近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，以人工智能医疗发展最为迅速的美国为例，科技巨头和资本巨头都在积极布局智能医疗产业，大批专注细分领域的初创公司也蓄势待发。
医学影像与人工智能的结合，是数字医疗领域较新的分支，而且是数字医疗产业的热点。医学影像包含了海量的数据，即使有经验的医生有时也显得无所适从。医学影像的解读需要长时间专业经验的积累，放射科医生的培养周期相对较长，而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面，都可以做得比专业医生更快，还可以减少人为操作的误判率。
近年，从图像中识别出对象物的“图像识别技术”的性能在“深度学习”的帮助下得以迅速提高。X光照片的分辨率为3000×2000像素。其中的恶性肿瘤的尺寸为3×3像素左右。从非常大的图像上判断一个很小的阴影状物体是不是恶性肿瘤，是非常难的任务。首先会将一张胶片进行预处理，然后分割成若干小块，再在每一块中提取特征值和数据库进行对比，最后经过匹配后作出阳性判断。在整个诊断过程中，人工智能也会自己做出深度学习，在病历库中寻找案例，做出自己判断的依据。放射科医师诊断1名患者的CT扫描图像需要10～20分钟，写诊断报告需要10分钟左右。
AI可以帮助人类积极管理慢性疾病，最大程度地减少昂贵的住院治疗。例如，通过可穿戴式设备收集患者数据进行分析，使医生能够远程，实时地监测患者的生命体征和血糖水平。人工智能辅助的诊断还将减少医生的工作量，并缩短获得医疗建议所需的时间。最后，AR / VR和跨现实技术可用于在虚拟病患上培训医学生并帮助患者康复。
如果小病灶能早点筛查出来，那么一些患者的人生，会少很多遗憾。
“比如肺癌，发病率、死亡率都比较高，早发现、早治疗，是我们与其‘战斗’最有效的手段。”马敏杰慨叹，但毕竟仅凭医生的肉眼，难以保证各医院的所有胸外科医生在每天大量读片的情况下，不漏诊、不误诊，且确实有些肺结节不易识别、难以追踪和统计。
针对此，几年前兰大一院引进了人工智能肺部小结节、肺癌筛查系统，逐步应用于临床。借助该系统，筛出了曾被漏诊、被定义为良性病变的患者，使其获得及时诊治。
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