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

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)絡構建數(shù)字模型，以及海量數(shù)據(jù)作為訓練素材，人工智能在解決了算法復雜、運算要求高的瓶頸后，終于與醫(yī)療影像逐步結合，深度學習在醫(yī)療影像分析領域開始沉淀。

人工智能在影像識別等方面的應用頗多，而且多是以技術為導向的公司在進行研究。東軟醫(yī)療推出影像云和人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用方案,飛利浦推出遠程醫(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)學解決方案“騰訊覓影”發(fā)布結直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)，利用人工智能技術輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)結直腸息肉，并實現(xiàn)實時鑒別息肉性質(zhì)。

“騰訊覓影” 結直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)，利用圖像識別、深度學習等人工智能技術，與消化內(nèi)鏡結合，實現(xiàn)了輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)結直腸息肉，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)生更準確、更高效地診斷結直腸腫瘤。

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，作為在智能語音領域獨樹一幟的科大訊飛在影像輔助診療領域也有布局，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行，尤其像醫(yī)療這種數(shù)據(jù)形態(tài)和特征較為復雜的行業(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。

因此，符合臨床場景、可以大規(guī)模落地應用的產(chǎn)品還有待開發(fā)。原因主要有幾個方面，首先訓練數(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，缺乏科學系統(tǒng)的臨床驗證技術、方法及標準；第三方面，相關知識產(chǎn)權歸屬不明晰；最后，缺乏相應安全、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)大學長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任，教授、博士生導師，上海市領軍人才劉士遠，從事醫(yī)學影像診斷工作30余年，擅長胸部疾病特別是肺癌的影像學診斷，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)療影像領域有深厚的理論和實踐經(jīng)驗。同時，劉士遠教授時刻關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)學影像領域的重大挑戰(zhàn)及對策，以及自己在人工智能應用于醫(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)學影像數(shù)據(jù)中學習和模仿醫(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域應用成熟，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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