為什麼醫療行業的放射科更容易被人工智慧顛覆

人工智慧正在顛覆幾乎所有可以想像的領域，運輸、金融、教育等等。一篇文章表示，人工智慧將瞄準的一個關鍵領域是醫療保健，將改變諸如個性化醫療、臨床決策甚至醫療保險等領域。

也許人工智慧能夠最快改變的醫療領域就是放射領域。人工智慧將是解讀重要醫學影像的關鍵，這些醫學影像反映我們身體內部的情況，例如CT掃描、MR和X射線圖像，幫助醫生做好他們最擅長的事：診斷。

原 因

為什麼放射領域會成為第一個被人工智慧徹底革新的醫學領域？什麼是讓醫學成像領域被深度學習的魔力折服呢？

01

放射學是可視的。醫學掃描當然是可視的，而人工智慧在分析視覺圖像方面尤其強大——這至少部分歸功於人工智慧技術在安全和社交媒體服務中取得的突破，它可以識別我們的面孔並從人群中找到我們。

放射領域高度依賴對視覺數據的解釋，這使得它比其他一些醫學領域更適合深度學習技術。這意味著，放射科醫師可以立即從人工智慧技術的使用中受益，而精神病醫生或胃腸病專家則不能。

02

放射科被行業急需。醫學影像（CT和MR）的數量持續大幅度增加——它們在2016年所有檢測中分別佔到了7.9%和8.9%。然而，在進行了更多掃描的同時，放射科醫師的數量已經進入了穩定階段。而且，隨著技術的進步，每次掃描的解析度和圖像數量呈指數級增長。因此，需要考慮的細節數量也相應地增加了。

這就產生了巨大的技術 需求，這種技術可以突破日益增長的工作負荷造成的危險瓶頸——而且，正如我們所知，需要是發明之母，深度學習可以幫助評估CT和MRI掃描結果，快速找出 放射科醫師應該重點關注的區域，以便他們進一步進行檢查，同時還允許更快地評估緊急掃描——因此改善了患者的預後。

03

放射科是以技術為中心的。除 了其視覺本質之外，放射科已經是一個以技術核心的領域。放射科醫生每天都依賴大量先進技術——每次檢查都涉及到各種先進的軟體系統、診斷監視器和工作站， 由於他們日常工作的技術驅動性質，放射科醫生被認為是「早期採用者」。

這就是為什麼他們更有可能採用由人工智慧支持的其他技術，而早期也有例子表明，放射科醫生比其他許多同事更善於接受創新：80年代的放射科接受了從膠片到數字圖像的轉變。

04

有大量可供使用的數據。所有的深度學習都需要大量的數據才能真正有效，對於放射學來說，這些數據的存在形式是過去幾十年針對各種癥狀積累的無窮無盡的影像。

當 然，數據的挖掘也存在挑戰，挑戰在於人工智慧演算法如何獲取這些影像。而最近，一些醫療機構公開分享他們的匿名數據催生了這一領域的熱潮，比如，美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)最近公布的X射線數據集，該數據集包含了超過100，000張帶有注釋的圖像(如下圖)。

05

雲計算將對人工智慧產生影響。雲存儲容量和計算速度的增長對所有領域的人工智慧都產生了重大影響，醫學領域——特別是放射學領域——也不例外。

前面提到的機器學習訪問並解釋大量數據的能力可以提高準確性和速度，這種能力很大程度上得益於雲計算的不斷發展，提供了更加物美價廉的服務，這些進步讓雲計算成為簡單並且具有成本效益的人工智慧解決方案的重要推動力量。

06

這一切已經在發生了。放射領域的人工智慧已經存在，並且顯然將繼續存在下去。越來越多的創業企業、以及大型公司都在構建人工智慧影像功能，並開始將其整合到他們的產品之中。這些公司包括IBM Watson、Change Healthcare等等。

事實上，世界領先的放射學會議——北美放射學會(RSNA)現在有一個部分是專門針對機器學習公司的，這些公司正在開發的突破性的人工智慧解決方案已經在醫療機構實施，改變了放射領域2018年及以後的面貌。

結 語

在2018年，我們有望看到更多的醫療領域因為量身定製深度學習技術出現革命性的變革，包括病理學和遺傳學。在未來的一年裡，放射領域將不會是唯一一個受益於人工智慧奇蹟的領域，但它肯定是首批受益的領域之一。

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