目前，人工智能賦能醫(yī)療領(lǐng)域的場景主要表現(xiàn)在：虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險預(yù)測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究報告等模塊，其中，醫(yī)學(xué)影像無疑是當(dāng)前最熱門和有所突破的應(yīng)用場景。

人工智能給醫(yī)療影像帶來了新一輪的變革，通過模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建數(shù)字模型，以及海量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練素材，人工智能在解決了算法復(fù)雜、運算要求高的瓶頸后，終于與醫(yī)療影像逐步結(jié)合，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域開始沉淀。

人工智能在影像識別等方面的應(yīng)用頗多，而且多是以技術(shù)為導(dǎo)向的公司在進(jìn)行研究。東軟醫(yī)療推出影像云和人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用方案,飛利浦推出遠(yuǎn)程醫(yī)療影像解決方案“神飛云”中國智慧醫(yī)療云平臺, 同時，新華醫(yī)療、GE、西門子、聯(lián)影、邁瑞醫(yī)療、魚躍醫(yī)療、三星等行業(yè)大咖也紛紛推出多款智慧醫(yī)療產(chǎn)品。

2018年7月8日，騰訊旗下AI醫(yī)學(xué)解決方案“騰訊覓影”發(fā)布結(jié)直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)，利用人工智能技術(shù)輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)結(jié)直腸息肉，并實現(xiàn)實時鑒別息肉性質(zhì)。

“騰訊覓影” 結(jié)直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)，利用圖像識別、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，與消化內(nèi)鏡結(jié)合，實現(xiàn)了輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)結(jié)直腸息肉，并實時鑒別息肉性質(zhì)，以每秒分析10張影像的速度，為臨床醫(yī)生提供非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等狀態(tài)的實時提醒，輔助臨床醫(yī)生更準(zhǔn)確、更高效地診斷結(jié)直腸腫瘤。

其實，這是“騰訊覓影”發(fā)布的第二個解決方案，2017年8月“騰訊覓影”發(fā)布了早期食管癌篩查AI系統(tǒng)。此外，作為在智能語音領(lǐng)域獨樹一幟的科大訊飛在影像輔助診療領(lǐng)域也有布局，訊飛目前在肺部CT、乳腺鉬靶上都做出了實際應(yīng)用的產(chǎn)品。還有，其人工智能輔助診療中心接入了安徽全省40多家醫(yī)院，能夠?qū)崟r反饋醫(yī)生提交的影像診斷需求，在1秒內(nèi)給出結(jié)果。

雖然人工智能更新迭代迅速，業(yè)界也推出了多款產(chǎn)品，但醫(yī)學(xué)影像分析作為一個龐大的工程問題，很多工作都得一步步進(jìn)行，尤其像醫(yī)療這種數(shù)據(jù)形態(tài)和特征較為復(fù)雜的行業(yè)，它在人工智能鋪助診斷上面臨的難題，也是一個接一個，且彼此之間密切相關(guān)。

因此，符合臨床場景、可以大規(guī)模落地應(yīng)用的產(chǎn)品還有待開發(fā)。原因主要有幾個方面，首先訓(xùn)練數(shù)據(jù)集質(zhì)量參差不齊，或來源于公開數(shù)據(jù)集，標(biāo)注質(zhì)量欠佳，或來源個別醫(yī)院影像數(shù)據(jù)，缺乏多樣性、普遍性。第二方面，缺乏科學(xué)系統(tǒng)的臨床驗證技術(shù)、方法及標(biāo)準(zhǔn)；第三方面，相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)歸屬不明晰；最后，缺乏相應(yīng)安全、隱私及倫理規(guī)范等諸多問題。

面對難題，只有上下游通力合作,加強醫(yī)工合作,才能形成創(chuàng)新和突破。海軍軍醫(yī)大學(xué)長征醫(yī)院影像醫(yī)學(xué)與核醫(yī)學(xué)科主任，教授、博士生導(dǎo)師，上海市領(lǐng)軍人才劉士遠(yuǎn)，從事醫(yī)學(xué)影像診斷工作30余年，擅長胸部疾病特別是肺癌的影像學(xué)診斷，獲國家自然基金重點項目、國家科技部重大國際合作項目等資助，發(fā)表論文300余篇，獲省部級二等以上獎項6項，主編副主編專著與教材十余部，在醫(yī)療影像領(lǐng)域有深厚的理論和實踐經(jīng)驗。同時，劉士遠(yuǎn)教授時刻關(guān)注并思考人工智能與醫(yī)療影像的深度融合議題。

2018年8月31日劉士遠(yuǎn)教授將在OFweek（第二屆）人工智能產(chǎn)業(yè)大會——AI+醫(yī)療論壇上分享自己的主題演講《醫(yī)學(xué)影像人工智能面臨的挑戰(zhàn)與對策》，深入探討人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)及對策，以及自己在人工智能應(yīng)用于醫(yī)療影像方面的最新研究和思考。

人工智能可以從海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和模仿醫(yī)生的診斷“經(jīng)驗”，在短時間內(nèi)快速提升診斷能力，輔助醫(yī)生減少誤診。一旦人工智能在影像分析領(lǐng)域應(yīng)用成熟，可以迅速解決影像科工作量大、診斷效率低的痛點。

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