医学影像大数据与人工智能的“前世今生”你想知道的都在这里

1 从望闻问切说起

“望、闻、问、切”是我国中医的传统诊断方式。也许我们在生活中可能没有看过中医，但是你一定在电视养生节目中或者电视剧中看到过古代中医的“神奇”。在人类进入现代化进程之前，“望、闻、问、切”传统治疗方式是我国古代中医的诊断方式。

1816年的一天，一名医生无意之间看到几个小孩子用一颗大钉敲击一根木料的一端，而其它的孩子则用耳朵贴在木料的另一端来听声音，这给了他很大的启发。于是，他回家研制出了人类历史第一个听诊器，这个人就是雷奈克。

听诊器的诞生标志着现代医学向前迈进了一大步，但是人类想要窥探人体内部结构的愿望还远远没有实现。于是，人类开始了新的探索。

随着科技的飞速发展，医学成像技术逐渐实现了人类窥探人体内部结构的夙愿。我们日常生活中比较常见的医学影像技术包括：B超、X光、CT、放射性核素显像等都是现代医学成像技术中常见的几类。

2 影响数据的融合大师——PACS系统

医学影像设备的出现，让医疗机构的诊疗工作越来越多依赖医学影像的检查。传统的文件管理方式，已经无法适应现代管理要求。

随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。影像设备逐渐更新为数字化和互联网的逐渐成熟，无胶片放射科和数字化医院成为了现实。为了统一存储和管理，各平台数据的融合大师——PACS系统诞生了。

PACS系统，主要有三个功能：

（1）采集图像;

（2）传输和存储数据;

（3）影像分析和处理。

PACS系统能够将各种医学影像，通过数字化的方式存储起来，方便需要的时候，可以快速地传输。

影像的采集方式主要有三种：

（1）纯数字采集;

（2）视频采集;

（3）胶片扫描。

信息存储：

PACS的数据分为两种形式，分别是结果化数据和非结构化数据，不同的数据形式决定了其存储形式也不同。结构化数据存储在数据库中，非结构化数据存储到文件中。数据库存储比文件存储的数据传输和读取速度要快。

PACS系统不仅提升了每一位医生的工作效率，并且丰富了医生的协作工作场景。

3 未来医学影像的人工智能

近年来，随着互联网技术的发展，极大地推动了人工智能技术发展。目前各行各业都在加大对人工智能技术的应用研究。医学影像行业也加大了对人工智能技术的研究。

医学影像检查的准确率非常高，这也是医学影像技术应用越来越广泛的最大原因所在。但是，医学影像检查的数据处理技术发展却受到瓶颈限制。随着检查人员的爆发式增长，医学影像数据呈现几何式增長。据不完全数据资料显示，我国目前的医疗数据至少有90%来自于医学影像，大量的医学影像检查带来了大量的数据处理。目前，医学影像的数据处理主要是借助于人工处理，这在很大程度上限制了数据处理效率。除此之外，人工分析带有一定的主观性，与医生的经验、知识水平都有很大的关系，这在一定程度上增加了检查的误诊率。要想解决这一问题，就必须首先解决医学影像人工分析的瓶颈问题。

人工智能技术给医学影像的数据分析带来希望。通俗地将，人工智能技术就是让机器像人一样可以进行大脑分析，对数据分析之后给出诊断意见。

人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：

（1）图像识别;

（2）深度学习。

深度学习是人工智能应用的核心环节。“深度信念网络”有一个“预训练”的过程，让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调 ”技术来对整个网络进行优化训练，这个过程就是一个深度学习过程。

综上所述，随着人工智能技术的快速发展，将其应用到医学影像检查中已经成为必然趋势。人工智能的应用将会极大地促进医学影像技术的发展。医学影像检查已经成为目前医院医疗检查手段中最为常见的技术之一，其快捷性、方便性、直观性有效降低了误诊率，推动了医学的发展。

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