是当前人工智能模型深入发展的另一重要因素。基于深度学习的人工智能模型需要更进一步的发展，但当前的应用还仅停留影像的识别和基础病变的判断上。，所以需要更进一步的从病人的病史特征和其他方面进行检查。将综合数据进行组合，提高人工智能诊断的准确率。

4.结束语

在未来，基于深度学习的人工智能模型在医学行业的应用已经成为了必然发展的趋势。相信在今后的研发过程中，影像科医师在就诊时，不仅能够得到一个有力的助手，同时也可以更进一步的提高自身的业务能力，提高就诊的准确率。虽然人工智能技术在医学行业的应用，还面临很多需要突破的难关，但相信通过不断的深入研发，一定能够促进我国医学行业的健康发展。

5.参考文献

[1]刘士远,萧毅.基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇[J].中华放射学杂志. 2017,51(12)：899-901.

[2]陆浥尘,胡屹玲.医学影像人工智能的研发应用现状与挑战[J].人工智能. 2021,(03)：11-19.

[3]张卉,杨世彤.等.人工智能结合PACS在中医院校医学影像教学中的应用[J].临床研究. 2021,29(06)：189-190.