【仪器网 行业要闻】我们在电影或游戏中能经常看到，思维和执行力都与人类相差无几，但却是机器人这样的存在。不仅仅是在电影或游戏中，人工智能已经逐渐走进了我们的生活，甚至已经应用在了各个领域。这种研究、开发用于模拟、延展和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，不仅给许多的行业带来了巨大的经济效应，同时也为人们的生活带来了许多改变与便利。
像我们经常会在刷淘宝时发现，淘宝中推荐的用品居然恰好是我们所需要的，这种个性化推荐就是一种人工智能，它建立在海量数据挖掘的基础上，对用户的历史行为进行分析并建立推荐模型，从而能够主动给用户匹配所需的信息。人脸识别也是一种人工智能，这是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，还涉及到了计算机视觉、图像处理等技术。
不仅如此，随着科技的不断发展，人工智能技术也已经渗透到医疗方面，并且成为近年来医学技术发展的一个研究热点。人工智能可以快速且不间断的阅读海量的文献，并且能够拥有十分全面的基础知识和最新进展，在不断“学习”专业医生的医疗知识后，不仅可以用于对个体或群体性疾病的预测，并给出相应的健康建议，同时也能辅助诊疗、辅助治疗，从而降低误诊率。而其中，最能让人工智能大展身手的，无疑是在医学图像中的应用。
近些年来，我国也不断推出相关政策规划来积极响应且规范人工智能技术在医疗行业的发展。《新一代人工智能发展规划》中指出，要围绕医疗等关乎民生的刚性需求先行发展，为大众提供更高效多元的智慧医疗服务；《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中提到，规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用，明确支持研发健康医疗相关的人工智能技术。
人工智能技术不断辅助医学图像处理
人工智能技术的运用对于医学图像分割具有重大的意义和应用价值，它可以将医生的精力从图像分割中解放出来，并且能够提高分割效率、缩短分割时间、减少主观偏差。在近几年的一些研究中发现，这种基于深度学习的卷积神经网络算法在不断地改进中，逐渐能够在医学图像上对一些较为复杂的组织结构达到十分可观的分割效果。研究人员认为，该方法比现有的方法运行更快，而且检测精准度不会受到其他污染物的存在的影响，还具有高精度的全自动身体成分分析的潜力。
蚁群算法是一种能够在图中寻找优化路径的几率型算法，部分研究中使用蚁群优化算法，有效克服了图像自身变化较多的因素对传统方法的干扰，试验结果显示对血管和半点的检测同样具有理想效果。这种算法不仅被用在对糖尿病患者视网膜中视神经盘的彩色解剖图像检测中，还能够与向量机模型结合，从而有效评估医学图像处理中点选择概率的问题。
人工智能还可以辅助疾病的预后评估。通过患者信息和图像分析，提取肿瘤的物理特征，从而预测疾病治疗反应，评估疾病的预后，从而帮助医生能够更好地选择合适的治疗方式。例如，可以建立人工智能影像组学模型，预测射频消融和手术切除的无进展生存期，在基于深度学习的影像组学模型下能够实现无进展生存期的术前准确预测，从而促进极早期或早期患者的最优治疗方式选择。可以看出，结合深度学习和影像组学的优势，能够更大程度地对疾病进行治疗反应预测和预后估计。
不只是以上算法的运用，还有遗传算法、人工免疫算法、进化算法等智能算法也不断出现在医学图像处理各应用领域之中。近年来，人工智能方法在医学图像处理中的应用十分广泛，其中所涉及到的医学图像种类也十分丰富，包括 MR 图像、 超声图像、PET 图像、CT 图像和医学红外图像等，所涉及的病变和检测对象也遍布人体各部位。人工智能已经真正融入到了医疗的每一个环节中。
“万能”的人工智能技术也存在瓶颈？
我国医学图像数据总量巨大，但利用效率却不高。据权威调查数据显示，医疗行业非结构化数据占整个数据量的90%左右，其中包括医疗相关系统所产生的医疗图像。尽管数据庞大，但这些数据缺少一个统一标准、跨平台分享的生态环境，导致其利用率和利用价值都不高。人工智能医疗影像图像在高质量数据获取和标注上仍然存在较大的挑战。
在人工智能的数据处理流程中，其重点环节就在于数据预处理工作，数据标注的准确性会直接影响最终诊断结果。目前的深度学习算法大多都属于监督学习，需要医生的精准标注进行训练，尽管小样本学习已经有所突破，但标注这些变异较大的结构反而会大大增加医生的工作量，仍然需要消耗大量的时间和精力。
人工智能辅助疾病诊断模型业还存在构建的通用性模型在特定任务中表现不理想的情况，在模型的构建上，往往对图像的源数据质量要求比较高，如果只用来自一家医院的数据，而不入组其他医院的数据，那么最后构建的模型，就无法精准智能诊断其他数据源的数据。
让数字医学不断迸发出更强烈的光彩
尽管目前仍存在着许多难题，但医学人工智能依旧是数字医学发展的新方向，同时也是未来医学发展的必然趋势。近日来，香港大学工程学院一研究团队开发一种新人工智能演算方法，这种算法能够从数十万份X射线影像报告中自动获取监督信号来训练预测模型，研究团队利用该方法成功地将数据标注量降低90%，其预测的准确度更是超过了用全由人手标注的数据训练人工智能医学图像诊断模型，他们在降低开发成本的同时提高了数据处理量和速度、预测准确度也有提升，这为实现通用医疗人工智能迈出重要一步。
事实上，国内AI医疗器械市场规模从2019年的1.25亿元已经大幅增长至2020年的2.92亿元，同比增长134%，预计2022年将继续大幅增长，达到11.56亿元。据国家药品监督管理局2021年度医疗器械注册工作报告显示，截至2021年12月31日，全国各地药品监管部门共办理境内第二类医疗器械注册31509项、境内第三类医疗器械注册4596项。其中国家药品监督管理局批准的AI类医疗器械注册证书(二类证及三类证)一共153个。
总而言之，人工智能已经进入了一个快速发展的阶段，并且带给医学影像课间的变化，不断改变着医疗行业的工作流程与效率。在考虑医学图像实际特点的基础上，结合人工智能等不同领域的技术、多种类型的方法结合与改进使用、相互弥补算法功能的缺陷，必然将会是医学图像处理技术的一个重要发展方向。医学人工智能时代已经来临，我们亟须跟进数字医学和人工智能时代的脚步，激流勇进，为未来医学的创新和改革做出贡献！
(资料参考来源：中国新闻网、知网、知乎、科技日报、央视网)