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。 与这种定性推理相比，AI擅长在数据中识别复杂的模式，并以自动化方式提供定量评估。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。 第一种是人工特征工程，这些特征是根据数学方程（如肿瘤纹理）来定义的，可以通过计算机程序来量化。 深度学习的另一个好处是减少了对人为预处理的需求，深度学习可以像受过训练的放射科医师一样识别图像参数，根据其他因素权衡这些参数的重要性，从而得出临床决策。 AI对肿瘤图像工作流的影响 ? 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。
作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。 前两期，我们分别推送了： 田捷教授：基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用 沈定刚教授：深度学习在医学影像分析中的应用 本期，我们将送上刘士远教授的演讲内容《中国医学影像AI发展现状与思考》。 刘士远教授现任上海长征医院影像医学与核医学科主任，中华医学会放射学分会侯任主任委员，中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，从事医学影像临床工作长达32年，具有丰富的医教研工作经验。 ? 因此，医学影像AI模型的发展需要满足临床需求，既需要符合医疗流程，也需要符合临床场景，还要符合检查部位要求，还要能与医生、研究人员和企业进行协作配合。 ? 医生是医学影像AI产品研发的领导者，机器要做人类的助手，负责阅图、分析和判断等工作，而不是做竞争者。 ? 反过来，医生也是医学影像AI模型的培育者和导师。
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) Fellow, Ge Wang教授谈论他对医疗影像教学的看法，原文是英文，本文由zxz编译，预计阅读时间10分钟。 ，人工智能始发力，医学影像更清晰），欢迎一并阅读。 ? The First College Course of Medical Imaging in the AI Framework 第一门在AI框架下的医学成像大学课程 创新驱动着人类文明，其过程在于找到各种方式来增强人类的能力 而通过断层成像我们克服了这一限制，因为这项技术利用外部测量来重构物体内部结构。依靠原创性的突破和持续不断的改进，断层成像技术已经对医学、工业、基础性研究等领域产生了革命性的影响。 在美国伦斯勒理工学院2019年秋季学期，我们首次同时面向本科生和研究生开设在AI框架下的医学成像课程。 课程的第一部分讲授关于人工神经网络的基本知识和技能。
与此同时，在医疗领域同样也掀起了一场革命，人工智能借助医疗影像大数据及图像识别技术，在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌等方面已取得了较为成熟的产品。 放射科检查流程、医学影像基础原理、DICOM协议，这些都要多少知道一些。另外，在一个商业产品化的医疗影像分析诊断软件中，AI算法（深度学习模型）其实只占整个系统的20~30%，或更少。 所以，现在几乎每个AI公司都已经成立了专门的软件组（部）---《医疗影像AI下半场，什么人才最抢手？》 这里所提及的Cornerstone, 是一套基于javascript语言实现的医疗影像库。 正如其名"基石", 它的诞生, 使得在浏览器的web上显示高清医学影像成为可能，要知道此前的这类应用只能由开发客户端的C##等语言才能实现。 Cornerstone除了处理图像移动、缩放、旋转、标注、测量、滤镜、图片融合等基础功能外，还提供了医学图像特有的窗宽窗位调整，借助其他生态配套库还可以实现MPR(多平面重建)。
虽然人工智能医学影像分析技术日渐精进，各项产品也纷纷落地，相关政策与审批未开放却使得AI医疗影像产品商业化困难重重。 尤其对于这种炎症，病毒性肺炎本身‘异病同影’现象比较严重，在帮助诊断这一块的功能可能还需要进一步拓展。”一名影像医学与核医学科主任表示。 如华为云与华中科技大学、蓝网科技合作研发推出的新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务，便是结合互联网科技优势，基于云PACS提供一站式的医疗影像解决方案。 但这样又不利于AI的学习更新与系统调试，技术服务商也不方便针对不同病征与病例难以开发新功能。 对于诊疗水准高、病历影像数据多的大医院而言，可获取的资料品质和数量相对稳定，对AI学习进化的速度更快。 结语 AI在新冠肺炎防治与诊断的成功应用加速了人工智能在医学影像领域的开花结果，其产品虽存在一些有待解决的问题，却也无法阻挡资本与市场的持续升温。毕竟，医疗是人类的刚需。
科室分布状况 从统计数据看，聚焦单科室的企业主要是影像辅助类企业与放疗辅助治疗类企业，例如连心医疗、大图医疗等企业在这一方面尤其专注，而单科室的AI企业多处于Pre-A轮与A轮。 整体上看，国内医疗资源缺口较大，影像设备升级存在较大空间，且能直观反应医院的综合实力，医院拥有动力购置影像设备与用AI补充医师人力的欠缺。相比之下，国内的人工智能产品更聚集于辅助诊断领域。 而对于体检中心/第三方影像中心而言，由于影像科的利益与医疗机构利益更为一致，更迅速的诊断，更精准的报告意味着更多的收入与更好的口碑，人工智能的价值会更为突出。 回到影像科医生的角度，他们的需求在于更少的工作时间与更多的科研支持。所以，如果通过与影像科医生交好的方式实现AI的商业化，实际上很难走通。 医疗数据库的建立与完善一直在循序渐进。据悉，国家卫健委主导建立的医学影像数据库包括超声图像库（40个病种）、CT库、MRI库等，一些医院或企业单位都具有相当的规模。
在全民高压生活节奏的当下，实现心血管普惠筛查与准确诊疗是应有之义，这方面，与医学影像紧密联系的AI或许有了用武之地。 迫切的需求和疲软的医疗应对能力错位，心血管医学影像领域急需要进行技术升级与流程再造，这时候，AI医学影像识别的价值体现出来，AI医疗创业者也开始出现。 ? AI心血管医学影像识别的落地，不是那么简单 AI心血管医学影像识别市场需求庞大、技术价值明显。 在成立一年之内，数坤科技也已完成逾亿元的 A 轮融资，远毅资本、华盖资本、晨兴资本等知名投资基金参与，足见资本市场对心血管AI医学影像识别的看重。 但是，倘若最难的路首先走通了，后面进入肺结节、皮肤癌等领域做全领域AI医疗可能会更简单。 不过，这都是创业的选择问题了，对大众而言，AI心血管医学影像识别的普及越快越好。 *以上图片来源与网络 完
由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开，针对医学影像创新和AI 由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开，针对医学影像创新和AI 区别于体外诊断，体内诊断过程中影像科医生往往是第一个看到病灶的人，但影像科医生并不参与治疗。 目前影像科医生的主要工作是发现病变，部分医院会邀请影像科医生参与MDT会诊，但并不参与疗效评估和随诊的相关工作。 冯教授希望未来影像科医生能更多地参与治疗，这有赖于各医院间的信息和大数据共享。 同年5月汇医慧影作为唯一一家医学影像AI企业，成为腾讯AI加速器首期学员。
针对医疗AI各个细分领域的创新，今年「AI最佳掘金案例年度榜单」特设了五个“AI+医疗”奖项，深睿医疗、依图医疗、联影智能、推想科技、微软亚洲研究院，凭借各自优势在众多优秀竞争者中脱颖而出，分别荣获「最佳医学影像辅助诊断奖 今年的北美放射学年会上，深睿医疗除了展示全线医学影像AI产品, 同时也发布新品“Dr.Wise儿童生长发育AI智能一体机”。 2017年的北美放射学年会上，依图医疗就发布了“医学影像人工智能科研平台”，联合世界顶级科研机构，加速影像类应用从科研到产品的转化 。 此外，uAI Vision还可赋能MI、MR、CT、RT、DR等多模态医学影像设备，实现全模态通用；凭借其嵌入式的AI运算单元，无须占用扫描设备主机运算资源，可轻松与设备实现数据传输，即插即用。 通过AI赋能，联影智能在磁共振加速扫描、PET-CT加速扫描与降噪、低剂量CT扫描等领域，也全面提高了成像速度和质量，提升设备性能。
我为什么选择医学影像这条路 重新审视AI这个工具：我眼中的人工智能与机器学习 当前AI医学影像技术的真实现状 实战案例详解：人工智能肺结节检测与良恶性诊断 经验分享：错误、弯路、失败、技巧、解决方法 致 AI医学影像领域的工作者：我们应具备哪些素质与技术 未来AI医学影像的机遇与突破点 关于《未来医疗大讲堂—医学影像专题》系列课程的更多介绍，欢迎点击超链接阅读： 《做AI的不懂医学，学医的不懂AI ？ 顶级”AI+医学影像“系列课程来袭》 以下内容节选自王立威教授课程 为什么选择医学影像这条路？ “医学影像相对而言是具有一定封闭性的问题。” 当前AI医学影像技术的真实现状 当然，不是说医学影像具有一定的封闭性，AI就能够在医学领域畅行无阻。 此外，病种与病种之间的差异度也很大，所以，AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。
下一步，利用AI+医疗技术，腾讯觅影将探索致力公益，特别是在一些医疗资源长期不足的偏远地区、欠发达地区，利用人工智能图像医学识别产品为当地群众带来高质量的辅助诊断。 腾讯觅影是腾讯首款将人工智能技术运用在医学领域的产品，通过把腾讯积累多年的图像识别、自然语言处理、深度学习、大数据处理等领先的技术与医学跨界融合，辅助医生进行疾病筛查和诊断。 据周旋介绍，目前该产品已从最初的食道癌早期筛查拓展到对包括胃癌、结肠癌、乳腺癌和肺癌等多个癌症进行AI辅助诊断，以及对肺结节、糖尿病性视网膜病变等医学影像进行智能识别，涵盖通过内窥镜、CT、眼底照相、病理等产生的各类影像 腾讯觅影产品总监周旋 主攻多个重疾筛查、辅助识别高风险患者 周旋表示，腾讯觅影产品团队已与多家国内权威医疗机构共建联合实验室，并邀请国内顶级医学专家、学科带头人指导病种研究方向，帮助训练AI产品的医疗图像识别能力 而图像识别技术则可帮助医疗影像诊断、病理活检，实现AI+医疗从“筛查--诊断--治疗--康复”全流程的参与。 ?
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作者：Arya 医学图像AI（博士）在读，研究方向为unsupervised deep learning; multi-modal; PET-CT. 至于如何由学转入产，首届医学影像大会，也提到了许多正在修订或出台的政策支持。 从就业来看，国内比如联影智能、商汤、腾讯是比较大头的做医疗影像领域的公司。 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。 举一个小例子，我年初去一个三线城市的三甲医院做小手术，术前与麻醉医师闲聊，说起自己做医疗AI，他们都激动不已，说这一定是未来的趋势。 我母亲也是医务行业从业者，年过50竟然还能与我聊一些AI在影像方面的应用，她也对这个技术非常有兴趣。
课程内容： 我为什么选择医学影像这条路 重新审视AI这个工具：我眼中的人工智能与机器学习 当前AI医学影像技术的真实现状 实战案例详解：人工智能肺结节检测与良恶性诊断 经验分享：错误、弯路、失败、技巧、 解决方法 致AI医学影像领域的工作者：我们应具备哪些素质与技术 未来AI医学影像的机遇与突破点 观看方式 关于《未来医疗大讲堂—医学影像专题》系列课程的更多介绍，欢迎点击超链接阅读：《做AI的不懂医学 顶级”AI+医学影像“系列课程来袭》 以下内容节选自王立威教授课程 为什么选择医学影像这条路？ “医学影像相对而言是具有一定封闭性的问题。” 当前AI医学影像技术的真实现状 当然，不是说医学影像具有一定的封闭性，AI就能够在医学领域畅行无阻。 此外，病种与病种之间的差异度也很大，所以，AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。
此次疫情让医学影像AI产品受到更多关注与认可，医学影像AI公司也将迎来一波新的发展机遇期。 医学影像成像设备及医学影像信息系统 封闭的医疗体系已经无法满足医学影像AI快速发展的需要，医疗机构、影像AI开发商等各方协作与联合成为必然趋势。 2017年8月，CFDA发布了新版《医疗器械分类目录》，新增了与人工智能辅助诊断相对应的类别，医学影像AI产品开始进入审批通道，个别企业获得了二类器械许可证并开启了初步的商业化，但医学影像AI产品的三类器械许可证审批始终引而不发 2020年1月，国家药品监督管理局审查批准了我国首个应用人工智能技术的三类器械-冠脉血流储备分数计算软件的注册，与此同时，其它多个医学影像AI产品也正在注册审批队列中。 随着医学影像AI产品三类器械许可证的审批加速，医学影像AI产品商业化将迎来一波新的发展浪潮。
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