【摘要】本文就現(xiàn)階段人工智能醫(yī)學影像運用的狀況與問題予以具體介紹，并就該領域的進一步發(fā)展提出了一些建議，試圖為人工智能醫(yī)學影像的發(fā)展提供一些應對策略的借鑒。

【關鍵詞】人工智能;醫(yī)學影像;發(fā)展挑戰(zhàn);應對策略

【中圖分類號】R445 【文獻標識碼】A 【DOI】10.12332/j.issn.2095-6525.2021.04.273

1 ?人工智能醫(yī)學影像應用的現(xiàn)實

醫(yī)學影像人工智能興起于20世紀60年代，當時，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡與人工智能型CAD軟件的廣泛運用，人工智能開始運用至放射科醫(yī)生的各種事務的處理中。進入到本世紀后，由于人工智能技術的趨于成熟，其在醫(yī)學影像中的運用不斷升級迭代，在腫瘤檢測、定性確診、自動導出報告、腫瘤提取等領域已獲得了廣泛的運用。

因為醫(yī)學影像臨床事務的處理涉及到許多領域，由于計算機技術的持續(xù)成熟，截止到最近這段時間，人工智能技術才逐漸運用至探究醫(yī)學影像上。人工智能醫(yī)學影像在水平各異的病情診斷上有了較大的應用，供應了更高品質(zhì)的服務，且因計算機技術的成熟而不斷在使用上變得成熟化、高科技化，可以對醫(yī)學圖像予以精準研究?，F(xiàn)階段，學術界的共識是人工智能技術被用于醫(yī)學影像領域的各種工作處理中，能使放射科醫(yī)務人員無趣、乏味的工作變得更為有趣，且降低人為出錯的可能，節(jié)約醫(yī)務工作者辦事所需的時間，提升診斷的精準率，協(xié)助精準醫(yī)療在影像醫(yī)學上的運用，然而就算人工智能技術可以獲得更高的技術能力且可以管理成本并使用在臨床工作中，人工智能也無法代替放射科醫(yī)生的所有臨床工作，特別是應當和人互動的一些事務。

按照《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的規(guī)定等文件對醫(yī)療行業(yè)設立的執(zhí)行目標，我國現(xiàn)階段開始傾向于培育和開發(fā)醫(yī)療影像輔助診斷平臺等醫(yī)療AI類商品。另外，醫(yī)學智能影像在深度算法上的運用與AI圖像判斷技術的改進，也使AI影像輔助診斷獲得了發(fā)展。但是，眼下我國醫(yī)學智能影像的發(fā)展基本上才位于初期，已上市的AI+醫(yī)學影像產(chǎn)品在各大醫(yī)療機構(gòu)才開始被應用，該行業(yè)可謂是才剛剛起步。

2 ?人工智能醫(yī)學影像應用的挑戰(zhàn)

人工智能醫(yī)學影像盡管具有豐富的協(xié)助特色，且?guī)砹藘?yōu)良的工作方式，然而始終在醫(yī)學運用中需要應對各種考驗。

2.1政策層面挑戰(zhàn)

在有關的政策規(guī)定中，注重了醫(yī)用軟件的劃分，設置了各種審批路徑。診斷軟件可結(jié)合相關算法的使用而給出診療建議，同時僅擁有一種診斷性能，無法直接做出判斷，清單內(nèi)的產(chǎn)品需以二類醫(yī)療器械予以集中管理;如果診斷軟件不僅包括有效病變判斷，還給出了更清晰的診斷提醒，能歸成第三類醫(yī)療器械，根據(jù)第三類醫(yī)療器械管理辦法予以集中管理?，F(xiàn)階段的情況是無一家醫(yī)療公司的產(chǎn)品得到了三類證，且沒有予以市場的高效管理與控制。國家食藥總局也在主動分析人工智能的臨床情況，在參考先進國家經(jīng)驗的基礎上，不僅應確保產(chǎn)品的安全，還應當為人工智能產(chǎn)品的未來設置優(yōu)良的發(fā)展路徑。在醫(yī)療情境中，醫(yī)療服務的收費內(nèi)容無詳細的要求可借鑒，即便是醫(yī)院引入且使用人工智能產(chǎn)品，也無法在最短的時間內(nèi)收費，結(jié)果就是使得人工智能產(chǎn)品的購置欲望不斷變少，難以盡可能地在醫(yī)療市場中運用，無法促進與人工智能有關研發(fā)企業(yè)的迅猛成長與進步。在該情形下，人工智能醫(yī)學影像難以發(fā)展得更快，不會達成在短時間內(nèi)的升級，也就使醫(yī)學行業(yè)的發(fā)展速度有所變慢，無法促進人工智能醫(yī)學影像更多性能的及時發(fā)現(xiàn)與運用。

2.2技術層面挑戰(zhàn)

人工智能在醫(yī)學方面是有其極大發(fā)展前景的，針對各種類型的人工智能，國家沒有制定一致的管理標準與運用標準，人工智能中的信息標注技術也具有各種缺陷，在使用方面無完全的把握，標注質(zhì)量重點因標注工作者的能力、責任感、工作態(tài)度等要素的干預，極易產(chǎn)生部分標注上的不足與問題，這是難以控制的，標注質(zhì)量難以獲得保障。在該形態(tài)下，應當制定有關制度予以合理干預，通過這種方式使產(chǎn)品研發(fā)變得更為合規(guī)。臨床疾病的類型有千萬種，要求人工智能產(chǎn)品結(jié)合各種疾病種類予以有目的性的研發(fā)，設計出一款擁有各種性能、多元化能力的智能化醫(yī)學產(chǎn)品是人工智能公司的核心發(fā)展趨勢，該目標是很難達成的。醫(yī)學影像在得到高品質(zhì)信息領域具有各種不足。第一，高質(zhì)量影像信息重點聚焦于有實力、經(jīng)濟條件佳的三甲醫(yī)院，無法達成信息共享，無法使用于經(jīng)濟落后地帶的中小型醫(yī)院，使數(shù)據(jù)在流通、分享方面的體系不足;第二，我國各領域的醫(yī)療信息有許多，盡管如此卻無法為人工智能影像的發(fā)展而提供幫助，由于各種信息均是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尚無相對不錯的借鑒意義與使用意義，又由于以各種設施、各環(huán)境下的數(shù)據(jù)無法呈現(xiàn)出真正的問題，無法為人工智能影像的使用而提供幫助;第三，臨床病癥內(nèi)容也依托技術的改進與升級，唯有持續(xù)改進、持續(xù)迭代，才可符合時代的發(fā)展，符合當代人的多元需求與治病需求。不僅如此，機器學習算法的廣泛使用也給人工智能醫(yī)學影像的應用帶來了不利影響，為了提升算法的適用范圍，應當采用更多有價值、科學的信息，要求研發(fā)公司和醫(yī)院實現(xiàn)互動和合作，還要求企業(yè)間能更多地建立伙伴關系，進而處理在適用范圍領域的問題。

2.3實際應用層面挑戰(zhàn)

盡管人工智能醫(yī)學影像已獲得了較大的成績，還有更長的發(fā)展之路應走，然而在臨床運用中仍舊是冰山一角，其核心原因是在數(shù)據(jù)方面不夠完整，無法維持檢測數(shù)據(jù)集中的高準確率。另外是醫(yī)學數(shù)據(jù)的采集與加工存在一定的問題，未將醫(yī)務工作者的工作程序、工作細節(jié)歸入至思考的范疇中，醫(yī)務人員的思考能力和知識是無法復制的，也是難以與人工智能醫(yī)學影像彼此結(jié)合的，如此一來，醫(yī)生的決策是全方位性的、復合性的。不僅如此，領先的人工智能醫(yī)學影像的運用也會因醫(yī)院能力、醫(yī)院決策、醫(yī)生的技術方法而受到影響，醫(yī)院應當提升人工智能產(chǎn)品的關注水平，以自己的優(yōu)勢主動購置一些領先的人工智能醫(yī)學影像器械，還應在固定時間段對本院的醫(yī)務工作者開展技術與知識方面的教育活動，定期進行測試，保障人工智能醫(yī)學影像可以被較好地運用，也保障人工智能醫(yī)學影像在臨床中的使用率獲得提高。

2.4行業(yè)層面挑戰(zhàn)

我國醫(yī)學影像有了極快的成長，已將人工智能（AI）上升至國家規(guī)劃角度，這意味著，醫(yī)學影像有著其可預見的未來，醫(yī)院和醫(yī)務人員均會在國家的助力下應對新的變化，另外也需要應對新的考驗。由于病人群體對醫(yī)學影像的定義與運用了解得不多，極易形成運用上的誤會，有較大的幾率會在解讀上不夠全面。所以，應當有一個較長的轉(zhuǎn)型時期，針對收費領域來說，也應有長期的適應與認同時期。

3 ?人工智能醫(yī)學影像的發(fā)展思考

3.1建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享平臺，加強算法研究

醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療人工智能中十分關鍵的信息，高品質(zhì)的數(shù)據(jù)與深度學習算法的結(jié)果間為正比例關系。我國的許多健康醫(yī)療數(shù)據(jù)是在醫(yī)療衛(wèi)生部門中產(chǎn)生，醫(yī)療衛(wèi)生部門沒有開放與共享數(shù)據(jù)的動力。應將醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享的開發(fā)工作做到位，使數(shù)據(jù)標準變得更合規(guī)，不再對數(shù)據(jù)共享形成問題，在確保數(shù)據(jù)保密的基礎上找到醫(yī)療大數(shù)據(jù)的意義。就訓練數(shù)據(jù)需求量大、標注需要花費較多的時間、費用高、可強化弱監(jiān)督學習等分析，使人工智能的發(fā)展條件變得更為牢固。

3.2制定質(zhì)控和評價標準，提高人工智能可信度

人工智能醫(yī)學影像有“黑盒”與“算法歧視”兩種情況，現(xiàn)階段，沒有全面、權威的質(zhì)控與評估機制。政府、醫(yī)療部門、科研單位、人工智能企業(yè)有必要建立良好的合作關系，開展人工智能醫(yī)學影像解釋與“算法歧視”的進一步分析，設立質(zhì)控與評估標準，提高病人對醫(yī)療人工智能的認可，協(xié)助醫(yī)療人工智能的成功開展與穩(wěn)定運用。

3.3制定數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)標準，研究人工智能責任歸屬

設立醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)，界定醫(yī)療衛(wèi)生部門、有關企業(yè)等主體收集、運用、共享與轉(zhuǎn)移醫(yī)療數(shù)據(jù)時應服從的準則與泄漏隱私的處罰，注重法規(guī)的可行性。設立推出醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏與去標識化的要求與程序。不僅應維護好病人的隱私與醫(yī)療數(shù)據(jù)的不被泄露，還應協(xié)助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的共享與性能的探索與使用。分析醫(yī)務工作者、人工智能企業(yè)在人工智能醫(yī)學影像產(chǎn)品協(xié)助醫(yī)務工作者治病環(huán)節(jié)中各自應處理的工作。

3.4融入醫(yī)院診療流程，促進產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展

人工智能企業(yè)能以各種方式予以產(chǎn)品規(guī)劃，其中包括強化和醫(yī)療器械商之間的協(xié)作，將智能診斷程序與醫(yī)療設施予以結(jié)合。醫(yī)療衛(wèi)生部門需主動摸索人工智能技術在醫(yī)院的發(fā)展空間，建立專業(yè)組織在醫(yī)療衛(wèi)生部門角度統(tǒng)一開展人工智能的研發(fā)與運用，另外，激勵臨床醫(yī)務工作者參加醫(yī)學人工智能的研發(fā)工作，協(xié)助人工智能醫(yī)學影像產(chǎn)品基于臨床需求角度加以設計。

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作者簡介：

龍娟（1995.5-），女，湖南湘潭，漢，大學本科，醫(yī)學影像技術，湘潭醫(yī)衛(wèi)職業(yè)技術學院，助教。