人工智能參與醫療過程首先要做的是獲得大量帶標注的醫學影像樣本，然后嘗試在其中找到一些關鍵點。比如說靠近肺和靠近肝的點，把關鍵點找到以后，結合肝的形狀鮮艷模型，設定一個初始化模型，再通過機器學習的方式學到邊界應該是怎么樣的，病變是怎么樣的，盡量的逼近它的邊界信息，再通過它的形狀特征進行進一步的完善，最后獲得好的分割、篩查結果。這一過程便是人工智能對圖像的定位、分類和切割。

當我們將臟器分割、病變標記出來以后，就知道了這個部位有沒有患病，但是并不知道是患了什么病，病情發展到了什么程度。這個時候便需要對病理圖像進行分析，獲得輔助判斷依據。

人工智能在醫學影像領域目前的應用方向主要有三類，即疾病篩查、病灶勾畫、臟器三維成像。我們總結了人工智能在醫學影像方面主要覆蓋的方式以及主要使用的醫學影像類型，接下來，我們將仔細介紹人工智能在目前最為火熱的肺部篩查、糖網篩查、病灶勾畫、臟器三維成像和病理分析的應用情況。

肺部篩查

人工智能進行肺部篩查的步驟為：使用圖像分割算法對肺部掃描序列進行處理，生成肺部區域圖，然后根據肺部區域圖生成肺部圖像。利用肺部分割生成的肺部區域圖像，加上結節標注信息生成結節區域圖像，訓練基于卷積神經網絡的肺結節分割器，然后對圖像做肺結節分割，得到疑似肺結節區域。找到疑似肺結節后，使用3D卷積神經網絡對肺結節進行分類，得到真正肺結節的位置和置信度。

糖網病篩查

糖網病是“糖尿病性視網膜病變”的簡稱，是常見的視網膜血管病變，也是糖尿病患者的主要致盲眼病。

因為糖網病早期往往沒有任何臨床癥狀，而一旦有癥狀，病情已較嚴重，容易錯過最佳治療時機。所以糖網病的治療效果取決于治療是否及時。但是由于我國眼科醫生匱乏、居民重視程度不高，目前我國糖網病篩查的比例不足10%。

糖網病篩查沒有大面積普及，一方面是因為醫生少、患者多，另一方面也存在一些客觀問題：

1.糖網病患者基數大，增長快，眼底設備的普及速度遠遠無法滿足需求。但是由于眼底設備昂貴，對于欠發達地區來說，大量采購并不現實。

2.隨著人們對糖網病篩查的重視以及國家的推進，眼底讀片的需求在增加，現有醫生的數量已經無法承擔這些工作量，導致醫生過勞，誤診、漏診的情況出現。另外，有經驗的醫生也并不愿意一直做讀片的工作，他們希望有更多的時間做一些研究，出新的成果。這就導致醫生的數量更加緊張。

3.從事眼底讀片的醫生醫生培訓速度慢，存在差異性。也就導致不同的醫生讀片結果存在差異，致使診斷結果缺乏定量信息。

4.眼底讀片的數據管理與分析操作難度大，目前現狀是數據簡單存檔保存，但數據整理工作量大，因此讀片數據再次利用難度很大。

5.糖尿病患者往往因為高齡或罹患全身多系統并發癥而出行不便，居住地又距地區內有足夠眼病服務能力的醫療機構較遠，在醫療機構等待或檢查時間又較長。

這些痛點主要原因是醫患供需不平衡導致的，而圖像識別是人工智能的專長，利用人工智能進行初步篩查，將大大改善目前糖網病篩查的現狀。

靶區勾畫

靶區勾畫與治療方案設計占用了腫瘤醫生大量時間。

病人被確診為腫瘤時大多是很恐慌的，身體上出現一點風吹草動都要去問醫生，而著名三甲醫院的腫瘤科通常是人滿為患，醫生除了要看病，還有科研等其他的工作任務，面對病患沒完沒了追問的時候，他們也會煩躁。

基層醫療機構腫瘤科醫生缺乏經驗，很多時候他們不敢輕易地為患者做治療方案，只能轉診，這又加劇了三甲醫院醫患的矛盾。所以利用新科技來提高醫生的效率，提高基層醫生治療水平與自信心是醫院很關心的事情。腫瘤治療過程中有兩項工作占用了醫生大量的時間和精力，他們分別是靶區勾畫與治療方案設計。

放療是腫瘤三大治療方式中最為主流的治療方式（其他兩種是手術和化療），相對于診斷，治療更切入醫療的核心。每個腫瘤病人的CT圖像在200張左右，醫生在勾畫的時候，需要給每個圖片上的器官、腫瘤位置進行標注。這個過程按照傳統的方法要耗費醫生3-5個小時，找到腫瘤位置之后，醫生還需要根據腫瘤的大小、形狀等設計放射線的具體照射方案或者手術方案，這里面也包含了不同位置不同的放射劑量。

如果一切順利，這位患者按照醫生最初的設計方案治療、好轉，最后康復。但是有些時候事與愿違，第一個療程的治療由于靶區勾畫的不準確或者腫瘤的變化，導致治療無效（腫瘤組織減少小于30%），這個時候就需要更改治療方案，這就需要醫生重新為病人做勾畫，做方案。

我們國家腫瘤病人平均的等待時間為2-3周，醫生把時間放在一個病人身上，另一個人就要繼續等待，而這有可能會錯過最佳治療期。

靶區勾畫與治療方案設計具有一定的技術含量和需要醫生的經驗，但是其中包含了大量的重復工作，這些勞動密集型的工作是人工智能的專長，利用AI做這些事情將節約腫瘤醫生大量的時間。

臟器三維成像

臟器三維成像是人工智能以核磁共振、CT 等醫學影像數據為基礎，對目標臟器定位分割，在電腦上顯示患者的內部情況。將病人的核磁共振、CT等病情影像數據輸入，在電腦上顯示患者的內部情況。醫生手中的探針指向哪里，系統實時更新顯示，讓醫生對病人的解剖位置一目了然，使外科手術更快速、更精確、更安全。

自動重構器官真實的3D模型，實現醫生可通過專用設施，在增強現實的虛擬空間里全方位直接觀看到患者真實人體結構的解剖細節，并可通過手勢和語音操作，實時進行器官和病變的立體幾何分析，精確測量目標結構的區位、體積、徑線、距離等參數，同時還可進行虛擬解剖作業、模擬手術切除、手術方案設計和手術風險評估。

病理分析

就算是經過嚴格訓練的病理醫生，他們對同一個患者的診斷也存在差異性，這種差異性是造成誤診的重要原因。例如，醫生對某些形式的乳腺癌和前列腺癌的診斷一致性低至48%。

醫生所做缺乏一致性并不奇怪，因為要想做出準確的診斷，醫生必須在大量的檢查信息上進行判斷。通常情況下，病理醫生負責審查病理切片上可見的所有生物組織，但是每個患者有很多病理切片，經過 40 倍放大后每個切片上都有 100 多億的像素（10+gigapixels)。

想象一下要瀏覽 1000 多個百萬像素的圖片，還要為每個像素負責。這需要閱讀大量的數據，但是醫生的時間往往是不夠的。

為了解決有限的時間和診斷準確性的問題，將人工智能引入數字病理學研究成為了最好的辦法。人工智能可以縮短病理診斷的時間、提升診斷效率，最主要的是，它還能提供更加準確的診斷結果。人工智能的有效使用可以真正幫助病理醫生提升判讀水平，從精準診斷開始，真正實現精準醫療。

人工智能的參與給數字病理研究帶來了革命性的變化。谷歌公布了他們利用深度學習算法輔助病理醫生工作確定病理圖像是擴散到淋巴結的乳腺癌還是擴展到臨近乳房的乳腺癌的情況。目前國內已有多家企業將人工智能引入到了病理學的研究。