憑借其提高的生產(chǎn)力和準確性以及更加個性化的體驗，AI正在徹底改變醫(yī)學成像。據(jù)Signify Research稱，到2023年，全球醫(yī)學影像人工智能市場，包括自動檢測，量化，決策支持和診斷軟件，將達到20億美元。

全球醫(yī)學圖像分析軟件的收入預測（Signify Research）

醫(yī)學成像處理中使用的AI技術包括深度學習，機器學習，AR，數(shù)據(jù)挖掘等。這些技術能夠實現(xiàn)疾病篩查，疾病診斷，醫(yī)學外科等方面的一系列目標。

AI激活醫(yī)學圖像處理：醫(yī)學圖像處理本質上是計算機視覺技術的應用。機器學習和深度學習等AI技術被用于計算機視覺技術處理的成像數(shù)據(jù)的智能分析，如成像配準和融合; 并可以協(xié)助醫(yī)生進行醫(yī)學圖像標記，疾病診斷和手術。

醫(yī)學圖像與其他類型的數(shù)據(jù)集成以供分析：如果在AI算法的訓練中將醫(yī)學成像數(shù)據(jù)與患者的身體體征，病史，遺傳信息，身份信息和其他非圖像數(shù)據(jù)相結合，這可以幫助機器分析更高維度的數(shù)據(jù)并提取最基本的特征。探索疾病背后隱含的相關性可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病。

深度學習在疾病診斷中超越機器學習：傳統(tǒng)的計算機輔助診斷（CAD）方法主要基于機器學習或專家系統(tǒng)，并且因機械運行或無益而受到批評。然而，深度學習算法已被證明更有效，并且可以更全面地處理醫(yī)學數(shù)據(jù)，提取有用信息并輸出疾病的關鍵點，從而使醫(yī)生免于耗時的臨床工作。

醫(yī)學成像使用情景中的

AI在處理醫(yī)學成像數(shù)據(jù)時，AI具有優(yōu)勢，因為CNN和RNN可自發(fā)地適應圖像處理。在醫(yī)院和其他醫(yī)療機構，如獨立成像中心和體檢中心，醫(yī)學成像處理已成為人工智能最重要的實際應用之一。

下表排除了沒有醫(yī)學成像數(shù)據(jù)的情景，例如醫(yī)學純文本處理。它也省略了生物電，其中圖像處理技術與通用計算機視覺技術截然不同。

谷歌--LYNA： 谷歌的LYmph節(jié)點助手（LYNA）深度學習計劃可以訓練乳腺癌患者的病理幻燈片，以準確檢測乳腺癌的傳播。該算法可以區(qū)分載玻片與轉移性疾病，并確定每張幻燈片中的癌癥部位和其他可疑區(qū)域。與LYNA相比，病理學家檢查幻燈片所需的平均時間僅為一分鐘，而沒有助手則需要兩分鐘。

ImmersiveTouch--ImmersiveView：這是一套集成的VR實時解決方案，用于優(yōu)化個性化的手術計劃，患者參與和手術教學。ImmersiveView套件將CT和MR圖像轉換為直觀，準確，高分辨率的VR模型，允許醫(yī)生操縱和探索患者的VR模型，以評估手術選項并為手術做好準備。

直觀的手術--達芬奇系統(tǒng)：達芬奇系統(tǒng)包括一個控制臺和一個包含腹腔鏡的病人側推車，腹腔鏡是一個細管，在終端設有微型攝像頭和光源。它的設計允許外科醫(yī)生靠近控制臺操作并移動攝像頭，攝像頭將圖像發(fā)送到顯示器以指導外科醫(yī)生。

醫(yī)學影像中AI的趨勢和局限性

人工智能技術受到醫(yī)學影像市場的歡迎，因為它可以降低效率低下并節(jié)省醫(yī)生的時間，但也有一些因素限制了AI在醫(yī)學影像中的實際應用。例如，大量醫(yī)學成像數(shù)據(jù)分散在不同的醫(yī)院，獨立的成像中心和研究機構中，這使得難以有效地組裝和利用醫(yī)學成像數(shù)據(jù)。

AI的快速改進繼續(xù)推動醫(yī)學成像技術的開發(fā)和部署。除疾病診斷外，AI還可用于分子/細胞水平的圖像處理和介入成像，協(xié)助非手術診斷和治療。預計監(jiān)管機構和行業(yè)協(xié)會將合作組建醫(yī)學影像專家團隊，為行業(yè)建立算法模型評估標準。