基于人工智能和医疗大数据的影像组学及临床应用
基于人工智能和大数据的医疗影像组学应用
状
经验特征
毛刺症、分叶症、胸膜凹陷等
G L C
G L R
M
L
文本信息
年龄、性别、吸烟、家族史等
G L
S
M
N G T
纹 理
Z
D
M
M
基因信息 EGFR突变、ALK突变、HER2
病理信息
病理分化程度、鳞癌、腺癌、 癌胚抗原CEA
小 波
将计算机定量特征、经验特征、文本信息、基因 信息和病理信息相结合，全面量化肿瘤异质性。 27
临床问题导向 精准辅助决策
术后化 疗必要 性预测
临床科研
术中淋 巴结转 移预测
商业应用
术前新 辅助疗 效评估
计算能力驱动 Google 的疾病筛查
肺癌、食管癌、 糖网病、皮
乳腺癌早期筛查 肤癌筛查
4
背景：未来的医学影像—实现综合信息
医学影像中心—飞机驾驶舱(综合信息中心)
—引自Roderic Pettigrew, RSNA 20175
术前 术中
术后
新辅助治疗是否达到pCR？
Clinical Cancer Research, 2017, 23(23): 7253-62.
是否需要进行淋巴结清扫？
Journal of Clinical Oncology, 2016, 34(18):2157.
是否需要进行辅助放化疗？
Journal of Clinical Oncology, 2011, 29(23):3163.
影像组学关键技术—精准肿瘤分割
提出中心池化卷积神经网络分割肺壁粘连等多种肺结节
中心池 双分支 多尺度 化
运算 网络融 输入提 保留 关 合2D和 取多尺 键特 征 3D信息 度特征
人工智能在医学影像分析中的应用进展
人工智能在医学影像分析中的应用进展一、概述随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到医疗领域的各个环节，尤其在医学影像分析方面取得了显著进展。
医学影像作为疾病诊断、治疗决策的重要依据，其分析过程对于医生的临床判断和患者的治疗效果具有至关重要的作用。
传统的医学影像分析方法受限于医生的经验、疲劳程度以及人眼的识别能力，往往存在诊断误差和效率低下的问题。
借助人工智能技术提高医学影像分析的准确性和效率，已成为医学界关注的焦点。
深度学习、机器学习等人工智能技术的不断发展，为医学影像分析提供了新的解决方案。
通过构建复杂的神经网络模型，AI可以自动学习和识别医学影像中的特征信息，从而实现病变的自动检测和诊断。
与传统的影像分析方法相比，AI技术具有更高的准确性和稳定性，可以显著减少医生的工作负担，提高诊断效率。
人工智能在医学影像分析中的应用已经涵盖了多个方面，包括图像分类、目标检测、语义分割等。
通过训练大量的医学影像数据，AI 模型可以自动识别和分析各种病变类型，如肿瘤、炎症、出血等。
AI 还可以辅助医生进行病灶定位、定量测量以及治疗方案的制定，为临床决策提供有力支持。
尽管人工智能在医学影像分析中的应用取得了显著进展，但仍面临着一些挑战和问题。
医学影像数据的获取和标注需要大量的时间和资源；AI模型的泛化能力和鲁棒性仍需进一步提高；以及如何在保证诊断准确性的降低AI技术的使用成本和门槛等。
人工智能在医学影像分析中的应用具有广阔的前景和潜力。
随着技术的不断进步和完善，相信AI将在医学影像分析领域发挥更大的作用，为医学诊断和治疗提供更加准确、高效的支持。
1. 医学影像分析的重要性医学影像分析在现代医学中扮演着至关重要的角色。
它不仅是医生进行疾病诊断、制定治疗方案和评估治疗效果的重要依据，还是医学研究和教育中的重要工具。
随着医学影像技术的不断进步，医生能够获取到越来越多、越来越精确的医学影像数据，但同时也面临着数据量大、处理复杂等挑战。
人工智能及大数据在医学领域中的应用
人工智能及大数据在医学领域中的应用随着科技的发展，人工智能以及大数据技术逐渐进入到各行各业中，医学领域也不例外。
人工智能及大数据在医学领域中的应用，已经取得了许多成果，极大地促进了医学的发展。
一、医学领域中人工智能的应用1.1 医学影像分析医学影像分析是人工智能在医疗领域中应用得比较多的领域。
通过训练机器学习算法，人工智能能够识别影像中的异常部位。
比如，用人工智能技术进行乳腺癌筛查，可以减少漏诊、误诊等问题的发生，提高诊断的准确率。
1.2 个性化医疗在过去，由于医学知识和技术的有限，医生的决策往往是基于治疗经验和人类推理，这种情况下，治疗效果不可避免的受到医生的个人认知与技术水平的限制。
而人工智能技术能够根据患者的病理特征、病史、基因信息等数据，为患者提供更加个性化的治疗方案，提高治疗成功率。
1.3 疾病预测利用大数据技术，结合医学记录，人工智能能够预测特定患者患病的概率。
对于患有多种慢性疾病的患者，人工智能可以通过分析病人的基因数据、病史记录和生活方式，辅助医生实现全面危险评估和预测。
二、医学领域中大数据的应用2.1 精确药物研发药物研发需要大量的实验和测试，而利用大数据技术可以大大降低研发成本和时间。
利用大数据技术，研究人员可以对疾病发生的过程进行模拟和分析，通过模型预测候选药物的生物活性和毒性，减少实验时间和费用的浪费，为医药研发提供了精确、便捷的支持。
2.2 健康数据分析随着医疗设备的先进和全球范围内的数字化医疗记录，产生了大量的医疗健康数据。
利用大数据技术，研究人员可以分析和利用这些数据，对全球范围内的疾病预测、流行病学、临床研究等领域进行深入的研究。
2.3 给予病人更个性化的医疗服务医疗服务是一种高度个性化的服务，可以利用大数据技术更好地提供个性化医疗。
医院通过大数据收集病人的生理、病史、检查结果、用药情况等数据，根据数据分析，可得到更加完整、准确的病人健康情况。
在此基础上，医院可以采用个性化的治疗方案，更加提高病人的治疗效果。
大数据技术在医学影像中的应用及发展趋势
大数据技术在医学影像中的应用及发展趋势近年来，随着科技的不断发展，大数据技术逐渐在医学领域中崭露头角。
在医学影像领域中，大数据技术也开始被应用起来。
本文将探讨大数据技术在医学影像中的应用及发展趋势。
一、大数据技术在医学影像中的应用1. 图像分析医学影像中的图像数据量庞大，传统的人工分析方法已经无法满足需求。
而大数据技术可以通过图像处理算法，快速准确地分析影像信息，提取出影像中的多个特征，如肿瘤的大小、形状、位置等，从而提高对疾病的早期诊断能力和治疗精度。
2. 数据挖掘通过大数据技术，医学影像中的海量数据被挖掘出来，形成对于疾病的分析和预测模型。
比如基于大数据分析的糖尿病预测模型就可以通过数十万名患者的医学影像数据得来，大大提高了疾病预测的精度。
3. 影像识别借助大数据技术，医学影像中的病变特征可以进行快速自动识别。
比如在肝癌诊断中，大数据算法可以通过对数以百万计的肝脏影像的分析，提高肝癌诊断的准确性和效率，同时避免了人为因素对结果的影响。
二、大数据技术在医学影像中的发展趋势1. 人工智能未来一定是人工智能+医学影像的时代。
通过大数据技术的图像识别算法，医学影像系统可以实现一些人工智能的功能，如自动诊断、自动辅助手术等。
通过人工智能技术，医疗领域的效率和精度将会得到极大的提升。
2. 云计算云计算技术可以让医学影像领域中的医疗机构共享数据资源，同时大大降低客户端的压力。
医学影像数据可以在云端进行存储和处理，实现数据共享和交流，同时也可以极大程度地保护患者隐私。
3. 移动医疗移动医疗已经开始进入我们的生活，并且随着技术的发展将会越来越广泛。
而大数据技术可以实现医疗数据在不同移动端的流动，实现病人、医生之间的在线沟通和获取医疗影像数据的传递，提高医疗领域的效率和便利性。
三、总结随着大数据技术在医学影像领域中的广泛推广和应用，医学影像的处理和分析将越来越高效和自动化。
同时，在确保数据安全的前提下，大数据技术的发展将有助于医疗影像的共享和流通，为医疗行业带来更多的便利和效益。
人工智能在医学领域中的应用
人工智能在医学领域中的应用一、引言近年来，随着人工智能技术的不断发展，它在医学领域中的应用越来越广泛。
人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、更快速地制定治疗计划，提高医疗水平和效率。
本文将从病例诊断、医疗影像、大数据分析、生物信息学等方面探讨人工智能在医学领域中的应用。
二、病例诊断人工智能技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病。
比如，基于人工智能技术的医学问诊系统，可以通过分析患者的症状、病史等信息，提供初步的医学诊断结果，并建议下一步的诊治方案。
其中，基于自然语言处理技术的智能问诊系统，可以根据患者的描述，自动提取出关键信息，生成可读性强的诊断报告。
同时，这些系统还可以不断学习，逐步提高准确率和可靠性。
三、医疗影像医疗影像分析是目前人工智能在医学领域中应用最广泛的方向之一。
人工智能技术可以通过对大量的医疗影像数据进行深度学习，学习各类疾病的特征和病变模式。
这些技术可以应用于各种医疗影像，包括CT扫描、MRI、X光等等。
具体应用包括肺癌筛查、乳腺癌筛查、神经影像分析等等。
基于这些技术，医生可以更快速地、更准确地发现病变，进一步提高治疗效果和患者的生存率。
四、大数据分析人工智能技术在医学领域中还可以帮助医生进行大数据分析。
医疗领域中的数据非常庞杂，包括病历记录、检查结果、诊断报告、药物处方等等。
采用人工智能技术，可以将这些数据整合、分析，提取出患者的健康信息及病情变化趋势，为医生提供更好的辅助决策工具。
此外，在药物研发、临床试验、医疗资源规划等方面，人工智能技术也可以提供有力的支持。
五、生物信息学生物信息学是一门交叉学科，旨在研究生命体的信息学特征。
在医学领域中，人工智能技术可以帮助医生将大量的患者基因数据进行分析，进一步了解疾病的发病机制，探索新的治疗方法。
针对基因序列分析、基因表达、蛋白质结构等领域，人工智能技术可以发挥重要作用，加速新药研发进程，提供更好的治疗方案。
六、小结总体来说，在医学领域中，人工智能技术可以帮助医生更加准确、快捷地诊断疾病、提供个性化治疗方案，提高医疗效率和质量。
人工智能在医疗领域应用案例分析报告
人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医疗领域的应用已经成为当前研究热点，其在医学影像诊断、基因组学、药物研发、临床决策支持等多个方面都展现出了巨大的潜力。
本文拟就人工智能在医疗领域的应用案例进行详细分析，并探讨其对医疗行业的影响和未来发展方向。
一、人工智能在医学影像诊断中的应用近年来，人工智能在医学影像诊断领域取得了长足的进展。
传统的医学影像诊断需要医生对大量的影像数据进行分析，耗时费力且容易出现误判。
而人工智能可以通过对大量的病例数据进行学习，有效地提高了医学影像诊断的准确度和效率。
比如，谷歌旗下的DeepMind公司推出的AlphaGo系统，利用深度学习技术在医学影像诊断中取得了较好的成果。
同时，美国IBM公司开发的Watson系统也在医学影像诊断领域进行了广泛的应用。
二、人工智能在基因组学中的应用基因组学是研究生物体细胞核内DNA和RNA的结构和功能的学科，人工智能在解读基因组学数据方面有着巨大的潜力。
人工智能可以通过大数据分析，挖掘内在的基因组学关联，为医学科研人员提供更准确的分子诊断和治疗建议。
同时，人工智能在基因组学领域的应用还可以帮助医学科研人员更好地理解复杂的疾病机制，加快新药的研发速度。
三、人工智能在药物研发中的应用药物研发是医疗领域中非常重要的一个方面，也是人工智能在医疗领域中的应用之一。
药物研发需要大量的实验数据和繁琐的试验操作，而人工智能可以通过对大量的药物分子结构数据进行分析，提供更准确的药物分子设计和筛选方案。
同时，人工智能还可以通过对药物在人体内的代谢和副作用进行模拟，帮助医学科研人员更快速地研发出更安全、更有效的药物。
四、人工智能在临床决策支持中的应用临床决策支持是指利用先进的信息技术和数据分析方法，为医生在临床实践中提供决策建议和支持。
人工智能可以通过对患者的临床数据进行分析，提供更准确的患者诊断和治疗建议。
同时，人工智能还可以利用大数据分析，帮助医生更好地进行临床实践，提高患者的治疗效果和生存率。
人工智能在医疗诊断中的应用案例
人工智能在医疗诊断中的应用案例人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展为医疗诊断带来了革命性的变化。
它可以通过模拟人类认知过程，利用大数据和算法来辅助医生实现更准确、快速的诊断和治疗方案。
本文将介绍几个人工智能在医疗诊断中的成功应用案例，展示了它在不同疾病领域中的潜力和优势。
一、肺癌早期诊断肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于患者的治疗和生存率具有重要意义。
基于人工智能技术的计算机断层扫描（CT）影像诊断系统，能够对肺部影像进行自动分析和辅助诊断。
它可以通过学习和比对大量的肺部CT影像数据，快速检测和诊断肺结节是否为恶性。
与传统的人工分析相比，该系统具有更高的准确性和效率，大大提升了肺癌早期诊断的水平。
二、眼底疾病识别眼底疾病是导致失明的主要原因之一，早期的识别和干预对患者的视力保护至关重要。
利用人工智能技术，医生可以通过对大量眼底图像进行训练和分析，实现对眼底疾病的自动识别和分类。
例如，糖尿病视网膜病变是糖尿病患者最常见的眼底并发症之一，利用人工智能技术可以快速准确地判断其病变程度和进展情况，指导医生制定个性化的治疗方案，及时干预并避免进一步损害患者的视力。
三、心脏病风险预测心脏病是世界范围内的主要健康问题，预测患者心脏病的风险对于预防和治疗具有重要意义。
利用人工智能技术，医生可以通过建立预测模型，对患者的临床指标、血液学数据等进行综合分析，评估心脏病的患病风险，并给予相应的干预建议。
这种个性化的风险评估和干预，可以帮助医生更好地预防和管理心脏病，提升患者的生活质量和健康水平。
四、癌症个性化治疗癌症是世界上一大类雄踞医学难题的疾病，其个性化治疗是提高治愈率和生存质量的关键。
人工智能技术可以通过分析患者的基因组学数据、医学影像和临床数据等，为患者提供个性化的治疗方案。
例如，利用深度学习算法分析患者的基因组数据，可以准确预测某种癌症对某种药物的敏感性，从而制定更精准的治疗方案。
基于AI的医学影像诊断系统
基于AI的医学影像诊断系统随着人工智能技术的不断发展和普及，它被越来越多地应用于医疗领域。
基于AI的医学影像诊断系统是其中一个重要的应用方向。
该系统结合了医生的临床经验和人工智能的算法，能够快速、准确地对医学影像进行诊断，提高了医疗的效率和准确性，为患者的健康保驾护航。
一、基于AI的医学影像诊断系统的优势基于AI的医学影像诊断系统，相较于人工诊断，具有以下优势：1.快速性。
基于AI的医学影像诊断系统能够快速、准确地分析医学影像，大大减少了人工分析的时间。
这样，患者就能够更快地获得准确的诊断结果，从而得到相应的治疗。
2.智能化。
基于AI的医学影像诊断系统会通过算法分析医学影像，自动提取出有用的信息。
这种智能化的诊断方式，不仅能够提高医生的诊断效率，还能够减少可能的漏诊和误诊。
3.准确性。
基于AI的医学影像诊断系统依赖于大量的医学数据和算法，可以消除人工主观因素的影响，提高诊断的准确性。
4.可靠性。
人工诊断可能存在主观判断偏差，而AI诊断系统不受情绪、偏见等因素影响，诊断结果更加可靠。
二、AI医学影像诊断系统的应用现状目前，AI医学影像诊断系统已经在临床医疗中得到广泛应用。
医学影像诊断系统主要应用于以下领域：1.肿瘤诊断。
AI医学影像诊断系统能够通过分析病理图像、组织切片、细胞图像等，对肿瘤的类型、大小、位置等进行准确诊断。
2.神经辅助诊断。
AI医学影像诊断系统能够通过分析脑电图、磁共振成像、磁共振波谱等图像，帮助医生准确诊断脑疾病。
3.心血管病诊断。
AI医学影像诊断系统能够通过分析超声心动图、CT、核磁共振等图像，对心血管疾病进行准确诊断。
4.骨科影像分析。
AI医学影像诊断系统能够通过分析X光片、CT等影像，对骨骼肌肉问题进行准确诊断。
AI医学影像诊断系统的应用不仅在医疗方面，还可扩展至公共卫生、预防医学等领域，为人们提供更加全面、精确的医疗服务。
三、AI医学影像诊断系统发展趋势随着人工智能技术不断发展和应用，AI医学影像诊断系统也将有更加广阔的发展前景。
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临床 问题 临床 数据 智能 方法 应用 效果
26
利用CNN迁移学习方法 VGGNet的模型微调
人工智能方法的诊断结果 准确度82.1%，优于医生
Dan Meng, et al, IEEE Access , 2017 , (99) :1-1
影像组学研究内容
22
智能预测(2/3)—肺癌无进展生存期预测
临床 问题
传统临床方法对NSCLC患 者无病生存期预测效果有限 282例规范完整的早期非小 细胞肺癌患者CT数据 LASSO Cox回归提取关键 影像特征，构建预测模型 影像组学特征比传统方法能 够更好预测无病生存期
临床 数据
智能 方法 应用 效果
广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测
广东省人民医院、中科院自动所合作预测结直肠癌淋巴结转移
Yanqi Huang, et al, Journal of Clinical Oncology, 2016, 34(18):2157. SCI IF(2015): 20.98
16
智能诊断(3/3)—皮肤癌类别精准诊断(1/2)
临床 问题 临床 大数据 智能 方法
Clinical Cancer Research 2016 Clinical Cancer Research 2017
Nature Communications 2014 Clinical Cancer Research 2016 14
智能诊断(1/3)—胶质母细胞瘤亚型诊断
临床 问题 临床 数据
30
影像组学关键技术—精准肿瘤分割(3/3)
提出中心池化卷积神经网络分割肺壁粘连等多种肺结节
中心池 化运算 保留关 键特征
双分支 网络融 合2D和 3D信息
多尺度 输入提 取多尺 度特征
28
特征提取
强度 形状 纹理
特征降维
稀疏选择
空间映射 神经网络
模型构建
肿瘤分型
肿瘤分期 预后分析
影像组学关键技术—精准肿瘤分割(1/3)
影像组学研究需首先对病变肿瘤区域精准定位
临床肿瘤影像 数据量庞大
手工勾画肿瘤边缘费 时费力且主观性较强
29
开发自动精准的肿瘤分割算法尤为重要
影像组学关键技术—精准肿瘤分割(2/3)
8
影像组学为癌症精准诊疗提供新机遇
肿 瘤 大 小 5~20年 基因 异常 细胞表达生 物分子异常
5mm
1~3年 新陈代谢异常 器官结构异常
1kg左 右肿瘤
正 常
基因 异常
开始 增殖
前癌 病变
形成 癌灶
出现 病状
转移
死 亡
时 间
基因技术 检测早期 基因异常
人工智能 医疗大数据 影像组学
？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
传统成像技术难以实 现早期微小肿瘤成像
皮肤癌发病率高，确诊依赖 于皮肤镜分析和病理学检验 近13万张皮肤疾病照片，2 千张病理证实数据用于验证 构建迁移学习神经网络模型， 用于皮肤疾病自动分类 皮肤癌良恶性分类及黑色素 瘤识别达到临床诊断水平
应用 效果
斯坦福大学使用人工智能方法将皮肤癌精准诊断推向日常
Esteva A, et al, Nature, 2017, 542(7639): 115-118. SCI IF(2015): 38.138
术前胶质母细胞瘤瘤亚型分 型缺少必要的诊断方法
265例基因、影像数据完整 的多中心脑胶质瘤患者数据 提取388个影像特征进行聚 类分析，并与基因信息关联 影像组学特征能区分GBM亚 型，并指导靶向治疗
智能 方法 应用 效果
美国斯坦福大学利用多中心数据研究脑胶质瘤影像与基因关联关系
Haruka et al, Science Translational Medicine, 2015, 7:303. SCI IF(2015): 16.264 15
IBM
2016
建立健康风险警告系统， 借助移动终端推送健康风 险警告，并及时通知医生 Google
5
背景—现在是发展智能医疗最佳时机
传统医疗
人 脑
小 数 据
智能医疗
计 算 机 大 数 据
方法
切入点
资源
人工智能 智能诊断
影 像 组 学 医疗大数据 疗效评估 预后预测
6
智能医疗小结
满足国家 战略需求 瞄准国际 学术前沿
自动提取58个PET特征 人工智能进行分期预测
Wei Mu, et al, Physics in Medicine & Biology, 60(13):5123-5139, 2015
25
应用 人工智能方法可以显著提高 效果 分期能力，优于医生判断
影像组学新模态应用——超声影像组学
肝纤维化 超声难以判断肝纤维化 亟需定量判断的手段
2
背景—智能医疗是国家重大战略发展需求
2017年7月20日，中共中央国务院办公厅印发 《新一代人工智能发展规划》
规划指出：研发人机协同临床智能诊疗方案，实 现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。
3
背景—智能医疗是国际学术前沿热点
人工智能糖网病诊 断精度可用于临床
2016
2017
人工智能可精确诊 断自闭症谱系障碍
肿瘤大数据 智能诊断 肿瘤 治疗 效果 评估
精准肿瘤 分割标注
典型 临床 应用
肿瘤预后 生存期预测
影像 组学
核心 关键 技术
人工智能 模型构建
海量 特征 提取 筛选
27
影像组学关键技术
面对系列临床问题，影像组学采用人工智能 等方法进行分析研究以实现临床辅助决策
肿瘤分割
区域生长
图割算法 水平集 小波 分水岭 临床 递归排除 辅助诊断
19
智能评估(2/2)—脑胶质瘤抗血管生成疗效评估
临床 问题
传统临床方法无法评估脑胶 质瘤抗血管生成治疗效果 172例治疗信息完整的脑胶 质瘤患者多模态磁共振数据 基于机器学习的Cox分析， 预测患者治疗后PFS和OS 实现贝伐单抗治疗获益脑胶 质瘤患者的智能无创筛选
临床 数据
智能 方法 应用 效果
Esteva A, et al, Nature, 2017, 542(7639): 115-118. SCI IF(2015): 38.138
18
智能评估(1/2)—直肠癌新辅助放化疗效果评估
临床 问题
直肠癌术前难判断放化疗效 果，导致pCR患者过度治疗 429例新辅助放化疗后直肠 癌患者多模态磁共振成像
智能诊断(2/3)-术前结直肠癌淋巴结转移诊断
临床 问题
术前结直肠癌淋巴结转移难 以诊断，术中采用盲目切除 500余例临床病理、影像数 据完整的结直肠癌患者数据 选择关键影像特征结合临床 病理信息建立诺莫预测模型 将结直肠癌淋巴结清扫的假 阳性率从70%降低到<30%
临床 数据
智能 方法 应用 效果
CHIMA2017 大数据应用分会场
基于人工智能和医疗大数 据的影像组学及临床应用
田 捷， Ph.D.
IEEE, SPIE, AIBME，IAMBE, OSA, IAPR Fellow
中国科学院分子影像重点实验室 2017年8月12日
1
报告内容
智能医疗研究背景 智能医疗研究内容 智能医疗未来方向
德国海德堡大学利用影像组学评估脑胶质瘤抗血管生成治疗效果
Kickingereder et al, Clinical Cancer Research, 2016, 22(23):5765-71. SCI IF: 9.619 20
智能预测(1/3)—肺癌头颈癌预后预测(1/2)
临床 问题 临床 数据
影像数据挖掘不足，肺癌头 颈癌患者预后难以定量评估
1000余例病理、影像数据完 整的肺癌和头颈癌患者数据 提取强度形状纹理小波等特 征建立标签，进行智能分析 影像组学标签具有显著的预 后价值，并与基因显著相关
智能 方法 应用 效果
美国莫菲特癌症中心联合多方科学家研究影像组学定量研究方法
Aerts et al. Nature Communications, 2014, 5: 4006.
临床 数据
智能 方法 应用 效果
广东省人民医院与中科院自动化所医工合作
Clinical Cancer Research, 2017. DOI：10.1158/R-16-2910.
24
影像组学新模态应用——PET影像组学
临床 宫颈癌分期主观性强，亟需 定量分期的手段 问题 临床 医科院肿瘤医院42例不同临 数据 床分期宫颈癌PET-CT数据 智能 方法
影像组学融合临床、基因和影像大数据信息，基 于人工智能技术为实现精准诊断提供新机遇
9
影像组学概念
影像组学结合医学影像、基因和临床大数据，利用人 工智能方法挖掘肿瘤信息，实现临床辅助决策 概念提出 概念完善 临床应用
EJC 2012, 48: 441-446
MRI 2012, 30(9): 1234.
北卡罗来纳大学
2017
人工智能皮肤癌诊 断精度达专家水平
斯坦福大学
4
背景—智能医疗是医学转化的战略高地
利用Intelligence Engine 剖析健康数据，为患者就 诊和意外急诊做准备 Microsoft 分析医学文献和病患诊疗 记录，为患者提供高质量、 循证型个体化的诊疗方案
2014
2015
21
智能预测(1/3)—肺癌头颈癌预后预测(2/2)
数据 分割 特征
强 度
预后预测
形 状
小 波
美国莫菲特癌症中心 Robert J. Gillies 影像组学最早 提出者之一