醫學影像大數據與人工智能的“前世今生”你想知道的都在這里

徐曉輝

1 從望聞問切說起

“望、聞、問、切”是我國中醫的傳統診斷方式。也許我們在生活中可能沒有看過中醫，但是你一定在電視養生節目中或者電視劇中看到過古代中醫的“神奇”。在人類進入現代化進程之前，“望、聞、問、切”傳統治療方式是我國古代中醫的診斷方式。

1816年的一天，一名醫生無意之間看到幾個小孩子用一顆大釘敲擊一根木料的一端，而其它的孩子則用耳朵貼在木料的另一端來聽聲音，這給了他很大的啟發。于是，他回家研制出了人類歷史第一個聽診器，這個人就是雷奈克。

聽診器的誕生標志著現代醫學向前邁進了一大步，但是人類想要窺探人體內部結構的愿望還遠遠沒有實現。于是，人類開始了新的探索。

隨著科技的飛速發展，醫學成像技術逐漸實現了人類窺探人體內部結構的夙愿。我們日常生活中比較常見的醫學影像技術包括：B超、X光、CT、放射性核素顯像等都是現代醫學成像技術中常見的幾類。

2 影響數據的融合大師——PACS系統

醫學影像設備的出現，讓醫療機構的診療工作越來越多依賴醫學影像的檢查。傳統的文件管理方式，已經無法適應現代管理要求。

隨著數據庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。影像設備逐漸更新為數字化和互聯網的逐漸成熟，無膠片放射科和數字化醫院成為了現實。為了統一存儲和管理，各平臺數據的融合大師——PACS系統誕生了。

PACS系統，主要有三個功能：

（1）采集圖像;

（2）傳輸和存儲數據;

（3）影像分析和處理。

PACS系統能夠將各種醫學影像，通過數字化的方式存儲起來，方便需要的時候，可以快速地傳輸。

影像的采集方式主要有三種：

（1）純數字采集;

（2）視頻采集;

（3）膠片掃描。

信息存儲：

PACS的數據分為兩種形式，分別是結果化數據和非結構化數據，不同的數據形式決定了其存儲形式也不同。結構化數據存儲在數據庫中，非結構化數據存儲到文件中。數據庫存儲比文件存儲的數據傳輸和讀取速度要快。

PACS系統不僅提升了每一位醫生的工作效率，并且豐富了醫生的協作工作場景。

3 未來醫學影像的人工智能

近年來，隨著互聯網技術的發展，極大地推動了人工智能技術發展。目前各行各業都在加大對人工智能技術的應用研究。醫學影像行業也加大了對人工智能技術的研究。

醫學影像檢查的準確率非常高，這也是醫學影像技術應用越來越廣泛的最大原因所在。但是，醫學影像檢查的數據處理技術發展卻受到瓶頸限制。隨著檢查人員的爆發式增長，醫學影像數據呈現幾何式增長。據不完全數據資料顯示，我國目前的醫療數據至少有90%來自于醫學影像，大量的醫學影像檢查帶來了大量的數據處理。目前，醫學影像的數據處理主要是借助于人工處理，這在很大程度上限制了數據處理效率。除此之外，人工分析帶有一定的主觀性，與醫生的經驗、知識水平都有很大的關系，這在一定程度上增加了檢查的誤診率。要想解決這一問題，就必須首先解決醫學影像人工分析的瓶頸問題。

人工智能技術給醫學影像的數據分析帶來希望。通俗地將，人工智能技術就是讓機器像人一樣可以進行大腦分析，對數據分析之后給出診斷意見。

人工智能在醫學影像的應用主要分為兩個部分：

（1）圖像識別;

（2）深度學習。

深度學習是人工智能應用的核心環節。“深度信念網絡”有一個“預訓練”的過程，讓神經網絡中的權值找到一個接近最優解的值，之后再使用“微調 ”技術來對整個網絡進行優化訓練，這個過程就是一個深度學習過程。

綜上所述，隨著人工智能技術的快速發展，將其應用到醫學影像檢查中已經成為必然趨勢。人工智能的應用將會極大地促進醫學影像技術的發展。醫學影像檢查已經成為目前醫院醫療檢查手段中最為常見的技術之一，其快捷性、方便性、直觀性有效降低了誤診率，推動了醫學的發展。