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一、医学影像学会被人工智能取代吗

医学影像学不会被人工智能完全取代。一、医学影像的运用
通过医学影像学，医生能够观察和诊断患者的内部结构，帮助确定病变的类型和位置，并制定治疗方案。医学影像学需要医生通过对图像的仔细观察和分析，结合患者的病史和体征进行综合判断，这是目前人工智能无法完全替代的。二、人工智能的巨大潜能人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，快速准确地分析大量的医学影像数据，辅助医生进诊断和治疗决策。人工智能还能够利用影像数据进行预测和预后评估，提供更精准的预测结果。三、人工智能的限制和挑战人工智能算法的设计和训练需宏喊颂要大量的高质量数据，而这些数据往往需要由医生进行标注，成本较高且耗时。医学影像学是一个繁琐多样的学科，涉及到多个器官、疾病和病变，针对不同情况和临床背景，需要有丰腴的专业知识和经验支持，人工智能目前还无法完全胜任。人工智能在医学影像学领域有以下四点

1、自动渗竖诊断与辅助诊断
人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，学习和分析大量医学影像数据，提供自动诊断和辅助诊断的功能。

2、个性化治疗方案根据患者的个体特征和病情，人工智能可以利用医学影像数据和临床数据库，为医生提供更准确的个性化治疗方案。

3、影像数据挖掘与知识发现通过人工智能算法对大规模的医学影像数据进行挖掘和分析，可以发现新的影像特征、疾病模式和治疗规律。这有助于提高医学影像学的科学性和准确性，推动医学影像学的研究和创新。

4、远程诊断与智能辅助系统结合云计算和物联网技术蔽郑，人工智能可以实现医学影像的远程传输和远程诊断，打破地域限制，让专家可以随时随地参与诊断和会诊。智能辅助系统可以根据医学影像数据提供实时的反馈和建议，帮助医生快速做出准确的诊断。

二、人工智能在医学影像领域的应用

人工智能在医学影像领域的应用有骨折的治疗、识别神经系统疾病、胸部并发症的诊断。

1、骨折的治疗有时骨折和软组织损伤可能是肉眼看不见的。使用人工智能工具可以帮助医生对自己的诊断更加准确和自信。人类诊断学家通常通过首先关注其直接的临床问题来观察创伤相关成像。在这个过程中，有时可以忽略骨折。

2、识别神经系统疾病肌萎缩侧索硬化和原发性侧索硬化的鉴别高度依赖于医学影像系统。放射科医生经常会出现假阳性，这可以很容易地避免使用人工智能。手动分割和定量敏感性映射评估运动皮层通常是困难的。使用人工智能将对研究有很大帮助。它还将有助于开发一种有前途的成像生物标志物。

3、胸部并发症的诊断肺炎和气胸通常由放射科医生通过影像学检查确定。手工操作时，如果患者已有肺部疾病，如恶性肿瘤或囊性纤维化，识别可能面临困难。除此之外，在胸片上突出在横膈膜穹窿下的肺炎病例也常常被忽视。然而，人工智能的应用可以准确地识别出这些疾病，从而缩短诊断时间。人工智能的定义及发展：

1、人工智能的定义人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

2、人工智能的发展1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。

三、人工智慧(AI)在医学影像的应用契机—AI为提升医师工作效能的重要伙伴...

影像医学是大数据与人工智能(Artificial Intelligence, AI)在医疗照护应用的重要领域，「AI 与医疗大数据」为北美放射学会(The Radiological Society of North America，简称RSNA，是世上最大、最具影响力的医学学会团体之一)2018年年会最重要的主轴，该年会有关 AI 与大数据应用在医疗影像的重要结论如下：

一、AI将赋予医师更大能力以提供更好的医疗照护，但并未能替代医师工作。

二、AI演算效能已被认可，但应用成功的关键在于与医院既有工作流程之整合。

三、大数据是支持AI技术发展的关键，但数据取得需耗费大量有形及无形成本，并需考量隐私保护，各界正亟思透过演算、感测等技术与途径加以克服。

医疗影像人工智能之未来：全面影像照护

年会中勾勒未来25 年影像医学的发展愿景与应用情境 “全面影像照护(total imaging care)”(如图一所示意)，透过整合目前影像、早期影像、实验室检验、手术或检验结果、理学检查、病患基本资料、病患基因及风险因子等诊断数据的资料中心，医师可以收集与浏览整个以病患为中心的数据，并在影像处理与整合、待办工作优先顺位排程、自动化警示、自动产出影像检查报告等各式AI工具协助下，进行病患照顾决策。以工作顺位排程为例，AI以病患各式数据自动产生病患诊疗优先顺位建议，协助医师快速的决定工作顺位，可即时关怀病患，并与病患有效的进行沟通；在自动化警示功能方面，可提醒医师追踪检查工作；而透过AI分析自动产出影像报告内容，可以让医师更快速掌握患者的各项检查数据。

从以上的应用情境来看，医师最需要的并非最尖端且超越医师的AI技术，而是可以整合既有各式资料的介面，以及将AI工具导入医疗场域，以纾解目前医疗现场亟需人力的情形。

AI 定位于辅助医师，而非取代医师

AI在医疗影像应用目前主要在于协助医院与医师提供患者更好的医疗照护，而非替代医师，这是医师意见领袖与AI意见领袖的重要共识，值得我们省思AI与人类在医疗领域的定位与分工，进而研议AI医疗技术的开发策略与目标。或许将AI定位为诊断辅助或流程效能提升的重要工作伙伴较为适宜。由于人工智能与机器学习已被放射医学领域的专家认可为影响放射医学未来 10 年重要的科技项目，未来这些AI技术如何与医院既有工作流程(work flow)整合，将是持续关注的重点。