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AI 技术在医学影像中的应用及行业发展现状
  影像医学发展现状
    影像学诊断人才资源紧缺。医疗机构普遍缺乏高水平的影像医师，在疾病诊断时往往会发生同病异影，异病同影等情况。
    传统定性分析存在诊断误差。医生普遍擅长定性分析，很多微小的定量变化无法通过肉眼判断，很难做到定量分析。
    医生阅片时间长。目前的影像呈现方式为数据和图像，而不是最有效的信息，很大程度上限制了医生的人工阅片速度。
  AI + 医学影像助力疾病诊断
    影像设备的图像重建
      AI 可以通过算法的图像映射技术，将采集的少量信号恢复出与全采样图像同样质量的图像，而且使用图像重建技术，可以由低剂量的CT和PET图像重建得到高剂量质量图像。这样在满足临床诊断需求的同时，还能够降低辐射的风险。
    智能辅助诊断疾病
      智能辅助诊断肺部疾病
        国内应用 AI + CT 影像最为成熟的领域在肺结节的识别上。AI 能够有效识别易漏诊结节比如6mm以下实性结节和磨玻璃结节，且准确率在90%左右，同时能提供结节位置、大小、密度和性质等。除此之外，能对肺结核、气胸、肺癌等肺部疾病进行筛查。
      智能辅助诊断眼底疾病
        目前应用最为广泛的是筛查糖网病。糖网病是常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的制药致盲眼病，早期往往没有任何临床症状，一旦有症状已错过最佳治疗时机。
我国糖网病患者约2700万，随着人们对糖网病筛查的重视，眼底读片需求增加，但从事眼底医疗服务和研究人员仅800～1000人，医疗资源严重匮乏，误诊、漏诊情况较多。将人工智能应用到眼底读片中，进行初步筛查，可大大改善目前糖网病筛查效率。
AI 通过对眼底图像的深度学习，可实现对部分眼底疾病，除了糖网病，还有青光眼、老年性黄斑变性、白内障和黄斑裂孔的诊断。
      智能辅助诊断脑补疾病
        目前脑部疾病的智能诊断包括脑出血、内动脉粥样硬化诊断、颅内动脉瘤诊断和颈动脉易损斑块评估等。
其中，脑出血是神经内外科中高致死致残率的一种难治性疾病。AI + 头部CT，基于机器视觉与深度学习技术，可以迅速定位脑出血区域，精确量化出血体积，判断是否存在脑疝，同时，能以秒级速度完成专业要求高、耗费时间长的影像评估，协助医生准确判断，让患者第一时间获得最优治疗方案。
      智能辅助诊断神经系统疾病
        AI 在神经系统疾病里的应用主要包括癫痫、阿尔兹海默症、帕金森病。AI 可以将患者的影像数据进行处理分析，并与正常人群组做统计比对，从而计算得到代谢异常的病灶大小、位置等信息，通过认知技术，给出治疗方案的建议以及治疗效果的预测。
      智能辅助诊断心血管疾病
        AI 可以在胸部 CT 数据基础上，利用深度学习技术和图像处理技术，设计特定算法后评估冠状动脉易损斑块，进行冠心病智能辅助诊断，规划支架手术置入方案等。同时还可以智能诊断主动脉疾病类型、主动脉瘤等复杂疾病。
    智能勾画靶区
      目前，放疗是肿瘤病人的主要治疗方式之一，而病变器官的正确定位及精准勾画是放疗的基础和关键技术。因此，在放疗之前首先需要对CT图像上的器官、肿瘤位置进行标注，按照传统方法，一般需要耗费医生3～5个小时。
通过应用AI技术可大幅提升效率，AI智能勾画靶区的高准确率能够很大程度避免由于靶区勾画的不准确导致的无效治疗。目前，AI+靶区勾画已经成功运用在肺癌、乳腺癌、鼻咽癌、肝癌、前列腺癌、食管癌和皮肤癌上。
    智能判断病理切片
      病理切片的判断是一项复杂的工作，往往需要医生具有非常丰富的专业知识和经验，而且即使具有专业经验的医生，也容易忽略不易察觉的细节从而导致诊断的偏差。而将人工智能引入病理病理切片的研究，通过学习病理切片细胞层面的特征，不断完善病理诊断的知识体系是解决读片效率以及诊断准确值的最好的办法。
    其他智能辅助诊断方案
      人工智能在医学影像中的应用还包括脏器的三维成像、超声辅助甲状腺结节、骨龄分析、骨折智能诊断等。
  部分 AI + 医学影像企业及其业务模式
    AI+医学影像产品和企业不断涌现，根据火石创造数据库显示，目前国内AI+医学影像企业数量超100家，单笔融资过亿的案例近20起，融资总额超过26亿元。部分公司及其涉及其业务模式见附表：
    附表 部分AI+医学影像公司及其业务模式