浅析人工智能医学影像应用的现实与挑战

现更多有价值的信息，能够有效辅助医学检验结果，从而提升判定准确率，对于今后的临床对策提供有效帮扶。影像组学的分析流程氛围五个环节，首先，是同构CT、PET等影像扫影技术采集需要的图像;然后，对图像有一个深入探究过程，进行图像分割，分为多个区域;其次，对有疑问的地方进行标注、提取，其中包括纹理、位置、形状等特征;另外，对标注出来的特征进行汇总分析，常用的分析办法有主成分分析、相关性分析等等;最后，是通过机器学习方法达成影像组学预测和评估，构建出分类模型。

影像组学的出现，打破了以往医学模式，摒弃了以往的形态学及半定量分析模式，较好的服务于医学领域，也在医学领域提供了海量的有效信心，对于探查部位的问题有了较好的初期判定，是重要的医学信息，也是医学中宝贵的研究财富。

2.3 影像基因组学

基因组学是伴随社会发展、时间推移而逐渐成熟化的医学内容，目的是实现更高效化医疗。传统基因分析手段依靠的大多是活检，其中的风险是不可忽视的，这也是它应用的弊端，容易产生不良反应和相关性的一系列问题。相较于以往，医学影像在目标上应用的负面影响并不明显，并没有展现出侵入性特点，在此基础上还实现了高分辨率、时空连续等特点，是目前生物医学最有前景的研究领域之一。

3  人工智能医学影像应用的挑战

人工智能医学影像虽然呈现出多元化的协助优势，并产生了高效化的工作模式，但是仍旧在医学应用中面临众多挑战，具体如下：

3.1 政策层面挑战

在2018年的政策法规中，强调了医用软件的分类，设定了不同审批通道。诊断软件需要需要通过算法，提供诊断意见，而且只具备单一的诊断功能，不能直接下定论，目录中的相关产品按照二类医疗器械进行统一管理;若诊断软件除了有效病变识别，还提出更明确的诊断提示，可以归为第三类医疗器械，按照第三类医疗器械管理办法进行统一管理。当下的状况是没有没有一家医疗企业的产品获得三类证，并未进行市场有效管理、规范。国家食品药品总局也在积极研究人工智能的临床状况，在借鉴西方国家经验下，既要保证产品的安全，又要为人工智能产品的长远发展规划好路线。

在医疗场景中，医疗服务的新增收费项目没有具体标准可参考，就算医院引进并应用人工智能产品，也不能尽快进行收费，后果就是导致人工智能产品采购意愿的下跌，无法尽快在医疗市场中流通，不利于人工智能相关研发企业的快速发展、快