大數(shù)據(jù)視角下的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用探究

李曉華

（北京華醫(yī)共享醫(yī)療科技有限公司，北京100083）

對于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)來說，它是處于實(shí)驗基礎(chǔ)上的循證醫(yī)學(xué)，同時，影像是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)最重要的診斷依據(jù)，眾多醫(yī)療數(shù)據(jù)都來源于醫(yī)療影像，在大數(shù)據(jù)的背景下，人工智能獲得廣泛的應(yīng)用，它能對圖像進(jìn)行良好的分割與檢索，由此，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)具有智能化的特點(diǎn)，診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。

1 人工智能參與醫(yī)療影像診斷的方式

1.1 能力概述

針對于人工智能融入到醫(yī)療影像診斷的手段來說，將其劃分成影像分類、目標(biāo)檢索、圖像分割、影像檢索四個方面。在智能技術(shù)的輔助下，各種病灶區(qū)域能被合理的分割，組織能被準(zhǔn)確的標(biāo)記定位，影響檢索流程也更加具體，人工智能在影像診斷中扮演重要的角色。

1.2 主要工作模式

人工智能的工作方式具有較大的便利性，如在篩查肝部疾病時，獲取待標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像標(biāo)本，在借助人工智能手段的基礎(chǔ)上，對各種肝部疾病進(jìn)行篩查，且在運(yùn)用各種算法的過程中，可知曉肝病篩查中的重要因素，對患者的病情進(jìn)行明確的診斷。同時，對初始化類型進(jìn)行設(shè)計，參照所獲得的關(guān)鍵點(diǎn)，根據(jù)肝部模型來設(shè)計初始化模型，隨后落實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟，運(yùn)用機(jī)器來完善模型的形狀特征。從而逐步靠近邊界信息，獲得的篩查結(jié)果更加準(zhǔn)確，它是人工智能應(yīng)用于影像診斷中的有利依據(jù)[1]。此外，將深入的對病理圖像進(jìn)行分析，針對于機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)來說，肝部能夠被病變標(biāo)記，然而不能對肝部疾病開展明確的診斷，應(yīng)深入的對病理圖像開展分析，在整個分析過程中，需要獲得深度學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的扶持。

1.3 帶來的改變

現(xiàn)今是信息化的時代，每一個人與網(wǎng)絡(luò)緊密的聯(lián)系在一起，醫(yī)生的閱片方式、閱片時間、準(zhǔn)確率都會發(fā)生較大程度的改變，機(jī)器可對病情進(jìn)行初步判斷，參照具體的結(jié)果，醫(yī)生對最后的診斷結(jié)果進(jìn)行全面的總結(jié)。人工智能手段可對片子進(jìn)行大致的瀏覽，臨床醫(yī)生對重要點(diǎn)實(shí)施判斷，閱片效率會顯著上升，同時，在人工智能下，閱片的準(zhǔn)確率大幅度上升，醫(yī)生對病情進(jìn)行全面的判斷。在運(yùn)用常規(guī)的閱片手段時，當(dāng)醫(yī)生身心疲勞時，閱片中可能出現(xiàn)誤差，在大數(shù)據(jù)的背景下，閱片方式發(fā)生明顯的改變[2]。當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)獲得人們的廣泛關(guān)注，它與醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù)緊密的聯(lián)系在一起，能對各種影像結(jié)果開展自動分析，成為醫(yī)生進(jìn)行診斷的輔助依據(jù)，然而結(jié)果分析過程中可能存在誤差，人類的研究力度還應(yīng)該不斷加大。

2 大數(shù)據(jù)視角下的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 疾病篩查

對于糖尿病視網(wǎng)膜病變來說，病人視網(wǎng)膜中的血管已經(jīng)發(fā)生病變，然而在眼科醫(yī)生數(shù)量不足的情況下，加之民眾的健康意識較為薄弱，糖網(wǎng)病的篩查中會面臨較大的困難。在此種現(xiàn)象下，當(dāng)病人數(shù)量逐步增加時，醫(yī)生的讀片工作量會大幅度增加，且對醫(yī)生進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)也需要較長的周期，在運(yùn)用人工智能手段時，可對各種疾病進(jìn)行良好的篩查，醫(yī)生的工作強(qiáng)度降低。神經(jīng)退行性病變是一種神經(jīng)功能障礙病癥，患者的腦結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，醫(yī)生在考察各種神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的過程中，運(yùn)用邏輯回歸的方式，能對患者的腦結(jié)構(gòu)與功能異常狀況進(jìn)行合理的考量，還可對結(jié)果進(jìn)行針對性的分析，診療方法具有明確的依據(jù)。此外，對于病理醫(yī)生而言，其會對病理切片上的細(xì)胞開展篩查，當(dāng)工作量增加時，閱片效率會下降，各種結(jié)果可能存在主觀性。人工智能具備智能化的特征，如運(yùn)用堆碼去噪自編碼器來對病理組織的切片細(xì)胞開展分析，參照像素強(qiáng)度來提取特征，細(xì)胞核形態(tài)將被全面的判斷。

2.2 智能靶區(qū)勾畫

人工智能的研究熱點(diǎn)為智能靶區(qū)勾畫，它是治療腫瘤的重要手段之一，勾畫過程需要眾多的時間，在運(yùn)用常規(guī)的勾畫手段時，勾畫時間較長，設(shè)計手術(shù)方案也會花費(fèi)較長的周期，當(dāng)患者的病情發(fā)生變化時，照射方案可能會發(fā)生改變，從而許多醫(yī)療資源可能被浪費(fèi)。此項工作是一項系統(tǒng)的流程，需要付出眾多的勞動，人工智能在該領(lǐng)域中扮演重要的角色，可運(yùn)用智能方法來勾畫智能靶區(qū)，勾畫效率大幅度增強(qiáng)。遷移學(xué)習(xí)扮演重要的作用，在面對眾多的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時，遷移學(xué)習(xí)能達(dá)到良好的效果，有助于醫(yī)生對深度學(xué)習(xí)模型開展合理的分析，臨床醫(yī)生的診斷結(jié)果也會更加準(zhǔn)確。

從本質(zhì)上說，在遷移學(xué)習(xí)的過程中，非目標(biāo)任務(wù)將會應(yīng)用到目標(biāo)任務(wù)中，醫(yī)學(xué)圖像與自然圖像存在較大程度的差別，在對各種模型進(jìn)行考量時，能為臨床醫(yī)學(xué)提供可靠的標(biāo)準(zhǔn)，因此，人們的研究力度應(yīng)該增強(qiáng)。此外，還可運(yùn)用到解剖結(jié)構(gòu)、病灶區(qū)的檢測中，在對病灶區(qū)進(jìn)行檢測時，對可能產(chǎn)生異常的區(qū)域開展準(zhǔn)確的定位，在智能檢測的過程中，檢測效率大幅度增強(qiáng)，檢測的可靠性也獲得保障。另外，可以應(yīng)用于淋巴結(jié)、肺結(jié)節(jié)等的檢測中，在對病灶區(qū)進(jìn)行檢測時，檢測的圖像范圍大，待檢測區(qū)域卻較小，分布區(qū)間會十分廣泛[3]。腦微出血是腦血管疾病的重要診斷標(biāo)志，在運(yùn)用圖像處理技術(shù)的過程中，對候選區(qū)域進(jìn)行全面的界定，可對各種病情進(jìn)行全面的評估，在綜合運(yùn)用智能技術(shù)的過程中，將帶來優(yōu)良的檢測效果。

3 大數(shù)據(jù)視角下的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用趨勢

3.1 長期發(fā)展趨勢

各地醫(yī)院會成立標(biāo)準(zhǔn)化、大樣本的大數(shù)據(jù)中心，開發(fā)超大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將各種結(jié)果作為重要的目標(biāo)驅(qū)動要素，當(dāng)科技水平提高時，量子計算機(jī)也會獲得積極的發(fā)展，人工智能發(fā)揮更大的作用，促使醫(yī)療影像診斷迎來積極的發(fā)展趨勢。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中包含眾多的信息，各種信息是醫(yī)生為病人診斷的憑證，當(dāng)存在眾多的醫(yī)學(xué)影像信息時，主觀影像判斷中可能會存在失誤。在人工智能的時代背景下，人工智能良好的區(qū)分病灶區(qū)與非病灶區(qū)，對診斷結(jié)果開展系統(tǒng)的評估，診斷朝著智能化的趨勢邁進(jìn)。現(xiàn)今智能化技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像中已經(jīng)獲得廣泛的應(yīng)用，但是評估方式中存在不足之處，一些數(shù)據(jù)缺乏選用數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，不能對系統(tǒng)性能進(jìn)行全面的考量，眾多數(shù)據(jù)需要許多人力資源進(jìn)行標(biāo)注。

人們需進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，對各種結(jié)果進(jìn)行合理的解釋，醫(yī)學(xué)影像3D 信息的獲取占據(jù)重要的地位，如在對胎兒的大腦發(fā)育狀況進(jìn)行檢測時，神經(jīng)超聲能對胎兒的大腦狀況實(shí)施判斷，對大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行多視圖的投影，眾多切片都能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸入，從而醫(yī)生獲得較多的信息，進(jìn)行精確的定位，且對器官、地標(biāo)等結(jié)構(gòu)開展全面的考量，并能夠?qū)Ξ惓５膮^(qū)域進(jìn)行大范圍檢測。在未來，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)會更加完善，檢測過程呈現(xiàn)智能化的特征，獲得眾多患者的廣泛青睞。

3.2 短期發(fā)展趨勢

針對于短期發(fā)展趨勢來說，跨領(lǐng)域協(xié)作成為新的發(fā)展方向，現(xiàn)今出現(xiàn)了許多創(chuàng)業(yè)公司，人們應(yīng)形成獨(dú)立研發(fā)的思想，呈現(xiàn)交叉合作的模式，對病理信息進(jìn)行全面的考量，它會成為醫(yī)生診療中的重要武器。此外，醫(yī)生在對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行定量與定性分析的過程中，將對疾病進(jìn)行相應(yīng)的診斷，影像醫(yī)生、臨床醫(yī)生的聯(lián)系需加強(qiáng)，當(dāng)醫(yī)生的知識水平不足時，診斷結(jié)果可能會出現(xiàn)誤差，許多的數(shù)據(jù)資源被肆意的浪費(fèi)，若醫(yī)生的疲勞感增強(qiáng)，可能會產(chǎn)生漏診的狀況，各種影像數(shù)據(jù)存在復(fù)雜的特點(diǎn)，醫(yī)生應(yīng)該提供個性化的診療方法[4]。另外，一些深度信息不能良好的被辨別，常規(guī)診斷方式可能會出現(xiàn)較多的誤差，在運(yùn)用智能手段對器官、地表等解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行定位的過程中，臨床診斷結(jié)果會更加精確，并有利于圖像分割的開展。在未來，人類應(yīng)該加大對智能化檢測手段的研究力度，將其合理的應(yīng)用于影像診斷的過程中，醫(yī)生的診斷結(jié)果會更加準(zhǔn)確，為病人確定合理的診斷方式。現(xiàn)今智能化手段的應(yīng)用中依然存在許多不足之處，但當(dāng)各種數(shù)據(jù)中心被建立后，人工智能算法能積極的發(fā)展，量子計算機(jī)也取得顯著的突破，智能手段與醫(yī)學(xué)影像診斷的聯(lián)系會更加密切，診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。

4 結(jié)論

總而言之，人工智能促使醫(yī)療影像診斷呈現(xiàn)積極的趨勢，它可運(yùn)用在病理圖像的分析中，臨床價值顯著。在未來，人們的研究力度應(yīng)該明顯增強(qiáng)，促使理論研究成果更加豐富，在整個影像診斷流程中發(fā)揮優(yōu)良的作用。