【e医疗原创】宾叔大话：医疗影像人工智能的三六九等
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e医疗专栏作家
爱克发医疗 宾叔
IBM花10亿美金收购Merge healthcare（医疗影像软件厂商）与微软hololens的广告，这两者之间有何联系？
宾叔小时候，喜欢看科幻小说，经常梦幻着，到了21世纪，汽车都是自动开的，看病都是找机器人的……可是21世纪已经过了十几年了，宾叔的好多梦想都还只是梦想。
其实，最近二三十年，人类在很多工程技术领域都取得了巨大发展，唯独一个领域发展不尽如人意，那就是人工智能。宾叔在这里把医疗影像界人工智能的一些发展给大家罗列总结一下。希望大家能用黑色的眼睛寻找光明吧！
人工智能也分三六九等，让我们先看看人工智能在医疗影像领域的初级运用吧。
|人工智能初级实现|
|智能报告|
医生看片分两部分，一部分是影像浏览，另外一部分就是报告撰写。以下三种应用了初级人工智能，辅助医生更有效率、更精准地写报告。
智能报告模板：
系统会根据当前报告的设备类型、部位分类和检查部位自动搜索出符合的报告模板并显示。也就是说，当医生打开影像的时候，电脑根据这个影像的来源，检查类型，病历等信息，自动挑选好了报告模板，医生只要点击一下，报告大部分就已经完成。
智能报告提醒：
根据配置的关键字词，提示危急值、阳性率、比较男女性别和特定器官以及检查位置可能存在的错误。国内放射科医生工作量相当大，而放射科报告时患者诊断过程中一个非常重要的环节，任何差错，都会导致漏诊、误诊。智能报告提醒，相当于在医生写报告的时候，电脑就在后台进行审阅。譬如说明明患者是男性，在报告里却出现了卵巢等词组，这时警告框会弹出，提示报告内容有问题。
全文本检索：
医学影像报告内容是海量信息，而这些海量信息都是非（半）结构化报告。然而，无论是科学教育，还是术后诊断和随访诊断，都需要对历史报告进行全文本检索，这就需要电脑在后台对所有诊断报告进行智能分词和语义分析。根据关键字进行查询，根据检查目的、检查所见、检查结论、报告包含、症状体征包含、手术过程、术后诊断和随访诊断的内容等进行查询。可以进行“模糊匹配”、“精确匹配”、“精确与匹配”和“精确或匹配”关键字查询。
如果说上面的初级应用还是辅助医生提高撰写报告的效率，那么下面要说的智能辅助识别，则是辅助医生更加有效地阅片了。
|人工智能中级实现|
|智能辅助识别|
乳腺
乳腺检查越来越成为女性体检的标准项目之一。乳腺机产生的图像巨大，医生要浏览整幅图像，工作量较大。人工智能可以把乳腺上的疑似钙化点、驼块等可疑部位高亮显示。
肺癌早期诊断
早期肺癌是可以治愈的，然而早期肺癌的CT阅片，对于放射科医生来说工作量很大，早期微小病灶也容易发生漏诊。电脑通过肺结节的分段，对异常处进行高亮显示，在三维图像上进行标示。可以大大提高医生工作效率和诊断质量。
除以上辅助诊断，人工智能还在心电图自动识别，自动超声等领域有所建树。然而，这以上种种实现都基本靠海量算法以及历史影像数据对比而来。就好比多年前深蓝击败国际象棋大师，其原理是通过记录大量棋谱，穷尽无数可能性后，得出结论。
换句话说，就是通过蛮力计算得出一点点智慧来，这和人类大脑思维模式相差甚远。人工智能能否走出计算困境？能否真正模拟人类大脑思考并得到超出人类的智慧？宾叔的梦想能否实现？接下来，让我们来看看人工智能的高级实现吧。
|人工智能高级实现|
|深度学习|
1981年，DavidHubel和Torsten Wiesel获得了诺贝尔医学奖，他们的主要贡献是发现了视觉系统的信息处理，换句话说，就是发现了大脑如何通过视觉感知这个世界的！
大脑视觉信息系统原型图：信息是分层的，每个层次节点处理不同层次的信息，最后归总为结论。你现在明白什么叫脑子快或者脑子慢了吧！
得知这一重大发现后，各路计算机科学家开始采取不同的方法模拟大脑的运作！然而大自然进化了几十万年的大脑以及里面蕴含的人类智慧，哪有这么容易被模拟呢？最初的几十年基本是黑暗的石器时代。
直到2006年， 大神出现了~
大神们提出了深度学习理论，一下子把人工神经网络的种种理论算法推进了一大步。人类好比在黑暗的隧道中，看到了一丝丝的光明前景。光有算法还不够，还需要有大型计算能力以及海量数据以供学习。根据摩尔理论，计算力会越来越便宜，而随着互联网的普及运用，大数据采集也越来越容易。谷歌大脑和百度大脑也是基于这些理论基础的上的大胆尝试。虽然百度说它的大脑才二、三岁孩童的水平，而谷歌大脑通过浏览youtube上的海量视频，“才”学习了“猫”这个动物。那么，IBM的沃森是否有一天能通过Merge系统链接到的海量医学影像数据读懂片子？！我猜，他（她）会！
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