这篇综述提供了关于医学人工智能发展的简明概述，阐述了一项为期两年的工作（该工作跟踪和分享医学人工智能的关键发展事件，https://doctorpenguin.com），分析了AI用于医学图像的前瞻性研究和进展 ，提出了几个医学与人工智能研究途径的新观点，包括非图像数据源、非常规问题公式和人工智能协作，最后讲到了AI的技术问题以及伦理学挑战（fig1）。 为了建立对医学人工智能系统的信任，需要更强的报告透明度和验证标准，包括对临床结果影响的演示。 4 结论 尽管人工智能在医学领域取得了长足的进步，但其验证和实施仍处于早期阶段，需要更多的实际解决方案和大胆的尝试。未来，越来越多涉及非图像数据类型和非常规研究范式的新型人工智能研究将会出现。 人工智能与人类协作的方式值得进一步探索。目前医学人工智能仍然存在重大的技术和伦理问题，但当这些关键问题得到系统性解决后，有理由相信AI将会彻底改变医学发展的未来。
依赖成像数据的医学领域包括放射学，病理学，皮肤病学和眼科学，这些领域已经受益于AI方法的应用。比如在放射学中，有经验的医生一般通过视觉来评估医学图像来检测，表征和监测疾病。 把AI集成到临床工作流程中作为辅助医生的工具时，可以更准确和可重复性的进行放射学评估。 AI在医学成像中的两种方法 ? 目前有两类AI方法被广泛应用到医学图像中。 这种数据驱动方法允许更抽象的特征定义，使其更具信息性和可推广性。因此，深度学习可以自动量化人体组织的表型特征，可以在诊断和临床护理方面取得实质性进展。 肿瘤学三个主要的临床放射影像学任务：异常检测，表征和变化监测。 表征是涵盖疾病分割，诊断和分期的总称。最近用于分割的深度学习架构包括全卷积网络，它仅包括卷积层，输出是整个图像的分割概率图。其他架构，例如U-net，是专门为医学影像而设计的。
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言归正传，上次我们聊过《人工智能时代，医生都要失业了？》，答案当然是否定的。医学在很大程度上来说是经验科学，实际上，医生对疾病的把控性是有限的。 换句话说，目前的人工智能是一种较弱的智能，其主要应用于基因测序、辅助诊断、医学影像、药物研发等方面。 今年8月份，腾讯公司发布了AI医学影像产品——腾讯觅影，同时成立了人工智能医学影像联合实验室，并启动全球首个应用AI医学影像的食管癌早筛项目的临床预试验。 医生向“沃森医生”输入患者的年龄、性别、体重等基本情况和癌症分期、局部复发、化疗方案、病理分期、癌症转移等多项具体情况后，只要短短十多秒，“沃森医生”就会给出治疗方案。 目前，像电影大片里的高端医学人工智能目前还难以做到，路漫漫，还需要IT人士及相关学科多努力，相信未来会更好！ 本文图片来自网络 ，文字内容原创，欢迎大家继续关注U医社，下次我们聊聊手术机器人。
文章目录 1 图像和数字图像 2 图像分类 2.1 简单分类 2.2 传感器分类 2.3 维度分类 3 图像处理流程 4 医学图像 1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)， 和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点： 图像数字化： 图像进入计算机后，对图像进行数字化（映射）。 图像数据： 生活中是二维的，医学上通常还有3维和4维的。比如在关注心脏跳动的时候，不仅关注其三维结构，还要关注时间轴变化。 三维图像：一个像素描述成一个体素。 数字图像：一个目标的数字化表征 数字图像处理：包括处理和分析两个过程 数字图像采样与量化： 采样：测量图像中每个像素位置的灰度值。 4 医学图像 （1）CT图像： 骨结构、组织结构（不太清晰） （2）MRI（核磁共振）图像： 清晰看到除了骨结构之外的一些软组织，更能描述人体软组织结构。
作者：Arya 医学图像AI（博士）在读，研究方向为unsupervised deep learning; multi-modal; PET-CT. 从科研来看，深度学习在医学图像分割的传统应用上，如分割、配准等已经有疲软之势，基本都是用U-Net糅合来去。 值得注意的是，医学图像处理，一直是一个学界业界联系紧密的领域。 其中联影智能是联影（国内最大的影像设备公司之一）旗下公司，由医学影像领域内最大牛的人之一沈老板带队，有巨大资源优势；商汤是炙手可热的人工智能公司；腾讯不用多讲。 进入有医学资源的公司或实验室 2。关注clinical value 3。从影像和临床角度、结合深度学习方法的优势进行创新，放弃炼金术。
人工智能的快速发展必然对未来的医学产生深远影响。例如，前面提到的基于大数据之上的深度学习和增强学习等技术完全可以用于更广泛的医学领域，发展成为人工智能医学专家。那人工智能到底是什么技术呢? 因此，人工智能医学专家应该能够向人类医学专家那样，自动识别和记忆患者的临床信息、自动积累医学知识和经验、自动学习诊疗知识和处理方法、自动基于所有医学和患者的信息资源思考、分析临床案例并给出最佳诊疗决策等 其中，较初级的医学人工智能是模拟单个医学专家的医学思想和诊疗模式，如某名老中医的辩证思维系统，它是个体专家的医学知识和临床经验的模拟，属于传统的经验医学范畴，必然有它的局限性。 总而言之，这些传统的医学人工智能系统由于太初级，多少年来一直停留在实验室里和研究阶段，尚不能被广大医生和患者所信赖和接受。 由于这些医学人工智能可以不断地学习了大量的人类医学专家的知识和经验，它更具有医学专家的代表性和可靠性，并有可能超出单个人类专家，技术更加成熟和更被人们所信任。
此外，人工智能系统对心脏病的判断是基于对患者视网膜的扫描——一种已知的为人们的心脏健康提供线索的方法——几乎和传统的血液测试一样准确。 一个人工智能的心脏测试 “在我看来，这显然是医学的下一个自然步骤，”约翰·霍普金斯医学院奥斯勒医学培训项目主任桑杰·德赛博士说。 计算机视觉技术在成像方面非常有用，但它远不是研究人员在医学领域使用人工智能的唯一方法。 在斯坦福大学医学院,乔什·诺尔斯博士是使用病人的电子健康记录(EHRs)来识别之前未被诊断出患有家族性高胆固醇血症(FH),遗传心脏病影响1 250人,结果在一个高的机会早发性心脏病和心脏病如果不及时治疗 乔什·诺尔斯博士正在帮助使用人工智能和机器学习来识别潜在的心脏病人 。(资料来源:Norbert von der Groeben/斯坦福医学院) ?
整个医疗保健链中的利益相关者正在寻求将人工智能(AI)纳入其决策过程。从早期药物开发到临床决策支持系统，已经看到了AI如何提高效率和降低成本的示例。 此外，讨论了在任何AI框架中集成各种类型的数据以限制偏差，提高准确性并为医学的跨学科性质建模的重要性。 ? 1 从实验室到临床的AI应用 近年来，人工智能技术在医疗保健研究中的使用急剧增加。 这些发展共同为AI创造了新颖而令人兴奋的机会，可以在多个阶段积极影响医学领域。 ? 图1人工智能在医疗领域中的应用。 毫不奇怪，人工智能研究人员已经利用这些数据使用线性模型和神经网络创建了预测模型，用于各种患者护理问题，例如患者再次入院或发生特定医疗事件的风险。 除了DL，线性模型对于在医学中采用AI也是必不可少的。 总体而言，人工智能已经在医学的各个领域取得了长足的进步，从药物发现到临床决策。我们认为，只有在我们继续优先重视生物学理解和数据/模型多样性以及预测性能的前提下，这些进步才会继续增长。
为了记录和总结国内同行的科研成果，中国医学影像人工智能20年回顾和展望（发表于《中国图象图形学报》2022年第3期“医学影像及临床应用”专刊）一文对中国医学影像人工智能过去20年的发展历程进行回顾和展望 在科学研究方面，已经吸引了众多业内顶尖学者投身医学影像人工智能领域，在医学影像人工智能领域的国际顶级刊物及顶级会议发表的论文数量逐年增加，在国内举办的医学影像人工智能领域国际知名会议数量和影响力不断增强 为了记录和总结过去20年中国在医学影像人工智能领域的努力和贡献，我们特意对中国医学影像人工智能过去20年的发展历程进行回顾，并对今后的发展进行展望。 白皮书由该联盟召集国内三甲医院关注人工智能的影像专家、研究学者和人工智能医学公司等产学研用各环节代表联合起草，从人工智能在医疗领域的应用、医学影像人工智能算法的最新进展、医学影像人工智能的需求调研、临床应用现状与展望 在近几年医学影像人工智能蓬勃发展但泡沫和乱象并存的时刻，该权威性报告为中国医学影像人工智能的未来发展提供了蓝图。
亮点 人工智能允许整合大量的多模式数据来建立预测模型。 对复杂的异质性疾病进行建模可以确定治疗靶点。 人工智能有助于设计、选择和重新利用与靶点相互作用的药物。 人工智能推动了计算型精准医学的出现。 通过提供前所未有的关于病人特性和候选药物特性的知识水平，人工智能正在促进计算精准医学的出现，允许根据个体病人在生理学、疾病特征和环境风险方面的特殊性，来设计治疗或预防措施。 人工智能还有助于通过整合大量的生物、医学影像和临床数据来记录患者的特异性，为精准医疗方法中的创新试验设计提供信息。 通过帮助提供对病人特征的前所未有的了解，人工智能正在为高度个性化的医学铺平道路，提供未来治疗和预防措施的视角，精确地根据每个病人的生理和疾病特异性的需求进行定制。 人工智能和ML也支持医学的发展，通过访问包括疾病、病人和候选药物的多维模型，预测性越来越强，并通过让病人和健康人参与管理他们的健康而进一步提升。
我认为我们在医学人工智能研究中有一个很相似的进程，因为我已经发现几乎所有的研究都可以适应几个明确的类别。 这三个阶段的概念是常用的、直观的，并且可能在一定程度上弥补医学和人工智能研究员之间的理解差距。要是您的崭新的最先进的人工智能系统为病人已经准备好了，这甚至就可以更容易的使医生和监管机构信服。 临床试验和人工智能试验的关键区别在于阶段I和阶段II，安全性并不是人工智能系统的关注点。这些系统在第III阶段之前根本不会应用于患者护理，因此对人类没有风险。 举例：所有的医学深度学习试验（除了一个以外）。这些论文从高端研究员到本科生以每周几次的速度发表着。甚至那些使用了医学数据和临床目标的 Kaggle 竞赛也算此类。 阶段III对于一个特别有效的系统的实验可能比阶段II研究创建的人工智能模型更小。 也就是说，我个人认为，第一个III期人工智能系统试验必须取得压倒性的结果，以战胜医学研究中保守的偏好。
今天将给大家分享医学图像读取，包括dicom图像和非dicom图像，图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果，最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。 采用SetDirection（）手动来改变相对世界坐标的方向矩阵值，将x和y方向换个位置，其它信息都不改动，输出图像如下所示。可以看到修改direction后图像的发生了旋转。 图像数据 我们用函数GetImageFromArray（）函数，可以将numpy格式的多维矩阵转换成sitk的图像格式，当然了前面也说到过sitk图像不仅仅有像素信息，还有origin，spacing和direction
有标注大数据的使用以及显著提升的计算能力和云存储实现了人工智能在各行各业的应用，尤其是其中的深度学习子类别。 在医学领域，人工智能开始在三个层面产生影响：临床（主要是通过快速、准确的图像解读）、健康系统（通过改善工作流程和降低医疗错误的潜力）、病人（让他们能处理自己的数据，从而提升健康状况）。 然而，在医学领域，人类与人工智能（AI）的整合才刚刚开始。 从更深层次看，医疗保健领域存在显着的长期缺陷，正是这些缺陷导致其回报越来越低。 除了改进无图像显微方法和细胞分析，深度学习人工智能也已被用于恢复或修复失焦图像。而且计算机视觉也已经帮助实现了单个细胞内的 40-plex 蛋白质和细胞器的高通量评估。 在生物医学领域和发现中已经实现的进展在被接受和广泛实现方面遇到的挫折要小得多，这些上游进展将引领这一人机共生。 ?
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果 随着研究的进步，机器学习已经渗透到许多不同的领域和学科。其中一些问题，如医疗领域，需要高度的问责性和透明度，这意味着我们需要能够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。 我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。 原文地址：https://arxiv.org/abs/1907.07374 作者：Erico Tjoa
过去几年中，我们团队的工作涉及到了人工智能领域的各个子类，包括计算机视觉、自然语言处理和机器人技术领域。 同时，对于实验室正在进行的一项新举措——尝试将机器学习和人工智能转化到医学的运用上，我们也感到非常兴奋。为此，我已经开始建立一个针对健康方面的数据、算法与系统的研究中心。 CSDN：在将机器学习以及其他人工智能技术应用到生命与医疗科学这条路上，您和您的团队做了哪些工作及部署？人工智能在医学战场上面临哪些挑战？谈谈机器学习在个性化医疗等医疗手段当中的应用？ Fei Sha：具有开拓精神的肿瘤专家，同时也是精准医学领袖David Agus博士带领着一支来自Lawrence J. Ellison转化医学研究院的团队。 此外，正如我在上文中提到的，人工智能系统通常只是某个复杂系统或进程中的一个小部分。那么，如何确保人工智能系统与其他组件顺利协作，是将人工智能推向实践和产品环节的关键步骤。
其中橙色亚组:C1，中间生存期和最高的新生CTRCD风险;蓝色亚组:最佳生存期和最低的新生CTRCD风险;绿色亚组:中度生存和中度复发CTRCD风险;紫色亚组:最差生存期和中度复发CTRCD风险。 其中从新生的CTRCD和死亡率的分布来看，患有新生的CTRCD的癌症患者在多个时间点上呈橙色和绿色的亚组(图4)。 肌钙蛋白-T和NT-proBNP是公认的心脏病风险评估的心脏生物标志物。与其他3个临床变量网络相比，肌钙蛋白T和NT-proBNP在最高新生CTRCD风险亚组(橙色)中具有更强的中间性和中心性。 肌酐是另一个临床变量，与其他3个亚组相比，橙色亚组中肌酐具有很强的连通性和中心性(图5)。同时，橘色、绿色和紫色亚组肌酐与肌钙蛋白T和NT-proBNP高度相关(图5)。 (A) 4个患者亚组的临床变量网络:橙色亚组:C1，中间生存期和最高的新生CTRCD风险;蓝色亚组:最佳生存期和最低的新生CTRCD风险;绿色亚组:中度生存和中度复发CTRCD风险;紫色亚组:最差生存期和中度复发
今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。
哈佛医学院和 BWH 医院的 Division of Pharmacoepidemiology and Pharmacoeconomics 是一个由 100 名跨学科研究人员组成的研究中心，汇聚了医学、 更多中心信息，请参见主页：https://www.drugepi.org/ 该研究中心正在招聘一名医学信息学博士后，博士后将获得哈佛大学医学院的任命，接受该中心和哈佛大学的教职工的密切指导，并参与一个或多个旨在利用先进的人工智能和信息技术分析大规模 导师团队还将包括医学信息学、人工智能方向的教职工。 在自然语言处理、机器学习、特征工程、医学信息学等领域有相关论文发表经验。申请人需要有开发人工智能 （包括统计机器学习、深度学习、大语言模型）开发或者应用经验。 对于健康相关数据有研究和分析经验者优先（非必要）。 四、 职位待遇 博士后将获得哈佛附属 BWH 医院和哈佛大学医学院的任命。工资将根据候选人的经验背景情况，遵照哈佛 BWH 的工资标准制定。
2018年7月20日，中国医学装备人工智能联盟成立大会暨医学装备人工智能峰会在苏州举办。工业和信息化部副部长辛国斌出席大会并作重要讲话。 当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，人工智能正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新契机、建设制造强国和网络强国的新引擎。 医学装备是人民健康的重要物质保障，医学装备与人工智能融合发展，将筑起未来医疗领域发展战略高地。 辛国斌指出，医学装备人工智能发展要在推进中完善体系，强化协同协作。 工业和信息化部作为行业管理部门，贯彻落实党中央国务院决策部署，会同有关部门积极采取措施推动医学装备人工智能发展，部门合作、央地联动、军民融合、医企协同的格局初步建立。 中国医学装备人工智能联盟由工业和信息化部、国家卫生健康委指导，中国医学装备协会联合北京协和医院等11家单位共同发起，旨在落实人工智能发展规划、“互联网+医疗健康”等国家战略，构建政产学研用金合作体系，推动人工智能与医学装备融合发展
［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。 人工智能概念 从40年代末到50年代初，由于计算机的发明和逐步使用，人们想象，如果有了强大的运算能力，是否可以产生一种智能的程序，从而逐渐替代一部分人的工作。这个想法掀起了“人工智能”的热潮。 医学影像处理典型的四大类问题是：影像分类、目标检测、图像分割和影像检索等。都能对应到日常临床应用里的一些痛点的、比较浪费人力的问题。
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