人工智能在医学影像领域的应用与挑战
AI技术在医疗影像识别与分析中的应用与挑战
AI技术在医疗影像识别与分析中的应用与挑战引言：医疗影像识别与分析是一项重要的医学技术和临床应用领域，随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在医疗领域的应用也越来越受到关注。
本文将深入探讨AI技术在医疗影像识别与分析中的应用和所面临的挑战。
一、AI技术在医疗影像识别与分析中的应用1. 智能辅助诊断AI技术通过对大量的医学图像进行学习和训练，在疾病早期筛查、良恶性肿瘤区分等方面取得了显著成效。
例如，AI可以准确地检测出肺部CT扫描中的结节，并帮助医生判断是否为癌症；同时还可以利用深度学习算法实现对X射线片上骨折位置和类型的自动定位和判断。
2. 影像自动标注与分类传统上，医生需要手动对图像进行标注和分类。
而借助于AI技术，我们可以使用深度学习算法对医疗影像进行自动标注和分类。
这不仅可以提高工作效率，减轻医生的负担，还可以减少人为因素带来的诊断误差。
3. 手术辅助与规划AI技术在手术辅助和规划方面也有广泛的应用。
例如，通过对病人的医学图像进行分析，AI可以为医生提供详细的手术导航和规划信息，帮助医生更好地执行手术操作，并减少手术风险。
二、AI技术在医疗影像识别与分析中所面临的挑战1. 数据隐私与安全性在医疗影像识别与分析中使用大量的患者数据是必不可少的，然而这也引发了数据隐私和安全性的问题。
如何保证患者数据的隐私不被泄露以及系统安全性成为了亟待解决的问题。
2. 缺乏高质量标注数据集AI技术需要庞大而精确的训练数据集来进行学习和训练，然而目前缺乏高质量标注数据集是一个困扰该领域的问题。
医学图像需要专业医生花费大量时间和精力进行标注，从而限制了医疗影像识别与分析的发展。
3. 解释性与透明度AI技术在医疗影像识别与分析中的应用往往是黑箱模型，即无法解释模型的决策原因。
这给医生带来了困扰，因为他们需要能够理解和信任AI系统所提供的诊断结果，而不仅仅是简单地接受结果。
4. 模型泛化能力有限AI技术在训练阶段可能取得很好的效果，但在实际应用中面临泛化能力有限的问题。
人工智能在医学影像诊断中的应用
人工智能在医学影像诊断中的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的应用正逐渐渗透到各个领域。
在医学领域，人工智能在医学影像诊断中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍人工智能在医学影像诊断中的应用，并对其优势和挑战进行探讨。
一、背景介绍医学影像诊断一直是医生判断疾病的重要手段之一。
传统的医学影像诊断主要依赖医生的经验和直觉，对医生的经验和技术水平要求较高。
而随着计算机技术的发展，人工智能开始在医学影像诊断中崭露头角。
二、人工智能在医学影像诊断中的应用1. 图像分割与识别人工智能可以通过对医学影像进行分析和处理，实现图像的自动分割和识别。
通过对影像中的各类组织、器官或病灶进行识别和标记，可以帮助医生更好地分析疾病情况，提供更准确的诊断。
2. 疾病检测与诊断人工智能可以通过对大量医学影像数据的学习，建立起自己的模型和算法，能够根据特定的病变特征来检测和诊断疾病。
例如，通过对肺部CT影像进行分析，可以实现早期肺癌的检测和诊断，大大提高了患者的治疗效果和生存率。
3. 疾病预测与风险评估人工智能能够通过对医学影像数据的综合分析，帮助医生对患者的病情进行预测和风险评估。
这对于一些高发疾病的早期预警和干预具有重要意义，可以帮助医生更早地提供有效的治疗方案，降低患者的病情恶化风险。
三、人工智能在医学影像诊断中的优势1. 准确性高人工智能通过对大量数据的学习和分析，能够更准确地进行疾病的检测和诊断，而且其准确性随着数据量的增加而逐步提高。
2. 效率高相比起传统的医学影像诊断方式，人工智能能够更快速地对影像进行分析和处理，极大地提高了诊断的效率，为医生节约了大量的时间。
3. 辅助决策人工智能可以帮助医生更好地解读医学影像数据，提供临床决策的依据，减少主观判断的干扰，提高了诊断的客观性和科学性。
四、人工智能在医学影像诊断中的挑战1. 数据隐私与保护在运用人工智能进行医学影像诊断时，对于大量的患者影像数据的存储和处理需要严格的隐私与保护措施，以保证患者个人信息的安全。
人工智能在医疗领域的应用与挑战
人工智能在医疗领域的应用与挑战人工智能（AI）作为当今科技发展的前沿领域，正在迅速渗透到各行各业，其中医疗领域尤为瞩目。
通过AI技术，医疗行业正在经历一场深刻的变革，从疾病诊断到治疗方案的制定，从药物研发到个性化医疗，AI正在各个方面提升医疗服务的效率和质量。
然而，在享受技术红利的同时，AI在医疗领域的应用也面临着诸多挑战。
本文将探讨AI在医疗领域的主要应用及其面临的挑战，并提出相应的应对策略。
一、人工智能在医疗领域的主要应用1. 疾病诊断AI在疾病诊断中的应用主要体现在影像识别和数据分析上。
通过训练大规模的医学影像数据集，AI可以自动识别影像中的病变，辅助医生进行准确的诊断。
例如，AI在放射影像中可以识别肺癌、乳腺癌等疾病的早期病变，提高诊断的准确性和效率。
2. 治疗方案制定AI可以通过分析大量的临床数据，帮助医生制定个性化的治疗方案。
通过机器学习算法，AI能够从海量的医疗数据中提取有用的信息，结合患者的具体情况，推荐最合适的治疗方案。
例如，在肿瘤治疗中，AI可以根据患者的基因信息和病情，推荐最适合的化疗药物和剂量。
3. 药物研发AI在药物研发中有着广泛的应用。
通过AI算法，可以加速药物的发现和研发过程。
AI 可以模拟药物分子的作用机制，筛选出潜在的候选药物，缩短药物研发的时间和成本。
例如，AI技术已经成功应用于抗生素的研发，通过大数据分析和机器学习，发现了新的抗菌分子。
4. 个性化医疗个性化医疗是AI在医疗领域的另一个重要应用。
通过分析患者的基因组数据、生活习惯和病史，AI可以提供个性化的健康管理方案和预防措施。
例如，AI可以根据基因数据预测患者患某些疾病的风险，并给出个性化的健康建议，帮助患者进行早期干预和预防。
二、实际案例分析案例1：放射影像中的AI应用某医院引入了一套AI辅助诊断系统，用于乳腺癌筛查。
通过对数万张乳腺影像的深度学习训练，AI系统可以自动识别影像中的异常病变。
实际应用中，AI系统的诊断准确率达到95%以上，显著提高了筛查效率，减轻了放射科医生的工作负担。
人工智能在医学影像中的应用及挑战
人工智能在医学影像中的应用及挑战人工智能是近年来最热门的领域之一，它正在被广泛应用于众多领域，其中之一是医学影像。
医学影像在现代医学中占据了至关重要的地位，然而，医学影像的分析需要耗费大量的人力和时间。
人工智能可以改变这一局面，提高诊断的准确性和效率。
本文将讨论人工智能在医学影像中的应用及挑战。
1. 人工智能在医学影像中的应用人工智能在医学影像中的应用可以分为两个方面：图像识别和图像分析。
首先是图像识别。
在医学影像中，人工智能可以将影像中的不同部位和器官自动分割出来，同时也可以识别不同形态的肿瘤、血管和病灶。
这极大的提高了病例的诊断效率，同时也减轻了医生的压力。
其次是图像分析。
人工智能可以实现医学影像的智能分析，比如说在CT或MRI影像中，能够通过计算机程序自动生成各种器官的体积和表面积，在进行直观的分析和比较，比传统的手工方法快速得多。
2. 人工智能在医学影像中面临的挑战在人工智能应用于医学影像的时候，仍然存在一些挑战，这些挑战包括数据隐私、数据准确性和模型的鲁棒性。
首先是数据隐私。
医学影像中包含着大量的隐私数据，包括患者的姓名、病史、治疗记录等等。
如何保护这些数据的隐私性是人工智能在医学影像中需要解决的一个问题。
其次是数据准确性。
医学影像中的数据非常复杂，有时候会存在噪声和伪影干扰，这些因素可能会影响人工智能对医学影像的识别和分析能力。
因此，如何提高数据的准确性是人工智能在医学影像中需要克服的主要问题之一。
最后是模型的鲁棒性。
人工智能模型本身是建立在算法和数据的基础之上的，如果算法或数据出现问题，就会导致人工智能模型的鲁棒性受到影响。
因此，在使用人工智能模型时，需要随时检查和维护模型，以保证其鲁棒性。
3. 未来展望随着人工智能技术的不断发展，其在医学影像中的应用也将不断开拓和深入。
未来，人工智能在医学影像中的应用将更加普遍和广泛，它将进一步提高医学影像的诊断效率和准确性，为医学研究和临床诊疗提供更好的支持。
人工智能对医学影像诊断的辅助作用
人工智能对医学影像诊断的辅助作用随着人工智能技术在医疗领域的快速发展，其在医学影像诊断中的应用也越来越广泛。
人工智能技术能够帮助医生快速准确地识别病灶，提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务。
本文将探讨人工智能在医学影像诊断中的辅助作用，并分析其优势和出现的挑战。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用1.病灶检测：人工智能能够通过深度学习算法从医学影像中准确识别和标记出病灶的位置和特征，帮助医生快速定位和诊断疾病。
2.病变分类：人工智能技术可以根据医学影像的特征和数据，对病变进行分类和分析，帮助医生准确判断病变的类型和严重程度。
3.辅助诊断：人工智能技术能够通过大量的医学影像数据进行训练和学习，提供临床诊断决策的参考意见，帮助医生制定更科学的治疗方案。
4.预测疾病发展趋势：人工智能技术可以利用大数据分析和机器学习算法，对患者的医学影像结果进行预测和建模，帮助医生及时干预和治疗疾病。
5.监测疗效：人工智能技术可以实时监测患者接受治疗后的医学影像数据，提供有效的反馈和评估疗效，帮助医生调整治疗方案。
二、人工智能在医学影像诊断中的优势1.准确性：人工智能技术可以通过大数据和深度学习算法实现对医学影像的精准识别和分析，提高诊断的准确性。
2.效率：人工智能技术可以实现对医学影像的自动化处理和分析，节省医生的时间和精力，提高诊断效率。
3.智能化：人工智能技术可以模拟人类大脑的智能决策能力，帮助医生做出更加科学和客观的诊断。
4.实时性：人工智能技术可以实时分析和监测医学影像数据，及时发现患者的病情变化，提供及时的诊断和治疗建议。
5.全面性：人工智能技术可以综合考虑多种医学影像数据和特征，为医生提供全面的诊断信息，辅助医生做出更全面的诊断决策。
三、人工智能在医学影像诊断中面临的挑战1.数据质量：人工智能技术对医学影像数据的质量要求较高，需要大量的高质量数据进行训练和学习。
2.算法优化：人工智能技术的算法需要不断优化和更新，以适应医学影像诊断的复杂和多样化需求。
人工智能在医疗领域的应用与挑战
人工智能在医疗领域的应用与挑战引言随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各行各业，其中医疗领域的应用尤为引人瞩目。
AI 技术在医疗诊断、治疗方案制定、患者管理、医疗数据分析等方面展现出了巨大潜力。
然而，AI在医疗领域的应用也面临着诸多挑战。
本文将详细探讨人工智能在医疗领域的应用现状、带来的机遇以及面临的挑战。
一、人工智能在医疗领域的主要应用1. 医疗影像分析医疗影像分析是AI在医疗领域最为成功的应用之一。
传统的医疗影像分析依赖于放射科医生的经验和专业知识，存在主观性强、误诊率高等问题。
AI通过深度学习技术，可以快速、准确地分析医学影像，识别病变区域，提高诊断的准确性。
例如，AI可以用于检测早期癌症、心血管疾病、眼底病变等，提高了诊断效率和准确性。
2. 智能诊断系统智能诊断系统利用AI技术，通过分析患者的病史、症状、体征等信息，提供精准的诊断建议。
IBM的Watson for Oncology就是一个典型的例子。
该系统通过分析大量的医学文献和患者数据，帮助医生制定个性化的治疗方案，提高了诊断的准确性和治疗效果。
此外，智能诊断系统还可以用于辅助医生进行复杂病例的分析和决策，减轻医生的工作负担。
3. 个性化治疗个性化治疗是现代医学的发展方向，AI技术在其中扮演了重要角色。
通过分析患者的基因组数据、病史和生活习惯，AI可以为每位患者制定最合适的治疗方案。
例如，AI可以帮助肿瘤医生选择最有效的化疗药物和剂量，提高治疗效果，减少副作用。
个性化治疗不仅提高了患者的治愈率，也提高了医疗资源的利用效率。
4. 医疗机器人医疗机器人在手术、护理和康复等方面有着广泛应用。
手术机器人如达芬奇手术系统，利用AI技术辅助医生进行精细操作，减少手术创伤，缩短恢复时间。
护理机器人可以帮助照顾老年人和残疾人，提供日常护理和健康监测服务。
康复机器人则可以辅助患者进行康复训练，加速康复进程。
5. 医疗数据分析随着电子病历和健康监测设备的普及，医疗数据呈爆炸式增长。
医学影像领域的人工智能技术
医学影像领域的人工智能技术随着科技发展的不断进步，人工智能技术已经逐渐进入了我们日常生活当中的种种领域，包括医学影像领域。
医学影像领域的人工智能技术的应用不仅提高了诊断和治疗的效率，还能减少医疗事故和提升医疗质量，这给医学领域的发展带来了新的机遇和挑战。
一、人工智能技术在医学影像领域的应用人工智能技术在医学影像领域的应用主要包括影像识别、分割、处理和自动报告等。
在影像识别方面，人工智能技术可以通过识别影像中不同组织之间的差异，帮助医生更准确地判断肿瘤的大小和范围；在影像分割方面，通过将一个完整的影像图像分为不同的组织和区域，医生可以更清晰地看到肿瘤的轮廓和范围，从而做出更加准确的判断；在影像处理方面，人工智能技术可以协助医生进行影像去噪、特征提取、拟合和重建等操作，提高影像质量和分析效率；在自动报告方面，人工智能技术可以利用自动化算法，根据医学影像数据中的特征和统计信息，自动生成一份诊断报告，减轻医生的工作负担。
二、医学影像领域的人工智能技术的发展现状目前，医学影像领域的人工智能技术已经在一些领域取得了初步的成功。
例如，在乳腺癌检测方面，研究人员已经开发出了基于人工智能算法的乳腺癌检测系统，该系统准确率较高，可达到94%。
在肺癌诊断方面，人工智能技术也取得了一定的突破，通过对大量的肺部影像数据的分析，研究人员已经可以预测患者肺癌的风险，并进行有效的干预。
此外，人工智能技术在糖尿病视网膜病变检测、阿尔兹海默病诊断和脑卒中筛查等方面也取得了一定的进展。
三、医学影像领域的人工智能技术的发展瓶颈和挑战虽然医学影像领域的人工智能技术取得了一定的成功，但是在实际应用中存在一些瓶颈和挑战。
首先，人工智能算法需要大量的医学影像数据进行训练，而这些数据往往需要手动标注，耗费时间和精力，这增加了算法的开发成本。
其次，不同医学影像数据的质量和类型存在差异，需要开发出自适应的算法和模型，这对算法的设计和实现提出了挑战。
人工智能在医学影像分析中的应用与挑战
人工智能在医学影像分析中的应用与挑战随着人工智能技术的快速发展，它在医学领域的应用也越来越受到关注。
其中，人工智能在医学影像分析方面的应用尤为重要。
医学影像分析是医生根据患者的影像资料进行诊断和治疗决策的过程，而人工智能的引入可以提高诊断的准确性和效率。
然而，人工智能在医学影像分析中也面临一些挑战。
本文将探讨人工智能在医学影像分析中的应用和挑战。
一、人工智能在医学影像分析中的应用1.1 自动检测和识别病变人工智能可以通过对医学影像的分析，自动检测和识别病变。
传统的方法需要医生手动浏览和分析大量的影像资料，而人工智能可以通过深度学习算法识别出病变的位置和类型，并提供给医生参考。
这不仅可以节省医生的时间，还可以提高病变的检测准确性。
1.2 辅助诊断和治疗决策人工智能可以通过对医学影像的分析，提供辅助诊断和治疗决策的建议。
医学影像中包含大量的信息，这些信息对医生来说可能很难全部把握，而人工智能可以通过模式识别和数据分析，提取出潜在的疾病特征，并给出相应的诊断和治疗建议。
这有助于提高医生的诊断准确性和决策效率。
1.3 短时间内处理大量影像数据医学影像数据庞大且复杂，传统的人工分析方式无法满足大量的工作需求。
而人工智能可以通过高效的算法，快速处理和分析大量的影像数据。
它可以在短时间内完成海量数据的处理和分析工作，为医生提供及时的诊断和治疗建议。
二、人工智能在医学影像分析中面临的挑战2.1 数据质量和标注问题人工智能的训练需要大量的数据，并且需要准确的标注。
然而，医学影像的数据通常由医生手动标注，标注过程容易出错，导致数据标签的质量不高。
这会对人工智能的训练和应用产生影响，因为训练模型的准确性取决于数据的质量和标注的准确性。
2.2 泛化能力和可解释性问题人工智能在医学影像分析中的应用需要具备较强的泛化能力和可解释性。
泛化能力是指模型在未见过的数据上的表现能力，而可解释性是指模型的结果和推理过程的可理解性。
然而，当前的人工智能模型往往在泛化能力和可解释性方面存在一定的局限性，这限制了其在临床实践中的应用。
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Chinese Medical Ethics Aug. 2019Vol. 32 No. 28人工智能在医学影像领域的应用与挑战季冰9刘伶俐2***基金项目：重庆市社会科学规划项目“人工智能医疗应用中的伦理问题研究”(2018YBZX24)* * * 通信作者，E - mail :tmmuliull@ 193. com(1陆军军医大学西南医院放射科，重庆400038,icerbo@126. am ；2陆军军医大学基础医学院，重庆400033)〔摘要〕人工智能与医学影像的结合被认为是最具发展前景的领域。
其在医学影像中的应用，主要包括 计算机辅助诊断、影像组学、影像基因组学等场景。
当前，人工智能在医学影像领域的应用还处于初级阶段，面临着诸多来自技术和伦理的挑战，如数据质量问题、机器性能问题、算法偏见问题、隐私泄露问题以及责任划分问题等，需采取措施加以规避和制约。
如：制定相应的法律法规和伦理规范，建立质控管理系统和 监管体系，加强理论攻关和技术研发力度,推动人工智能技术不断走向成熟和完善等。
〔关键词〕人工智能；医学影像;计算机辅助诊断系统〔中图分类号〕R_052 〔文献标志码〕A 〔文章编号〕1001 -8565(2019)08 -0981 -05DOI ：19.19222/j. isse. 1901 -8566.2219.28.25Application and Challenge of Artificial Intelligence in Medical ImagingJI Bing 1, LIU Lingli 1((Departmegt of Radiology , Southwest Hospital , Army Medical University , Chongqing 440033, Ching ,E - mait : icerbox@ 192. com ； Basta Medicri School , Army Medicrl UnwersPy , Chongqing 440033 , CCina ) Abstrrct : The combinatioo of artiCcial intellicenca (Al) an. medical imagine is consiCered th be the most prom ising field. )e medicai imaaine , iit dpplicdtioe mainiy iacluUet computet - aiced diaanosit , cnaaina omics, cnaaina genomics ant othro scenaeos. Ai preseni , thr aaplicatioo of artificial intellinerco in thr fieli of medical irmtnina isstill in thr initial stagn , facina maay tecanical p 0 ethical caallenaec , such ac dath qulity proMemc , macaian peo- fbonaaca proMemc , dlgorithmic bias proMemc , priyacy disclosure proMemc p 0 resc on sinilith divisioo proMemc ,which aeen th bn avoinen and restacten by measerec, such as thn estdnUshmnt of corresponding U ws and ethical og uUniooc, thn estanlisPment of qulity controi management systems p 0 renulatoiy systems, thn reinforcement of theo retical researca , thn dealopment of techoolony researca , p 0 th promotn artificial intelligenco techoolony th maturep 0 perfect constantly.Keyword ： Artificial Untelligenco; Menical Umagina ； Computac Ainen Diagnosie人工智能(Artificial Intelligenco , A))是研究、开发 用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它不仅是一 门新兴的交叉学科,涵盖了计算机科学、统计学、 脑神经学、社会科学等诸多领域,更是一种新型 的智能机器,语言和图像识别、语言和图像处理、专家系统、机器人等都属于人工智能的范畴近些年来,随着深度学习、计算机视觉、大数据等关键技术的突破,“人工智能+医疗”的投资热度持续攀升,其应用研究更是涉及医学影像、辅助 诊疗、药物研发、健康管理等多个领域,而医学影像与人工智能的结合被认为是最具发展前景的领域。
】人工智能在医学影像领域的发展机遇目前中国A)医疗企业主要集中在医疗影像相关领域,究其原因，主要缘于以下几大机遇：n 影像数据量大数据是人工智能发展的关键要素之一。
医疗—981 —数据中超过99%的数据来自于医学影像，如X线、CT、MRI、超声、病理等。
随着人口老龄化和民众健康需求的增长，近年来我国医疗卫生机构诊疗人数持续增加，从2216年的58.C亿人次攀升至2217年的81.8亿人次，年均涨幅超过5%［4—3］o作为疾病诊断与治疗的重要依据,影像数据总量也随之迅猛增长,年增长率高达3。
％-40%,单个大型医疗机构的年影像数据存储量已超过1PB［-5］。
庞大的医疗市场和充足的影像数据为AI医疗的发展提供了动力和基础。
1.2临床需求迫切目前，我国医疗影像数据的分析几乎全靠人工,医师主要凭经验进行判断。
在影像数据飞速增长的同时,我国影像医师年增长率只有4%⑷，为人工阅片带来了极大挑战。
据国家卫健委统计显示，2013-2217年三年中，全国累计完成放射诊疗16.2亿人次［。
而中国放射从业人员约15.8万人，其中放射医师只有约8万人，副主任医师以上职称的只有2万人。
由此推算,平均每位影像医师每年需要处理5160多人次的报告，副高以上职称的影像医师由于有审核工作，诊疗人次将会更多［。
影像医师严重缺乏,长期处于超负荷工作状态；而人工智能在医学影像中的应用，有望减轻影像医师的工作负担，提高诊断效率和准确度。
这为医学影像A、的发展提供了临床需求。
1.3AI技术日趋成熟过去，由于软硬件条件不成熟,优质数据资源短缺，人工智能并未实现广泛应用。
随着算法、算力等基础技术条件的日渐成熟，大数据在计算过程中积累了大量优质、脱敏数据，数据存储、分析和精准判断决策能力提高;特别是深度学习、图像识别、自然语言处理等技术的突破，驱动医学影像识别的精度和准确度大幅提升［］。
因此，目前中国大多数AI医疗企业都以辅助诊断为主要业务，且多偏重于基于图像识别技术的影像学、病理学和皮肤病学等领域［。
1.2政府大力支持2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，从国家战略层面对我国发展智能医疗作出了明确规划，包括推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系，开发人—932—机协同的手术机器人、智能诊疗助手等［］。
紧随其后，科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，明确指定腾讯公司为医疗影像平台的建设者［0］。
政府的大力支持，为医学影像人工智能的发展提供了坚强保障。
2人工智能在医学影像领域的主要应用人工能在医学影的，主要过识别和深度学习等技术,实现机器“看片”和“读片”的功能。
具体应用包括计算机辅助诊断、影像组学、影像基因组学等。
2.1计算机辅助诊断计算机辅助诊断系统(Computer Aided Diagnosis,CAD),是影像学A、应用的重要内容，它是将图像处理、计算机视觉、医学图像分析等有效结合，通过系统处理后对异常征象进行标注，以帮助医生快速发现病灶,提高诊断的效率和准确率。
CAD的研究,最早可追溯到22世纪66年代，但受技术水平的限制，研究进展较为缓慢。
22世纪8。
-99年代,随着计算机技术、数学算法及统计学的发展，基于机器学和理的CAD在医学影诊断领域获得了快速发展，针对不同疾病的CAD研究大量涌现［1］。
2216年以后，由于深度卷积神经网络的、大据的积和于理器的算能力大幅提升，深度学习在医疗图像上的研究空前高涨［2］，从而使CAD的架构更为简化，诊断更为精确。
前，CAD于多影对疾病的测和诊断,在肺结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查和前列腺癌影像诊断中应用较广，且表现较为突出［。
一些CAD系统的性能已经接近甚至超过放射科医生。
如2216年Liang等［4］在56台CT扫描设备上使用4种不同的CAD软件,可检出56%~70%易被放射科医生漏诊的结节。
Patel等［4］利用自然语言处理软件算法，可准确获得乳腺癌患者乳腺X线摄影的关键特征，并与乳腺癌亚型进行关联，其诊断速度是普通医师的3。
倍,且准确率高达99%。
但深度神经网络目前应用最好的是解决简单任务，比如分类、识别、切割等，对于综合性的诊断，仍需要具有领域知识的专家来参与［5］。
2.2影像组学影像组学(radiomics)源自于CAD,于2016年由Chioese Medicai Ethics Aug.2216Vol.32No.29荷兰学者Lambin等［7］首次提出。
作为一种大数据图像分析方法，影像组学是从医学影像中高通量地提取海量数据，并对数据信息进行深层次的挖掘、分析和解读，以发现隐含在图像中的额外信息，最高效地利用影像学检查结果,实现临床辅助决策［6］。
其基本分析流程包括五个环节：①图像采集:主要通过CT、MRI、PET等影像扫描方式采集图像;②图像分割:将影像中的异常组织（如肿瘤）或特定解剖组织（如海马）等分割为1个或多个感兴趣区域;③特征提取:对感兴趣区域进行影像特征提取,主要包括强度、形状、纹理、位置等特征;④量化分析:对上述特征进行统计分析,常用的分析方法有重复测量信度分析、主成分分析、相关性分析和随机森林等;⑤模型构建:通过机器学习（深度学习）方法建立基于影像组学特征的预测和分类模型"］。
影像组学突破了基于形态学及半定量分析的传统影像医学模式，可提供以往基因检测或病理检查才能提供的信息，对于临床医生从早期图像中获取诊断信息有着重要帮助。