导读：很多朋友问到关于人工智能和医学影像哪个好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
医学影像学会被人工智能取代吗？
近年来，人工智能(AI)以各种方式进入了日常生活，从智能手机的语言识别工具到金融交易的分析，到自动驾驶汽车的算法，以及各种棋盘游戏，医学影像非常有可能是不久后的一个根本性的转变。
AI智能影像产品可以帮助放射科医生提升诊断的准确率、节省工作量不断加大的放射科医生的时间，以及可以进行良恶性检测和自动生成检测报告等。本文将从国外媒体报道和国内AI医疗影像企业盘点两方面来解读。
用人工智能给医学影像增加价值
在未来的5到10年内，人工智能很可能从根本上改变诊断成像。虽然这绝不能取代放射科医生，但它可以帮助满足日益增长的成像检查需求，防止诊断错误，并使生产力持续提高。
人工智能时代的影像
“很容易预测到，人工智能将越来越多地应用到医学成像系统中，”意大利医生Francesco Sardanelli在一篇关于放射学主导趋势的社论中评论道。
同样的，根据最近的一项民意调查，超过50%的医学领导者期望人工智能在监测和诊断方面的发挥重要的作用。尽管在成像领域的某些方面，人工智能已经是一种常见的应用，但市场分析预测到在未来5到10年，人工智能将进一步发光发热。一些新的人工智能方法，如“深度学习”，可以为定量、标准化和个性化成像铺平道路，同时有助于防止诊断错误，同时还能持续提高生产力。
哈佛医学院的放射学家基思·德雷尔(Keith Dreyer)在美国的一次专家会议上强调，“有意义的人工智能将会提高质量、效率和结果”，根据最近的一项民意调查，超过50%的全球卫生保健领导人期望人工智能在监测和诊断方面的作用能够扩大。
改变准则的挑战
有几个因素同时使AI融入放射学中。首先，在世界上许多国家，随着对诊断成像的需求不断上升，在放射学方面接受培训的医生遇到了短缺问题，这就导致了对工作效率和生产力更高的需求。例如，在2012年至2015年期间，英国的放射科顾问工作人员增加了5%，而同期CT和MR扫描的数量分别增加了29%和26%。如今，基本上放射科医生每3 - 4秒就要解释一个图像。
其次，随着数据的不断增多，如今扫描仪的图像分辨率不断提高。事实上，医疗数据的总体数据每三年翻一番。放射学在未来很有可能会从定性解释转为定量准则，从广泛的数据集中推导出临床相关的信息。“图像不仅仅是图片，它们更是数据，”美国国家放射学家Robert Gillies和他的同事们说。然而，这种转换需要很多自动化程序，至少其中一部分会在人工智能领域中出现。
最重要的是，错误诊断是一个尚未解决的问题。研究表明，有大概4%的错误诊断概率，错误率根据各个案例不同而变化，并且严重依赖于程序。此外，被忽视的病理结果不仅导致更糟糕的患者结果，而且也导致患者买单的机会。
人工智能可以帮助克服这些挑战，对于有效率的、基于数据的、且容易出错的诊断来说，AI是不可或缺的一部分。该领域一系列惊人的进展为这种乐观提供了足够理由。
让AI成为临床的一部分
人工智能在医学成像领域的应用并不算是新的，然而算法在目前是新的，它比传统的应用更强大。与以往的人工智能方法不同（美国在上世纪90年代末首次引入人工智能技术，主要用来筛查乳房x光检查，然而这有许多缺点），如今的技术会被证明是革命性的。
特别是深度学习，一种创新的机器学习方法，是分析成像数据的非常有力工具。深度学习依赖于被称为人工神经网络(ANNs)的计算机程序，这种神经网络受到大脑中神经生物结构的启发，在图像识别任务中，这样的ANNs的错误率现在只有几个百分点。
例如，一项初步研究表明，当使用两种深度神经网络进行图像分析，放射科医生仅仅评估可疑病例的情况下，几乎所有的肺结核病例都可以在胸片上检测到。这样的工作流程可能具有重大的实际意义，特别是在那些缺少放射科医生的地区。其他的临床人工智能应用范围包括CT的肺结节的改进检测、对脑组织和神经疾病的定量分析、成像生物标记、对心血管病人的死亡率风险评分。
今天，人工智能已经在加速放射科的工作。例如西门子Healthineers开发了一款基于AI的诊断软件“syngo.via”。它可以自动检测解剖结构、独立给椎体和肋骨编号、帮助精确的覆盖不同的测试。公司目前拥有400项专利和申请，并支持与顶级医院开展各种研究合作，以推广该领域。
显然，在实践中实施人工智能将需要跨学科合作，所以放射学专家在其中发挥了重要作用。对于证明每一种新算法的益处、考虑许可程序和技术标准的要求来说，这也是至关重要的。
然而，先进的人工智能方法很可能会在诊断成像中设置一个基准，不仅允许更高的自动化和生产力，而且还史无前例地使用了超出人类认知限度的定量成像数据。
“这些即将到来的发展并不会取代医生的角色,但将为医生们提供高度精确的工具来检测疾病、以一种容易理解的方式来分层风险、优化特定病人的治疗方式和进一步的测试,”洛杉矶 Cedars-Sinai 医疗中心的Piotr Slomka和他的同事在最近的一次专家评审中写道。
具体地说，在一些领域，比如说心脏成像，已经形成了定量导向，人工智能的采用可能非常迅速。然而，在许多其他领域，基于人工智能的算法很快就会把它们自己变成虚拟的“第二读者”，从而使放射学朝着更有价值和更高效的治疗方向发展。
智智医学和生物医学工程和影像技术哪个好
题主是否想询问“智能医学和生物医学工程的影像技术哪个好”？智能影像工程。医学影像学主要研究基础医学院，临床医学和现代医学影像等方面的基本知识和技能而智能影像工程采取先进的设备，所接触的技术都是最前沿的因此也就更好。智能医学工程是指以现代医学与生物学理论为基础，融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术，研究人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。
人工智能趋势下 “AI+医学影像”行业发展前景可期
我国医学影像医生缺口大，特别是具有丰富临床经验的医生十分短缺，而医学影像分析工作繁琐重复，医生数量的不足导致医学影像医生的工作量繁重，且人工阅读影像存在误诊率，人工智能技术在医学影像领域的应用可以很好的解决这些痛点，有利于减轻医生的工作压力、提高工作效率、提升诊断质量，因此“AI+医学影像”的发展被国家和各方面资本所关注。
根据新思界产业研究中心发布的 《2018-2022年AI+医学影像行业深度市场调研及投资策略建议报告》 显示，“AI+医学影像”是将人工智能在图像识别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。我国医疗信息化建设正在不断推进，随着医疗行业进入大数据时代，医疗数据的质和量都在快速提升，为“AI+医学影像”的发展奠定了良好的基础。
人工智能主要应用于医学影像的诊断环节，可分为两个阶段，一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别，给出初步诊断结果，提升医生工作效率；二是通过大量影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统 ，使其具备独立诊断能力，降低复杂疾病的误诊率，提升诊断水平。“AI+医学影像”可以帮助患者更为快速的完成检查，减少医生的读片时间、降低误诊率，提升医院的整体诊疗水平，患者、医生、医院三方均可受益。
自2015年以来，我国政策对人工智能发展给予高度关注，2016年国家明确提出医疗领域人工智能发展要求。2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升至国家战略层面，提出要实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 在国家政策的强力推动下，我国“AI+医学影像”进入快速发展阶段。
在政策和市场需求的双重推动下，“AI+医学影像”领域融资数量及融资金额快速增长， 科技 巨头也纷纷加码，百度、腾讯、阿里、科大讯飞等技术实力雄厚的巨头积极进入人工智能医疗市场，这些巨头在人工智能领域有着长期布局，在医学影像应用上能够快速取得新进展。 除此之外，人工智能医学影像创业公司也较多，在应用层建设方面具有一定优势。现阶段，我国共有40余家企业进入人工智能医学影像领域布局，但行业中尚未出现占据绝对优势地位的龙头企业。
新思界行业分析人士表示，在国家政策和资本的关注下，我国“AI+医学影像”技术发展迅速，随着“AI+医学影像”逐渐走出实验室，商业化落地式是各企业接下来的发展目标。 现阶段，我国“AI+医学影像”行业中的龙头企业尚未出现，未来能寻得更适合的商业模式迅速占领市场的企业将在行业中处于领跑地位。
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