大家好，今天来为大家分享人工智能医学影像分析的一些知识点，和医学影像的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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什么是人工智能CT
1、人工智能可以为医生提供更为完整的图像处理信息，从而为疾病的诊断和治疗提供科学、可靠的依据。
2、人工智能可以极大提高医学影像数据的测定、处理和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作的效率，减轻工作强度，减少主观随意性，并逐渐趋近标准化。
3、人工智能可以集中专家知识，辅助医生做出更为可靠和正确的诊断；随着病例的增多，还可以丰富系统的知识，自动地或者在人工干预的情况下进行知识的积累和分析，提高医学诊断准确水平。
4、人工智能可以从大规模的医学历史数据中发现规律和知识，从而为未来疾病防控提供决策支持。
CT是医学影像领域最重要的产品之一，其发展过程和IT整个行业的发展密切相关，所以CT本身就携带了很多AI的基因，并且还在不断进化中，这些AI基因贯穿了CT成像的整个影像链。
1、检查流程智能化：CT主机现在已经可以通过从RIS系统中抓取的患者检查信息和操作医生输入的相关信息智能选出相应的检查方案和参数，从而大大提高工作的效率，减轻医生的工作强度和主观随意性，使得每位受检者都可以获得个性化和标准化检查。这样做对于医学影像质量的管理和控制会大有裨益。
2、扫描参数智能化：CT球管的发展，一方面体现在各类参数性能越来越强大，另一方面也体现在扫描参数越来越精细。管电压从传统的20kV为一档步进进行调节，发展到最新的以10kV为一档步进进行调节；管电流的调节幅度也进一步加宽。这些参数的细化，得益于我们对高压发生器的改进，使精细化输出成为了可能。同时，更加精细的扫描参数也符合了现代医学个性化发展的需要，让我们可以准确地为不同体型的患者和不同目的的检查设置更为准确的扫描参数。
医学影像学会不会被人工智能取代呢？
我在人工智能公司做AI深度学习与训练也有几个年头了，接触过几家国内排名靠前的AI医疗公司，谈谈个人的看法。
现在很多AI医疗公司都在和全国很牛的三甲医院合作，不可否认做出了很多辅助诊断的产品，效果也很好。前几年在北京还举办了神经系统疾病与全国杰出医生的PK的比赛，直播我也全程观看了，当时看完不寒而栗，结果可想而知，虽然结果AI很牛，中间所有的细节我们并不了解，他能解决神经方面所有的疾病吗，怎么可能！现在人工智能辅助诊断系统在很多医院已经应用了，比如肺结节的筛查，找出肺结节AI优势明显，省了医生很多力气，但是找出来的都是结节吗，结节描述的准吗，AI给出的预测和指导对吗？
就目前效果来看，在医生眼里AI还是个孩子。我训练过这个孩子，训练之不易深有体会，想要取代医生哪有那么容易。人体解剖复杂，不确定因素很多，临床病史、扫描质量、患者配合都是AI的考验，不是你砸几亿美元就能解决的，很多不确定因素AI解决不了，必须人为参与。
个人观点：AI不会也不应该取代放射科医生，但是可以大大的减轻影像医生的工作量，减轻医生的工作负担，未来放射科需要的人也必将是更高精尖的人才。
人工智能AI如何影响医学领域，行业将走向怎样的未来？
目前来看，在医学领域，AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。
比如在疾病诊断方面，2017年，阿里推出了“ET医疗大脑”，在某些疾病诊断方面，比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上，阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下，人类准确判断率是60-70%，但有了人工智能的帮助，准确率已经提升到85%
同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师，病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的住院费用结算，司法与伤残鉴定，疾病预防等产生重要影响。此前，手写病历因其难以辨认的字迹，经常被患者誉为“天书”。
阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时，实时提醒其不合规内容，从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范，给诊疗上一道AI保险。
目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型，整体质检点超过180个。
在提高患者的就诊体验上，AI也有一些新的进展，Facebook的人工智能（AI）实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。
未来随着医疗AI能力的不断进化，AI将能够帮助医生做更多的事，使医生能够把精力集中在更重要的事情上。
AI对医学最大的帮助是哪个
人工智能技术可以对医学影像数据进行分析，提供医生更准确的诊断结果。例如，在CT、MRI等影像诊断中，人工智能技术可以通过深度学习算法自动识别影像中的病灶，并给出可能的诊断结果。
这不仅可以提高诊断准确率，还可以节省医生的时间，缓解医生紧张的工作压力。
文章到此结束，如果本次分享的人工智能医学影像分析和医学影像的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！