随着人工智能的迅速发展，越来越多的领域开始引入人工智能技术，医学影像领域也越来越重视人工智能的应用。人工智能是一门将计算机学科以及数学等多种学科结合起来的综合性新学科，将人工智能技术通过改进或者是结合传统医学图像处理方法，应用于医学影像领域，将会很大程度地提高医学影像医生的工作效率，并能极大地降低人为错误因素[1]。
1 人工智能在医学影像领域的应用优势
1.1 强大的计算能力
强大的数据处理能力是人工智能发展的关键要素之一。人工智能主要基于计算机技术，因此拥有十分强大的计算能力，能够快速处理大量数据并从中提取有效信息。这就意味着在医学影像领域应用人工智能技术将会大大节省人工成本，提高工作效率以及准确度[2]。
1.2 强大的学习能力
人工智能具备较强的学习能力。人工智能通过处理分析某方面一定基础的数据信息，可以很快掌握此类信息的处理方法，此后将无需人工投入大量时间。通过在医学影像领域进行智能化处理数据的经历，人工智能将能更高效地进行学习，适应各种不同需求。
1.3 强大的逻辑推理能力
人工智能还具备超强的逻辑推理能力，能够利用众多算法在庞大繁杂的医疗数据中提取出正确有效的信息并进一步汇总梳理，实现逻辑推理功能，为人类的决策提供辅助性支持，解决较为复杂的工作。
1.4 强大的协调控制能力
人类借助人工智能强大的算法支持，可以更好地进行医疗资源的调配使用，可以避免出现细节性错误，大幅降低医疗资源消耗，同时提高了工作效率。
1.5 强大的模式识别能力
人工智能能够通过智能化的特征值提取以及特征值选择来进行高效的图像模式识别，这一点应用在医学影像当中可以帮助医生进行阅片诊断。
2 人工智能在医学影像领域中的应用进展
2.1 智能阅片诊断
人工智能拥有强大的智能模式识别功能，能够对医学影像当中是否存在病灶快速及时地判定，帮助医生进行筛查，提高诊断效率。目前，人工智能诊断技术在肺部疾病筛查、乳腺癌筛查以及前列腺癌诊断当中应用较为广泛，而且正确率显著[3]。例如常规的胸部CT模型一般来讲大约有300张的图像，若是采用人工阅片的话，一名有经验的医生也需要平均3-6分钟的时间，而且阅片的结果很依赖于医生的认真程度，容易有遗漏，而若是采用人工智能阅片则能大大缩减时间，约3-5秒内便能直观地显示出每一个结节的大小、位置以及成分等信息，而后人工智能可以对信息进行筛查分析，帮助医生对患者病情进行诊断。同时由于人工智能拥有强大的学习能力，可以不断地提高对于病灶的识别准确度，进一步帮助医生合理利用时间，完成对患者病情的筛查及诊断。
2.2 进行辅助治疗
人工智能可以辅助放疗靶区勾画。作为治疗肿瘤的主要方式之一，放疗过程中的靶区勾画以及治疗方案的设计向来占用医生大量的时间和精力，医生需要面对上百张的图像进行查看分析，对每层图像中的病灶以及危及器官进行逐层的勾画标注，这个过程往往需要至少三个小时的时间进行，而后医生还需要根据肿瘤的位置、大小以及形状等进行放射线的设计或者是具体的手术方案，此过程又将花费大量时间，甚至会拖延危重患者病情。若是患者后期肿瘤出现转移或者大小有所变化，就意味着需要重新对患者进行扫描并勾画靶区，这又将是一项繁杂的工程。而借助人工智能应用于医疗影像，可以替代人工完成靶区勾画中存在的大量重复密集型工作，节省医生大量的时间进行其他工作。谷歌与英国国家医疗服务体系联手合作开发出了一项人工智能靶区勾画体系，可以通过学习后自动进行头颈部肿瘤病灶的靶区勾画[4]。
另外人工智能还将有利于提高放疗疗效并尽可能地减小毒副作用，更加精确地检测并诊断出肿瘤病灶，辅助医生制定出个性化的治疗方案。同时，由于我国存在大量的肿瘤患者放疗需求，人工智能在医学影像中的应用能够在有限的资源情况下，极大地提供高质量的放射治疗，满足更多的肿瘤患者放疗需求。人工智能通过将一些优秀专家的行医经验以及积累的数据进行学习、分析、保存，可以在遇到同样情况的时候快速地给出治疗方案，而且能够将治疗技术传递到欠发达地区，实现资源共享，造福人类。
2.3 病理图像分析
目前，我国病理医生严重短缺，只满足了约10%的医疗需求，巨大的缺口导致了病理医生工作超负荷。一般来说，病理医生花费时间较长的工作是检查细胞病理切片，这项工作主要是在上亿级别像素的病理图片之中对微小的癌细胞进行识别，如此长时间精细的工作，即使是有经验的病理医生，也会出现一些错误。随着人工智能技术的迅速发展，许多的科技公司将人工智能应用于病理数据的分析，比如武汉兰丁公司所研发出来的全自动病理细胞分析仪可以在数以百万计的已标注样本之中学习辨别正常细胞与癌细胞的方法。[1]相对于传统的人工辨别，人工智能的应用可以使病理图像分析结果更加客观、透明、准确、可回溯，通过病理医生对分析结果的复核，若是发现错误诊断可以快速查明错处及原因，有效降低病理医生的工作量，提高工作效率。
3 人工智能在医学影像领域中面临的挑战
3.1 数据质量问题
人工智能在医学影像领域面临的首要挑战就是影像的数据质量问题。标准的影像数据资料是人工智能学习以及发展的关键。然而，目前我国医疗机构缺乏对于大量影像数据的统一规范标准，不同医院信息化程度不等，不同厂商的影像设备存在图像、算法以及参数设置等方面的差异，这就导致影像数据质量参差不齐。[5]
3.2 责任划分问题
责任划分问题也值得关注。由于人工智能的应用，医患之间多出了一项医疗智能系统，若是出现误诊、漏诊等情况，使得患者的诊断及治疗出现错误，导致患者健康受损，这其中的责任该如何划分？
3.3 缺乏符合临床广泛使用的产品
现阶段可供使用的开放性研究数据大多只局限于单一病种，如何建立统一的图像标准体系，将不同病种之间的医学影像数据统一化，是我们目前面临的一项重要问题。
4 结束语
虽然如今在医学影像领域中人工智能的应用尚未达到成熟阶段，只能代替医生处理一些简单重复性的工作，但往往此类工作最需要人倾注大量时间以及耐心，通过人工智能的引入，可以解决许多细节性的问题。同时，相信随着人工智能技术的不断发展，医学影像领域与其的结合会越来越多，将来会为医疗带来更大的便利，发挥出巨大的价值。
参考文献：
[1] 金子日.人工智能在医学影像分析中的应用[J].科技传播.2018(20):155-156.
[2]赵彤.人工智能在医学影像分析中的应用研究[J].数码世界.2019(04):4.
[3]韩冬,李其花,蔡巍,等.人工智能在医学影像中的研究与应用[J].大数据.2019(01):39-67.
[4]梁振宇,翟艳东.人工智能在医学影像中的应用[J].医学信息学杂志.2019,40(09):17-20.
[5]季冰,刘伶俐.人工智能在医学影像领域的应用与挑战[J].中国医学伦理学.2019,32(08):981-985.