国际关注∣解读“加拿大放射科医师协会关于人工智能在放射学中应用的白皮书”-概要篇

概要篇

随着AI的快速发展，其几乎已经席卷了医疗行业的各个方面，而放射学就是这其中发展最快的学科之一，你是不是会时不时的听到AI成像、AI读片、AI辅助诊断肿瘤、AI辅助视网膜OCT诊断糖尿病视网膜病变等眼内疾病、AI会不会取代放射科医生……虽然我们零零散散地接受了这么多AI在放射学领域内应用的消息，但是我们却无法系统地了解AI对放射科的影响，因此今天我们从国际视野入手，来了解一下AI在加拿大放射科医学领域内的发展，对《加拿大放射科医师协会关于人工智能在放射学应用中的白皮书》进行详细全面的解读。

该“白皮书”原文是发表于《加拿大放射科医师协会杂志》的“Canadian Association of Radiologists White Paper on Artificial Intelligence in Radiology”，（Canadian Association of Radiologists Journal 69 (2018) 120-135）。

本白皮书从加拿大放射科医师协会A工作组成立开篇，从工作目的、AI术语、教育、研究和开发、临床应用、具体实施、结构和管理、放射科医师的角色以及AI对放射医学的影响9个方面全面深入地解读了AI在放射科领域的发展情况以及其带来的机遇和挑战，虽然加拿大与我们国情不同，但是我相信其中很大一部分内容对我们了解认识AI在放射科中的发展会有很大的帮助，无论您是医学生、放射科医生、放射科AI相关的研究者、放射科AI相关的企业工作者还是其他任何可能与放射科AI利益相关者，我相信你都能通过本白皮书了解当前行业的进展、解决一些困惑并为你未来工作的规划提供一些思路。

由于该白皮书内容很多，且有的章节内容比较多，有的比较少，因此我们分几次进行解读，为了方便您挑选自己感兴趣的部分来阅读，我先将目录以及我们的解读计划附在这里：：

《加拿大放射科医师协会关于人工智能在放射学应用中的白皮书》目录：

1.加拿大放射科医师协会（Canadian Association of Radiologists ，CAR）AI工作组简介

2.AI术语

2.1AI领域的结构分层

2.2神经网络

2.3学习过程

2.4给放射科医师的建议

3.教育

3.1图像分析AI研发的教育

3.2商业化教育

3.3放射科医生使用AI产品的教育

3.4循证医学

3.5建议

4.研究和开发

4.1机遇

4.2适当数据类型的获取途径

4.3医疗数字成像和通信（DICOM）的匿名化和去识别

4.4数据共享

4.5通用计算框架

4.6弥合死亡之谷

4.7学术和工业合作

5.临床应用

5.1临床工作流程

5.2应用类型

5.3使用案例

5.4区分正常和非正常

5.5改善计算机辅助检测（CAD）

5.6放射组学

5.7工作流程优化和质量保证

5.8分级和分类

5.9自然语言处理、计算机辅助报告和知识管理

5.10建议

6.具体实施

6.1数据

6.2互操作性框架

6.3伦理、法律和社会影响

6.4建议

7.结构和管理

8.放射科医师的角色

9.AI对放射医学的影响

《加拿大放射科医师协会关于人工智能在放射学应用中的白皮书》解读计划：

期待在未来的五天内我们一起系统学习和了解AI在放射医学领域内的应用进展，为您解答关于放射科学内AI相关的疑惑！

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