实体版的闪光点今天在迈阿密海滩会议中心开幕。然而，对于那些没有参加的人来说，从8月2日开始、将持续到10月1日的在线版活动有一系列虚拟会议，讨论正在改变医疗保健进程的关键话题。其中之一是医学影像中的AI:现状与未来作者是维贾伊·拉奥博士，他通过人工智能的镜头讨论了影像和诊断的未来。
在过去的几十年里，随着CT、超声和MRI的出现，放射学一直处于医学技术和数字革命的前沿。下一个前沿创新将再次改变未来的放射学实践，以改善结果和患者护理是人工智能，其中包括机器和深度学习。
随着技术革命，图像的数量急剧增加，图像存档和通信系统(PACs)也随之发展。然而，这也造成了放射科医生的隔离，因为临床医生可以在病人楼层看到图像——他们不再觉得有必要下楼到科室来。全球每年大约有两万亿张图片产生，其中一半来自美国，这就需要存储。由于数据爆炸，放射科医生面临着几个挑战。除了放射科医生短缺之外，人们还强调提高工作效率，这导致放射科医生精疲力竭。
机器学习是一种数据科学方法论，它能够创建能够自我学习的算法，并通过暴露于大数据集进行改进。无论如何，人工智能并不是什么新事物，它早在20世纪50年代就已经出现了，然而，在放射学的一些关键领域中，它占据了中心舞台:
- 随着人工智能的进步，机器学习和神经网络，现在我们可以模拟环境，这几乎类似于大脑神经网络。
- 在测试选择方面，AI可以帮助临床医生建立适当的测试，生成报告，并帮助沟通结果。该方案可通过分诊自动生成，并可根据病例基础对患者进行分类，以减少住院时间。
- 在扫描方面，智能机器正在发挥作用，它们可以降低辐射剂量，确保质量，分类疾病，减少扫描时间，并优先处理工作清单和改变协议。
- 翻译的认知辅助、口译以外的工作流程辅助、患者护理的质量和安全辅助、以及降低成本和改善结果的辅助是机器学习和医学成像的四个领域。在使用AI进行图像分类或疾病检测方面已经取得了一些早期成果，其中一些是中风、脑出血、乳腺肿块、肺结节、椎管狭窄、骨龄、肺炎和结肠息肉的病例。
- 人工智能将帮助放射科医生提高效率，通过自动化耗时的任务，如病灶计数、脑转移数量和肝脏测量。人工智能的另一个价值是它的准确性和精确度，减少了医生的工作量。
- 人工智能在治疗过程中协助变化检测和监测比较，检测肉眼看不到的细微变化。当涉及到生理评估时，人工智能在测量狭窄程度、测量肿瘤大小和循环的所有生理变化方面比人眼表现得更好。
- 未来，神经网络或人工智能可以准确地对胶质瘤的基因突变进行分类。我们现在正在进入预测医学的领域，它将我们带到精确成像，通过精确测量治疗的影响来实现个性化治疗。这需要检测、量化、预测肿瘤的性质以及适合的治疗方法。此外，通过预测和使用成像生物标志物，可以减少干预或活检的需要。
- 工作场所的虚拟化和交流是另一个重要领域。人工智能助手可以快速扫描病例，如果有重要发现就会通知医护人员。它还可以突出放射科医生的工作清单，并将其优先排序，以筛选他们的研究，并相应地确定哪些应该首先进行审查和报告。通过使用自然语言处理，可以从报告中跟踪一些概念，从而使用元数据逻辑层实现多个流程的自动化。这可以创建可操作的结果，以突出关键结果并将信息发送到数据注册中心。可以创建不同版本的报告，既可以为患者提供简化版本，也可以为研究提供数据。
总之，放射科医生通常会接受人工智能应用来进行耗时的定量工作，减少在电脑前花费的时间——这将是真正的人机合作。并不是所有的成像优势都是基于像素的，许多有用的应用将来自基于非excel的数据分析，从而改善工作流程，使放射科医生更有效率，减少工作倦怠等。随着美国食品和药物管理局(FDA)的初步批准，以及美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)的临时支付模式，未来AI成本很可能会成为业务成本，并被放射科诊所和医院吸收。未来的成像扫描仪和解释平台将内置人工智能应用程序。
希望这些进步将有助于以更低的成本为弱势群体普及医疗保健，并促进全球推广，因此，人工智能将增加而不是取代放射科医生。
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