1人工智能及其发展
人工智能主要是指基于计算机科学模拟人类认知功能的理论方法及应用系统，以扩展人的智能的一门信息科学。该定义最早出现于上世纪50 年代，用以描述计算机可理解、模仿以及提升部分人类特征，如推理能力、学习能力、问题解决能力、语言理解力及视觉处理等功能。人工智能涉及面极宽，包括大量的亚分支领域及技术。其中机器学习是人工智能的一个亚分支，主要关注于开发计算进行数据学习并进行辅助决策的运算法则。机器学习分为人工值守及无人值守学习两种模式。人工值守模式中需人工对计算机系统所获取数据进行辅助判断，从而帮助计算机进行被动学习；无人值守模式中计算机系统获取的均为无赋值的数据信息，并进行自我学习。近几年机器学习发展到深度学习阶段，尤其是深度神经卷积网络的出现，对现代社会产生了深远影响。这种人脑模拟网络作为新一代的机器学习技术，采用计算机模仿人类大脑神经网络结构构造出数学模型，可自动从数据中提取有意义的表征并进行独立判断。该网络模型具有多层级结构，每层具有不同的表征提取功能，通过在低层信息中获取高层的特征，最终实现对原始数据中的不同特征达到分类和聚类的作用，进而对结果进行判断。具有代表性的学习过程包括对人工系统进行原始数据“喂养”，使系统能够自动发现信息嗅探和分类所需的特征，通过筛选提取后，进入更高且更概括性的层级，经过多次分析归纳，系统可习得非常复杂的功能。这种学习过程的关键点在于这些特征的提取和聚类并非由人工定义，学习细节也不是由人工编写的程序予以详细定义，而是由学习程序在原始数据中自动归纳产生。深度学习对多维度数据的复杂结构探查具有极大的优势，可广泛应用于科学技术的各方面。相对于其他机器学习方法，深度学习在影像辅助诊断、药物分子分析、基因测序、脑功能网络重建以及预测疾病中具有显著优势。
2人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用
2.1骨龄预测
骨龄（BA） 是衡量儿童骨骼成熟程度的指标。BA 评估是儿科常用的一种放射学检查，该检查操作简单，只对左手和手腕进行一次X 射线检查。BA评估有助于监测生长激素治疗和诊断内分泌疾病。BA评估可以在计划矫正长骨或脊柱畸形的手术时进行，也常被用来预测个体的最终身高。人工进行BA评估烦琐、耗时，AI 则便捷、快速、准确度高，其在BA测量应用优势明显。目前，国内多家医院已正式上线AI BA 评测系统，与医学影像存档与通信系统（PACS） 并行运行，以辅助临床决策与诊断。需要注意的是，深度学习很大程度上依赖于大量的训练数据，同时防止过拟合也是训练深度学习模型过程中要解决的重要问题。因此，获取临床更适宜、更精准的自动化BA检测模型，还需更加深入的研究。
2.2骨折检测
骨折是临床常见疾病，也是放射科常见的急诊漏诊疾病。复杂骨折的临床分类识别对临床手术术式选择至关重要，而诸多复杂骨结构如脊柱与关节部分骨折临床快速分类还存在困难。使用AI 准确发现和分类骨折具有重要的临床现实意义。虽然利用CT 图像进行骨折检测是AI 的一个新兴研究领域，但已经有研究者尝试借助AI 技术对身体各部位的骨折情况进行判读。骨折判读和分类的AI 算法开发具有潜在的益处。AI可作为放射科医师临床诊疗的辅助手段，提高急诊患者中骨折的检出率，同时减少工作量。随着相关研究的进一步深入，我们相信AI 在X射线图像和CT图像的骨折判读和分类方面可以取得与医师相近的表现，甚至可能超过医师的表现。
2.3软骨及骨关节炎识别
在接受关节磁共振成像（MRI） 检查的患者中，识别软骨病变具有重要的临床意义。研究证实，具有形态学软骨成像序列的MRI 对检测膝关节内软骨病变具有高特异度，但只有中等敏感度。诊断性能高度依赖于图像阅读者的专业水平，阅读者之间只有中等程度的一致性。磁共振T2mapping 序列已被证明可以提高检测膝关节软骨病变的敏感度，但特异度有所降低。在MRI 检测软骨病变中开发基于计算机的标准化方法将有助于最大限度地提高诊断性能，同时减少主观性、变异性和由于医师的分心和疲劳造成的错误。将AI 算法的诊断准确性同放射科医师进行了比较，大多数算法都可匹敌相关放射科医师的正确性。然而，相同疾病的不同医师间判读常常存在一定差异， 如何建立用于AI 算法学习的金标准是至关重要的。
2.4韧带损伤检测
韧带是关节的主要组成部分，起到支持关节运动、维持关节稳定的重要作用。膝关节各类疾病的临床诊断通常都要参考韧带的状态。由于MRI、CT 等影像学图像均存在一定局限性，对韧带损伤程度的判断易受医师主观因素的影响。AI 算法的发展为提高韧带损伤检测的准确率提供了全新的技术手段。以往的韧带损伤检测算法缺乏对多模态信息的融合和利用，相关算法的性能依然存在提升空间。随着相关研究的深入，AI 在韧带损伤诊断和治疗的应用有望真正应用于临床。
2.5骨肿瘤
骨肿瘤是肿瘤中发病率较低的一种疾病，通常表现为多种形态成像特征，异质性强。其主要治疗方案是新辅助放射治疗和化学治疗（放化疗） 以及手术治疗。精确地从骨肿瘤CT和MRI 图像中分割出肿瘤病灶区域，对术前新辅助放化疗的计划制定，以及术后疗效评估都有着至关重要的作用。然而，人工勾画肿瘤区域耗时长，工作量极大。此外，不同的放射科医师对肿瘤区域的勾画结果易受主观经验、环境等诸多因素影响，且勾画结果不可重复。因此，临床上亟需实现肿瘤区域的自动分割和合理判读。目前利用CNN进行深度学习应用较广泛。AI 在骨肿瘤影像识别分割的应用很多。其在骨肿瘤图像的处理效率方面具有优势，但其对骨肿瘤图像识别的准确度有待进一步提高。比如，对于较小的骨肿瘤区域，自动分割方法存在一定的局限性，需要大量数据进行模型优化。
结语
随着AI 进一步向临床实践中落地，临床医师的工作效率必将进一步提升，从而将其从烦琐的日常工作中解放出来，使其能够专注于更富有挑战性的工作任务。
参考文献
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