近年来，人工智能的快速发展已经极大地改善了医疗保健服务。特别是在医学影像诊断方面，AI智能影像辅助诊断技术为医生提供了极大的诊疗便利。
在海量影像中，迅速找出异常征象是影像医生的工作。AI智能影像辅助诊断技术可以通过让计算机接收和分析大量的医学数据，从而辅助医生做出更加快速、准确的诊断。它具有病灶识别、快速定位、分类、图像切割、数据管理、结构化报告等功能，使医生只需在此基础上即可做出精确诊断，帮助医生从各个维度了解病情，有效减轻影像科医生的工作负担，降低误诊、漏诊率。
同时，随着分级诊疗政策的推进和基层医疗需求的释放，医学影像数据会更快增长，随之带来的影像诊断医生缺乏的问题将更加严峻。基层卫生医疗机构的影像科医生在数量、资历、经验等方面与高等级医院的影像科医生存在较大差距，而AI智能影像辅助诊断技术在诊断水平上能接近高年资医生，不仅能帮助基层医疗机构减少误诊，且可作为培训低年资医生的实用工具，有利于提高基层医疗机构的诊疗水平，促进国家分级诊疗政策的落实。
什么是AI智能影像辅助诊断技术？
医学影像是由专业医学成像仪器，对指定的组织器官，发射特定物理介质探照，并使用相应设备接收而形成的影像。医学影像借助某种信号的强弱反映目标的内部环境。
AI智能影像辅助诊断技术是人工智能与医学影像学深度结合的产物，它充分利用采集的影像数据及样本标签，借助高性能计算机等基础设施，整合先进的统计分析、人工智能等理论、算法和方法，训练具有性状（疾病）针对性的智能分析模型，实现全流程的智能医学辅助诊断。
AI智能影像辅助诊断技术存在的意义
传统的医学影像分析是医生运用影像学等专业知识，凭借规律和经验对医学图像进行分析，但这种人工分析的方式效率极低。利用AI智能影像辅助诊断技术可以快速、精准筛查出少数的异常医学图像，同时自动挖掘出复杂疾病中的致病机理，对危重疾病准确分类分级，从而减轻医生的诊断压力，为医生做出临床诊断和制定科学的治疗方案提供关键依据。
AI智能影像辅助诊断技术能够缓解医疗资源不足、分配不均的现实问题。对于基层医院来说，相比于三甲医院，其医疗水平相对落后，人员综合素质上相对较低，其对复杂影像的处理能力、判断能力更为薄弱，因此误诊、漏诊率更高。而基层医疗机构，又承担着大量的“两癌”筛查的工作任务。人工智能通过把影像诊断结果进行前期的分析和处理，可以极大地提高筛查效率，降低误诊、漏诊率，进而提高综合医疗水平，并且减轻大医院的接诊压力。
AI智能影像辅助诊断技术的作用
AI智能影像辅助诊断技术具有对医学影像进行图像筛查、病灶分类、定位、检测、图像分割等优势。它能够在海量的医学影像中准确、快速且客观地筛选出特定疾病的影像，确定图像中病变区域的空间位置，检测需要识别图像中所有的目标并且确定其类别，并在医学影像中分割标注出不同的组织和器官，计算图像中的血流量等代谢信息。
以肺结节人工智能筛查为例，正常的一个肺部CT平扫检查具有几百张片层，而一位熟练的诊断医生想要从这些复杂的影像中发现并诊断病灶可能需要花上20-30分钟，甚至是更长时间。而通过AI智能影像辅助诊断技术的精准定位与检测，自动检出实性、磨玻璃、钙化以及混合结节、疑似肿块等，仅需30秒便可自动生成结构化影像报告供医生审查，双肺结节检出率高达99.64%！对0.5mm的微小结节都能瞬间定位，快速标记结节大小、密度，并初步分辨良恶性，有效帮助医生更加精准筛查肺结节，使肺癌患者及早得到良好诊治。
除上述肺结节人工智能筛查示例外，目前已形成了全链路人工智能产品解决方案，在影像、超声、病理方面都与AI智能影像辅助诊断技术高效结合，帮助医院实现自动化、高精度的影像诊断检查，让患者在疾病筛查中实现早期诊断、预测、治疗、疗效评估与监测。
人工智能不断推动医学影像的发展，AI智能影像辅助诊断技术势必成为未来医学发展的新方向，必须将紧跟数字医学和人工智能时代步伐，激流勇进，为未来医学的创新和改革做出贡献，进一步造福广大患者。
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