问题描述

影像诊疗的概念原起源于肿瘤学领域，之后其外延才扩大到整个医学影像领域，理解医学影像、提取其中具有诊断和治疗决策价值的关键信息是诊疗过程中非常重要的环节。

由于医疗资源分配不平均，造成许多医疗水平落后地区出现较为严重的误诊率，人工智能的勃兴已经成为推动社会经济发展的新动力之一，人工智能结合医疗影像实现辅助诊疗成为必然趋势，但目前的技术都是针对单病种的识别，忽略了病理之间的相关性，有可能延迟其他病灶被发现的时间，耽误最佳治疗时间；同时，单病种识别的低利用率，给医生综合诊治过程带来了极大的不便。实现人工智能精准辅助诊疗，可以从根本上有效缓解医疗资源的压力，提升医生诊疗的效率和精度，减少误诊和患者的时间经费等开销。所以，如何有效的利用人工智能实现医疗影像多病种识别，最大程度挖掘影像数据从而进一步辅助医生对患者诊疗是具有重大意义的。

问题背景

2016年末，国务院就印发了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，其中多次提及医疗影像，指出要“发展高品质医学影像设备”、“支持企业、医疗机构、研究机构等联合建设第三方影像中心”。2017年1月，国家发改委更是把医学影像设备及服务列入《战略性新兴产品重点产品和服务指导目录》。

根据中国医学会的一份医疗影像的误诊数据资料显示，我国临床医疗中每年的误诊人数约为5700 万人，总误诊率为27.8%，恶性肿瘤平均误诊率为40%，而这些误诊主要发生在基层医疗机构。同时，我国的医学影像数据年增长率达到30%。

医疗行业是十分依靠经验的行业，很难批量化的培训和复制。而人工智能的成熟让这现象有了转机，人工智能可以模拟人类大脑，通过海量医学知识和医学专家经验的学习，从而掌握想对应的医学知识。此外操作简单，可以应用在各个医疗机构，从而对广大经验不足的医生带来巨大的助益。

但目前的医疗影像分析系统大多针对单一病灶，忽略的疾病之间的关联性，有可能造成所谓的并发症，导致不能尽早的发现疾病。基于人工智能技术在指导临床诊疗、疾病预测、用药监测、智能模型优化等方面的价值还未完全发挥。所以为了通过人工智能技术更好的挖掘并利用CT影像数据，实现影像数据的多病种识别，帮助医生系统的诊断患者的疾病是医疗影像分析未来发展的重要目标。

最新进展（截止问题发布年度）

从技术角度来看，医学影像诊断主要依托图像识别和深度学习这两项技术。依据临床诊断路径，首先将图像识别技术应用于感知环节，将非结构化影像数据进行分析与处理，提取有用信息。

其次，利用深度学习技术，将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型，使神经元网络进行深度学习训练；最后，基于不断验证与打磨的算法模型，进行影像诊断智能推理，输出个性化的诊疗判断结果。

依托于图像识别和深度学习的人工智能和医学影像的结合，至少能够解决三种需求。一是病灶识别与标注，即通过Al医学影像产品针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等。二是靶区自动勾画与自适应放疗。

三是影像三维重建。

从落地方向来看，目前，我国Al医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位，以肿瘤和慢病领城的疾病筛查为主。

从突现词分析和共被引文章分析发现，研究者们近些年更关注于人工智能在癌症研究领域的方法学研究。人工神经网络是功能强大的机器学习方法，广泛用于学习多个级别的抽象数据，能够解决非线性复杂问题，是人工智能应用于癌症研究主要技术。基于人工神经网络建立准确的癌症研究模型是研究的基础，利用遗传算法、回归模型、模式识别、微阵列等方法，优化算法，准确建模，评估模型，提高预测结果准确性，进行方法学优化与改进是研究的前沿。人工智能将在癌症的发现和分类领域有更多的应用前景。基于人工智能的方法学改进，人工神经网络方法已被用于预测癌症的存在，分析癌症类型或生存风险或将未标记的样品聚类等方面，通过模式识别对图像信息进行分析，应用于癌症的病理和影像诊断，都为癌症的诊断和分类提供了方法学基础。由于构建模型时可能存在过度拟合、模型配置和训练、模型的评估以及研究的可重复性等技术问题，所以通过遗传算法优化人工神经网络、利用包括逻辑回归在内不同类型的回归模型对已构建模型进行评估、将微阵列技术与神经网络相结合对癌症基因进行分析、通过模式识别对病理和影像等图像信息进行处理用于癌症的诊断与分类等，都是围绕癌症研究的方法进行优化与改进。

但如何找到符合医学生物学原理、具有临床实用性的算法，提高模型预测的准确性、可重复性和可操作性是关键；同时，如何实现多病种数据库的建立，如何实现病灶的初筛，以及如何实现疾病的关联性，都是未来所要面对的挑战。所以方法学研究的突破可能会为癌症研究开辟新的空间和带来新的机遇。

重要意义

实现人工智能驱动下的医学影像多病种识别，不仅可以帮助医生实现对影像数据的全方位分析，对病灶的勾画，更加准确无误的实现疾病的诊断，有助于对疾病的精准治疗，更重要的有助于实现多病种的识别，通过疾病关联性等因素来干预和预防其他病种引起的并发症等，第一时间发现身体里的各种病变位置，进行有针对性的治疗，这对人类生命健康和社会经济发展意义重大。