医学影像AI研发现状和展望
医学影像AI研发现状和展望
医生认为存在哪些问题？第一是没有行业标准，第二是AI与临床医生承担的法律责任划分，第三是医生缺乏相应AI的知识，第四是AI产品的可信度还达不到。
离我们临床或者是落地最接近的AI技术就是肺结节，其次就是糖网筛查，其他还有骨骼，越往后的离我们临床越远。
中国医学影像AI公司是很多的，美国反而很少。但是要注意，美国的这些公司都是拿到FDA证的，中国的公司虽然多但还没有一个拿到证的。虽然我们繁荣，但还没有落地。
现在可能大家都意识到了，单病种是不符合我们临床场景的，需要多任务学习。多病种的学习才符合我们的临床场景。
现在核心是数据，是医生，但是未来核心在于科学家，只有最核心的算法突破、技术突破，才能带来行业的革命。
只要找到了付费的方式，才有AI企业的未来。
2016年上半年，AlphaGo战胜李世石带给医学影像的挑战，当时有人不理解AI 跟医学有什么关系。
现在大家觉得AI是我们人类的助手，AI会改变我们工作方式，改变医学影像的状态，所以我们要去拥抱它、参与它，对未来充满着憧憬。所以，从RSNA年会的主题就可以看到我们对于AI观念的转变。
AI在中国医院的现状调研
大家都知道，发展AI作为国家战略是非常坚定的。中国从事AI的公司有1500多家，从事AI影像的公司也有很多。但是，AI在医学上到底有什么需求？今年，中国医学影像AI产学研用创新联盟（CAIERA）联合中华医学会放射学分会与中国医学装备协会人工智能联盟，联合搞了一个调研。
这次调研我们回收了医生问卷5142份，企业问卷50多份，研究所问卷120多份。其中，四川省和安徽省在参与和完成问卷数量上分别排第一位，云南在医生注册上排在前面，虽然云南省不大，但是填写问卷的数量排在第二位。
在参与调研的医院中，二级医院占48.41%，三级医院占47.81%，基本上是五五开的样子。三级医院完成问卷的情况更好一些。这些医院是否跟相关企业或者科研院所合作过？结果显示，没有合作过的有84%，所以空间很大，值得大家去耕耘。
在被调研的医生感兴趣AI领域，腹部最多，有56%；其次是心胸45%、骨关节36%、神经35%、头颈29%、乳腺14%、儿科12%等等。
AI应用过程中，医生认为存在哪些问题？第一个是没有行业标准，第二个是AI与临床医生承担的法律责任划分，第三个是医生缺乏相应AI的知识，第四个是AI产品的可信度还达不到。
这份调研报告加起来有50多页，还没有正式发布，我仅仅简单介绍了其中2页的内容，给大家透露一点信息。相关结果详情我们会选择一个合适的时机发布，希望调对医学影像AI的布局有所帮助。
刚需在哪？企业下一步如何布局？
中国医学影像需求很大，但是服务跟不上，很多AI公司在这个领域发展，是所有影像科医生的福音。大量的公司投入其中，必然有更多的机会解决我们的痛点。我们研究了一下中国医疗领域AI公司布局的方向，发现他们集中在头部、胸部、盆腔、四肢关节。最多投入的就是肺结节以及肺部相关疾病，其次是脑出血，盆腔的主要是前列腺、直肠，骨关节主要围绕骨折和骨龄。
大家可以看到，中国医学影像AI公司是很多的，美国反而很少。但是要注意，美国的这些公司都是拿到FDA证的，中国的公司虽然多但还没有一个拿到证的。虽然我们繁荣，但还没有落地。
中国AI企业的产品布局，最多的是肺结节等肺部疾病，几乎所有的AI公司都有，因为这一块大家都觉得门槛低，类似于黑纸上找白点，大家觉得比较容易，其他的眼底、皮肤、骨骼、脑出血等等虽然难度稍微大一些，但总体上图像维度都比较低，比较好识别，成为大家的切入点。复杂维度的地方，目前的算法还是解决不了，需要未来大家一起攻克。
因此，离我们临床或者是落地最接近的AI技术就是肺结节，其次就是糖网筛查，其他还有骨骼，越往后的离我们临床越远。
目前AI产品涉及成像、筛查、随访、诊断、治疗及疗效评估等各个环节。
成像环节，目前基于全迭代的图像重建一个病人要半个小时或更久，临床难以接受。用深度学习的方法有望实现类似于全迭代重建的效果，而时间大大缩短，能解决优质图像的瓶颈问题，可能给图像质量的重建带来一个革命。
病变的检测环节，人机协同一定会提升检测病变的敏感度。现在可能大家都意识到了，单病种是不符合我们临床场景的，需要多任务学习。多病种的学习才符合我们的临床场景，所以现在已经有多家公司来布局多任务的学习，对于肺里面的结节肿块、肺炎等等进行检测。另外还有骨折模型，胸部的肋骨骨折可能是急诊常常会出现漏诊的地方，基于深度学习的肋骨骨折模型显示了未来强大的应用潜力；有一些隐蔽的骨折，我们可以通过改变摄像的体位来进行证实。
对于基于CT的肺结节诊断模型，AI产品目前能够从发现结节、结节的排序、量化、随访，一直到提取一些结构化的信息或者是报告，甚至做一些危险度处理的建议。
在诊断环节，也在进行着各种探索。只要有大量手术证实的病例，机器学习是有希望的，目前有部分公司的产品在闭环数据上已经显示了非常好的敏感度和特异度（分别达到95%和70%），这样差不多就达到了主治医生的水平，如果解决了泛化性问题，前途是美好的。
预测环节，AI可用于肿瘤预后、治疗效果、能否手术等等，比如纯磨玻璃密度结节到底哪一个该开？哪一个不该开？能够真正判断出来的专家毕竟数量有限，作为普通的医生，怎么判断？我们外科医生怎么判断？如果有AI模型帮助他判断，这个结节可能是有风险的，那就可以帮助他来解决这个问题，减少误判。
人工智能在医学影像中的研究与应用
摘要：近年来，人工智能成为学术界和工业界的研究热点，并已经成功应用于医疗健康等领域。着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性，阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。同时指出，人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段，人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。 关键词：人工智能; 医学影像; 成像方法; 图像处理与分析; 自然语言处理 1 引言 人工智能（artificial intelligence, AI）是当下学术界和产业界的一个热点。经过近几年的高速发展，深度学习已经实现了在传统的图像、视频、语音识别等领域的落地，并迅速地向文本处理、自然语言理解、人机对话、情感计算等方面渗透，并在安防、物流、无人驾驶等行业发挥了重要作用。 人口老龄化问题的显现以及人们对健康与日俱增的要求，对目前有限的医疗资源和医疗技术提出了更大的挑战。医疗领域亟需新的技术满足这些需求。与此同时，国内外与医疗相关的人工智能技术也在飞速地发展，科研和创业项目如雨后春笋，为解决医疗领域的挑战提供了新的机遇。目前已经出现了计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人、智能药物研发以及健康管理等多种产品。 在众多的医疗信息中，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要的信息来源。基于医学影像的诊断和治疗是一个典型的长链条、专业化的领域，涵盖了医学影像成像、图像处理与分析、图像可视化、疾病早期筛查、风险预测、疾病辅助检测与诊断、手术计划制定、术中辅助导航、随访跟踪与分析、康复计划制定等一系列方向。目前，医院存储的信息超过90%是影像信息，影像信息已经形成了巨大的数据积累。为此，基于医学影像大数据的人工智能技术与应用就成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。 医学影像链可以分为成像和图像挖掘两部分。首先，作为信息源头的医学成像设备，其成像质量会对后续疾病的检测、诊断与治疗起到至关重要的作用。利用AI技术可以实现医学影像成像质量的提升，AI优化的扫描工作流可以显著提高扫描效率，并使成像质量趋于标准化，从而给整个医疗健康链条带来深远的影响，具有重要的临床与科研价值。
智能机器人的现状和发展趋势
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
医学影像技术专业职业生涯规划
医学影像技术13影像301 ABC 2015-4-11
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。恩格斯曾说过“没有计划的学习，简直是荒唐。”一个人如果没有规划好自己的人生，且不清晰自己的目标，即使他的学历很高，知识面很广，那么也只能是一个碌碌无为的平庸人，又或者只能一辈子做别人的跟班，做一个等着时间来把自己生命耗尽的人。一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。 不少人都曾经这样问过自己“人生之路到底该如何去走？”记得一位哲人曾这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释：人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。一路上，不光需要有着克服困难的勇气，更需要有一个明确的方向。否则再辛苦的奔忙也只能是毫无收获的徒劳。而职业生涯的规划就是指引人生道路的北斗星，使我们的生命释放更加灿烂的光芒。
2013年9月——2015年6月 于北京卫生职业学院学习 2015年-2016年实习一年 2016.9——2024.9去往定向单位上班八年2017.2报名放射技师考试 2018年机动，同时准备本科的成人考试 2019年——2023年大学本科结业、考取：英语6级、计算机三级、大型仪器上岗证2024年争取考上研究生 此时，参加工作满五年，可以考主管技师 2025年——2026年争取到三甲医院工作2045年，工作30年，考得副主任技师 2050年，55岁，退休。 2050年——2060年，在医疗设备公司 担任指导操作工作，进行设备使用人员的培训工作。
2020年公需课程智慧医疗(练习一：数字医疗影像诊断)
2020年公需课程智慧医疗 智慧医疗（练习一：数字医疗影像诊断） 1、(单选，10分) 以下不属于常见的数字医疗影像技术的是（） A、X-射线 B、CT扫描 C、解剖 D、核磁共振 答案：C 2、(单选，10分) 2. 以下不属于数字医疗影像技术的临床应用的是（） A、辅助手术 B、医疗教学 C、影像报告 D、图像采集 答案：D 3、(单选，10分) 下列信息不属于目前我国医学影像行业面临两大痛点的是（） A、医学影像医生缺口大 B、效率高 C、工作繁琐重复 D、服务模式亟待创新 答案：B 4、(单选，10分) 医疗影像人工智能的三大要素是（） A、算法、数据和算力 B、算法、算力和应用 C、算法、数据和服务 D、算法、算力和效率 答案：A 5、(单选，10分) 医学影像人工智能诊断系统正确构建流程是（）①结构化数据构建②面向临床问题的模型设计③AI服务模式建立④AI算法选择和模型建立 A、②①③④ B、②①④③ C、①②④③ D、①②③④ 答案：B 6、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法在医学图像处理中的应用领域的是（） A、图像分割 B、图像配准 C、图像重建 D、图像存储
答案：D 7、(单选，10分) 以下不属于人工智能方法给医学影像诊断过程带来的改变的是（） A、医生阅片时间变短 B、观察区域更加完整 C、诊断过程更加稳定 D、诊断准确率因个体差异较大 答案：D 8、(单选，10分) 以下不属于当前人工智能+数字医疗影像应用在服务模式中存在的问题是（） A、当前AI模型缺乏临床实验验证 B、当前AI模型设计参考最新临床指南规范较少 C、当前AI服务模式并未结合医师的实际应用情况 D、当前AI服务模式可以完全取代放射科医师 答案：D 9、(单选，10分) 传统的医学图像处理方式是由工程师们创造一套规则，算法根据规则对图像进行处理，准确率较高。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 目前医学影像领域人工智能算法快速突破，算力持续增长，如何构建强大的人工智能算法模型成为提升诊断准确度的最关键因素。 A、正确 B、错误 答案：B
人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版
人工智能的现状及今后 发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
医学影像技术专业——职业生涯规划
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。恩格斯曾说过“没有计划的学习，简直是荒唐。”一个人如果没有规划好自己的人生，且不清晰自己的目标，即使他的学历很高，知识面很广，那么也只能是一个碌碌无为的平庸人，又或者只能一辈子做别人的跟班，做一个等着时间来把自己生命耗尽的人。一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。 不少人都曾经这样问过自己“人生之路到底该如何去走？”记得一位哲人曾这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释：人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。一路上，不光需要有着克服困难的勇气，更需要有一个明确的方向。否则再辛苦的奔忙也只能是毫无收获的徒劳。而职业生涯的规划就是指引人生道路的北斗星，使我们的生命释放更加灿烂的光芒。
医学影像专业教育的目的是培养具有一定的理论知识基础 的，有初步的影像诊断和科研工作能力的初级医师，确保他们做 实习医生时有能力从事安全有效的医疗实践，并保证他们有适当 的基础能够进行终生学习和在医学某一学科领域内进一步深造。要将学生培养成为适应医药卫生事业发展需要的，具有较强的创 新精神和实践能力的，有较强的发展潜能的，德智体全面发展的，素质较高的医学影像专门人才。 一、专业介绍 二、就业方向 三、就业前景 四、研究范围 2013年9月——2015年6月 于北京卫生职业学院学习 2015年-2016年实习一年 2016.9——2024.9去往定向单位上班八年 2017.2报名放射技师考试 2018年机动，同时准备本科的成人考试 2019年——2023年 大学本科结业、考取： 英语6级、计算机三级、大型仪器上岗证 2024年争取考上研究生 此时，参加工作满五年，可以考主管技师 2025年——2026年 争取到三甲医院工作 2045年，工作30年，考得副主任技师 2050年，55岁，退休。 2050年——2060年，在医疗设备公司 担任指导操作工作，进行设备使用人员的培训工作。 众所周知，医学影像学在医学诊断领域是一门新兴的学科，不过目前在临床的应用上是非常广泛的，对疾病的诊断提供了很大的科学和直观的依据，可以更好的配合临床的症状、化验等方面，为最终准确诊断病情起到不可替代的作用;同时也很好的应用在治疗方面。现在设有医学影像专业的医学院校相对较少，毕业
2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望
（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展情况 目前，人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术，能够说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用
C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，壹个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致能够分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，壹个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运
医学影像技术专业——职业生涯规划
□ 医学影像技术 13影像301 ABC 2015411
年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。恩格斯曾说过“没有计划的学习，简直是荒唐。”一个人如果没有规划好自己的人生，且不清晰自己的目标，即使他的学历很高，知识面很广，那么也只能是一个碌碌无为的平庸人，又或者只能一辈子做别人的跟班，做一个等着时间来把自己生命耗尽的人。一个不能靠自己的能力改变命运的人，是不幸的，也是可怜的，因为这些人没有把命运掌握在自己的手中，反而成为命运的奴隶。而人的一生中究竟有多少个春秋，有多少事是值得回忆和纪念的。生命就像一张白纸，等待着我们去描绘，去谱写。 不少人都曾经这样问过自己“人生之路到底该如何去走？” 记得一位哲人曾这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释：人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。一路上，不光需要有着克服困难的勇气，更需要有一个明确的方向。否则再辛苦的奔忙也只能是毫无收获的徒劳。而职业生涯的规划就是指引人生道路的北斗星，使我们的生命释放更加灿烂的光芒。
2019年——2023年大学本科结业、考取: 英语6级、计算机三级、大型仪器上岗证 2024年争取考上研究生 此时，参加工作满五年，可以考主管技师 2015年-2016 年实习一年 2016.9 —— 2024.9去往定向单位上班八年2017.2报名放射技师考试 2018年机动，同时准备本科的成人考试 2025年——2026年争取到三甲医院工作 2045年，工作30年，考得副主任技师 2050年，55岁，退休。 2050年一一2060年，在医疗设备公司担任指导操作工作，进行设备使用人员的培P 训工 作。- ^■7 4
医学影像学的发展与现状
医学影像发展与医学影像技术学的形成 医学影像是临床医学中发展最快的学科之一，它发展速度快，更新周期短，每1~2年就出现一项新技术。显著的特点是从疾病的形态学诊断发展到疾病的功能诊断，从大体形态诊断发展到分子水平诊断，以及定性和定量的诊断，从诊断的临床辅助科室发展到临床治疗的介入科室。以致在医学影像学的基础上形成了医学影像诊断学、医学影像治疗学和医学影像技术学等亚学科。 1895年德国物理学家伦琴发现X线，并把X线用于人体检查，开创了放射医学的先河。在此后的100多年内X线检查占着主导地位，幷广泛地用于临床，使得放射医学逐渐形成一个独立的学科，对临床疾病的诊断起着举足轻重的作用。当时的放射科医生来源有二，在大的教学医院的主要是医疗系毕业的学生，中小医院主要是放射中专班毕业的学生。此时放射科技术人员，在大的教学医院有解放前教会医院培养的技术人员和自己培养的学徒，中小医院的放射科诊断和技术没分家。在20世纪60～80年代，放射科医生基本上是正规学校毕业的学生，而技术人员则是招工顶职、复员军人、护士改行，或者是初高毕业生。 随着科学技术的发展，医学影像发展很快，新的医学影像设备不断涌现，新的影像技术不断产生，医学影像检查和治疗在临床的作用越来越大，应用范围不断扩展。对人员的要求越来越高。20世纪60年代出现影像增强技术，使得放射科以上在黑暗房间的检查彻底解放出来；20世纪70年代出现CT成像技术，该设备以高的密度分辨率使得放射科结束只能观察人体的骨骼和骷髅的历史，还能够观察人体的软组织病变，解决了传统X线难以解决的诊断难题，尤其是三维成像技术，为临床疾病的诊断和治疗开辟广阔的前景；20世纪80年代出现MR 成像技术，它以更高的软组织分辨率和多方位多参数的检查技术，能够观察人体更加细微的病变，解决普通X现、CT和心血管造影难以解决的问题，同时具有无辐射损伤和无创伤的特点，在人体的功能成像和分子水平有其独特的优势；20世纪80年代出现介入放射学，它通过微小的创伤解决了临床上某些疾病难以处理或创伤大的问题，使得放射科成为继内科和外科后的第三大治疗学科；20世纪80～90年代出现CR和DR成像技术，使得放射科进入全面的数字化X线检查，在成像质量、工作效率、图像保存和劳动强度等方面显示极大的优越性；20世纪90年代出现激光打印技术，使放射科技术人员彻底告别暗室手工冲洗胶片的历史，提高了工作效率，降低了劳动强度，保证了图像质量，幷实现了数字化图像的传输和打印；超声技术近来发展越来越快，临床应用范围越来越广，它以无创伤、效率高、诊断准确而受到广大的临床科室亲眯；核素扫描技术近年来发展很快，临床应用范围也不断扩大，它是真正意义上的功能水平和分子水平的成像。20世纪90年代后出现了PACS，实现了医学影像的大融合，将各种数字化的图像串联起来，可进行数字化图像的远程传输和远程会诊，并与医院的HIS、CIS、RIS等进行联网，实现了数字化医院。 由于医学影像设备的不断发展，医学影像技术的日新月异，医学影像学的CT、MR、介入、普放，超声和核医学等亚学科逐渐建立，医学影像技术学科也逐渐形成。 医学影像学的发展经历了三个阶段；X线的临床应用，放射学的形成，医学影像学的形成。总体走向是建立现代医学影像学：从大体形态学向分子、生理、功能代谢/基因成像过渡；从胶片采集、显示向数字采集/电子传输发展；对比剂从一般性组织增强向组织/疾病特异性增强发展。；介入治疗，以及与内镜、微创治疗/外科的融合、发展。具体走向是：影像信息更加具有敏感性、直观性、特异性、早期性；图像分析由定性向定量发展：由显示诊断信息向提供手术路径方案发展；图像采集与显示：由二维模拟向三维全数字化发展；图像存储由胶片硬拷贝向软拷贝无胶片化，乃至图像传输网络化发展；从单一图像技术向综合图像技术发展
人工智能背景与发展精编版
人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。
医学影像技术专业建设方案
医学影像技术专业建设方案 项目组组长 李锡忠（教务处副处长、医学影像技术专业负责人、 副教授） 樊先茂（医学系党支部书记、医学影像管理设备与维 护专业负责人、副主任技师） 项目组顾问 宋彬（中国医师协会副会长兼干事长、中华放射学 会青年委员会常委、四川大学华西医院放 射科主任、教授） 黄林（四川省医学影像技术学会主任委员、四川大 学华西医院放射科总技师长、副主任技师）项目组成员 校内高毅（后勤管理处副处长、副教授） 王丽霞（附属医院心电B超室主任、副主任医师） 张明英（附属医院体检中心主任、主管技师） 何嘉（医学系医学影像教研室讲师、主治医师） 廖林（附属医院影像科主治医师） 校外刘荣波（四川大学华西临床医学院医学技术系主任、副 教授） 翟昭华（川北医学院附属医院放射科/放射诊断教研室主 任、教授） 陈家源（四川省人民医院放射科主任、主任医师） 黄小华（川北医学院医学影像技术教研室主任、主任技 师） 汤春贵（雅安市人民医院放射科主任、副主任医师） 谢应朗（雅安市人民医院放射科副主任、主任医师） 杨福州（雅安市人民医院核医学科主任、主管技师） 李华（雅安市人民医院肿瘤科副主任、主治医师） 胡思林（中国人民解放军37医院放射科主任、副主任 技师）
朱毅（原雅安市医疗器械修配所维修科主任、主管技 师） 周刚（雅安市中医院放射科主任、主治医师） 聂果（雅安市第二人民医院放射科、主治医师） 1 建设基础 1.1 专业开办历史与现状 学院该专业前身为原国家级重点中专雅安卫生学校的放射专业，1952年开始招收放射技士专业，1984年系统招收放射医士专业，1993年分别招收医学影像诊断和医学影像技术专业，2000年起与四川大学、川北医学院联办三年制成人大专班，2002年招收五年制高职大 专班，2003年招收三年制大专班。2005年规范为医学影像技术专业。已培养近5000名医学影像毕业生，分布于川、渝、西藏及部分沿海 城市的各级医疗机构，大多数成为业务骨干，部分已成长为科室主任和院级领导；以雅安医疗机构为例统计，90%医学影像专业人员均为我院医学影像技术专业毕业生。本专业现有在校生1358人，有教学 临床一体化实训室16个，总面积1200 ㎡，拥有的CT、彩超、B超、CR等医疗设备，总值达1200余万元。建立了包括雅安市人民医院、华西医学中心、川北医学院附属医院等校外实训基地63家。纵观川、藏、渝的高职高专院校，系统成熟开办专科医学影像技术专业的仅3所，分别位于川东、川西、重庆；而我院的医学影像技术专业在西南地区高职高专中办学最早、规模最大、质量可靠、就业良好，获得了社会的广泛认可，是学院的特色专业和香港华夏基金会重点资助短缺优势专业。
医学影像技术毕业论文
雅安职业技术学院 毕业论文 论文题目：论医学影像技术及设备的发展 系部：医学系 专业：影像技术 班级：2010级3班 学生姓名：曾小威 学号：201011735 2013年4 月10 日
摘要：随着医学影像技术技术与设备的发展，它在医学领域中的地位日趋重要，医学影像技术的发展，在某种意义上代表着医学发展潮流中的一个热点趋势，推动了医学的发展，尤其是介入放射学的出现，使放射从单纯的诊断演变为既有诊断又有治疗的双重职能，并在整个医学领域中占有举足轻重的地位，成为与内外妇儿并列的临床学科。展望21世纪，医学影像学必将得到更快、更好及更全面的发展，必将会对人类的健康做出更大的贡献。本文通过对近些年所取得的成就讨论医学技术与设备的发展。 关键词：（关键词3-5个）医学影像技术，发展 正文 1.1 计算机X线摄影 X射线是发展最早的图像装置。它在医学上的应用使医生能观察到人体内部结构，这为医生进行疾病诊断提供了重要的信息。在1895年后的几十年中，X射线摄影技术有不少的发展，包括使用影像增强管、增感屏、旋转阳极X射线管及断层摄影等。但是，由于这种常规X射线成像技术是将三维人体结构显示在二维平面上，加之其对软组织的诊断能力差，使整个成像系统的性能受到限制。从50年代开始，医学成像技术进入一个革命性的发展时期，新的成像系统相继出现。70年代早期，由于计算机断层技术的出现使飞速发展的医学成像技术达到了一个高峰。到整个80年代，除了X射线以外，超声、磁共振、单光子、正电子等的断层成像技术和系统大量出现。这些方法各有所长，互相补充，能为医生做出确切诊断，提供愈来愈详细和精确的信息。在医院全部图像中X射线图像占80%，是目前医院图像的主要来源。在本世纪50年代以前，X射线机的结构简单，图像分辨率也较低。在50年代以后，分辨率与清晰度得到了改善，而病人受照射剂量却减小了。时至今日，各种专用X射线机不断出现，X光电视设备正在逐步代替常规的X 射线透视设备，它既减轻了医务人员的劳动强度，降低了病人的X线剂量；又为数字图像处理技术的应用创造了条件。随着计算机的发展数字成像技术越来越广泛地代替传统的屏片摄影现阶段，用于数字摄影的探测系统有以下几种:（1）存储荧光体增感屏[计算机X射线摄影系统（computer Radiography.CR）]。(2)硒鼓探测器。（3）以电荷耦合技术（charge Coupled https://www.360docs.net/doc/d43846403.html,D）为基础的探测器。（4）平板探测器（Flat panel Detector）a:直接转换（非晶体硒）b：非直接转换（闪烁晶体）。这些系统实现了自动化、遥控化和明室化，减少了操作者的
《医学影像成像原理》名词解释教学内容
《医学影像成像原理》名词解释
《医学影像成像原理》名词解释 第一章 1．X 线摄影（radiography）：是X 线通过人体不同组织、器官结构的衰减作用，产生人体医疗情报信息传递给屏-片系统，再通过显定影处理，最终以X 线平片影像方式表现出来的技术。 2．X 线计算机体层成像（computed tomography，CT）：经过准直器的X 线束穿透人体被检测层面；经人体薄层内组织、器官衰减后射出的带有人体信息 的X 线束到达检测器，检测器将含有被检体层面信息X 线转变为相应的电信号； 通过对电信号放大，A/D 转换器变为数字信号，送给计算机系统处理；计算机按 照设计好的方法进行图像重建和处理，得到人体被检测层面上组织、器官衰减系 数（|）分布，并以灰度方式显示人体这一层面上组织、器官的图像。 3．磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）：通过对静磁场 （B0） 中的人体施加某种特定频率的射频脉冲电磁波，使人体组织中的氢质子（1H）受 到激励而发生磁共振现象，当RF 脉冲中止后，1H 在弛豫过程中发射出射频信号 （MR 信号），被接收线圈接收，利用梯度磁场进行空间定位，最后进行图像重 建而成像的。 4．计算机X 线摄影（computed radiography，CR）：是使用可记录并由激光读出X 线影像信息的成像板（IP）作为载体，经X 线曝光及信息读出处理，形成数字式平片影像。 5．数字X 线摄影（digital radiography，DR）：指在具有图像处理功能的计算机控制下，采用一维或二维的X 线探测器直接把X 线影像信息转化为数字信号的技术。 6．影像板（imaging plate，IP）：是CR 系统中作为采集（记录）影像信息的接收器（代替传统X 线胶片），可以重复使用，但没有显示影像的功能。7．平板探测器（flat panel detector，FPD）：数字X 线摄影中用来代替屏- 片系统作为X 线信息接收器（探测器）。 8．数字减影血管造影（digital subtraction angiography，DSA）：是计算机 与常规X 线血管造影相结合的一种检查方法，能减去骨骼、肌肉等背景影像，突出显示血管图像的技术。 9．计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD）：借助人工智能等技术对医学影像作图像分割、特征提取和定量分析等增加诊断信息，用以辅助医 生对各种医学影像进行诊断的技术。
人工智能学习研究的现状及其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
医学影像技术人才现状及培养策略
医学影像技术人才现状及培养策略 发表时间：2019-07-22T11:44:45.913Z 来源：《当代电力文化》2019年第5期作者：朱辉 [导读] 根据医学影像科从业人员的现状提出相应的培养对策,已是当务之急。 菏泽市东明县渔沃街道办事处卫生院 274000 【关键词】医学影像技术人才培养中国论文 随着社会科技的进步,我国医学影像学也有了很大的发展,各级医疗单位都建立了影像科室,专业队伍不断壮大,各种影像设备不断更新换代。但是医学影像人员能力偏低与影像技术快速发展的矛盾也日益突出,并在一定程度上制约了医学影像技术的发展,因此根据医学影像科从业人员的现状提出相应的培养对策,已是当务之急。 1 影像技术人才不足的普遍现状 1.1知识老化 各种高新设备的研制、开发、引进和应用,各项业务技术的开展,相关学科的渗透与交叉,微机的广泛应用等不断开拓影像科学的新领域。而我国早些年代出版的书刊对这些知识介绍不多,从业者接受新知识的机遇和方式很有限。各层次专业人员中,由于设备条件、基础知识、外语水平、知识更新意识、个人勤奋程度乃至年龄因素,均有较大比例的人跟不上迅速发展的专业需求,整个影像学从业队伍都面临着许多新问题和新课题。 1.2知识单一 因为影像技术是一门交叉学科,是电子、机械、数字技术、光学工程等专业综合发展的结果,各专业技术的飞速发展使从业人员跟不上发展的步伐。由于分学科、分专业学习不合理的工作模式和人才培养方式,很多单位依据设备而不是依据系统划分专业,从而使很多专业人员的专业知识单一,成为只懂某一种检查手段的从业人员。既割裂了专业知识到具体联系,又束缚了个人的思维,必然会扭曲整个学科的知识结构。 1.3素质偏低 目前我国影像学从业队伍学历结构不尽合理,尤其是在县、市及以下级别医疗单位,招工、顶职上岗者不乏其人,而技师中则更多见。中专学历者所占比例过大,大专以上学历者为数不多。可见,没通过高层次的系统培训,想较好掌握、运用某些新技术并使之创新和发展,并非易事。 1.4竞争意识不强 由于专业人员的起步较低,信息闭塞、语言能力、设备档次、基础设施及宏观环境等条件,在国内“和平共处”地开展学术工作,很少争论与开拓,在国际上“甘拜下风”,极少参加国际学术交流,更少在国际上标新立异。缺乏钻研精神,只管摄片,只管维修,脱离医学,就事论事。 1.5观念陈旧 由于在迅速更新的知识面前许多专业人员知识的深度和广度均有很大局限,致使对专业发展、学科建设、人才培养、学科管理等方面均立足于陈旧的观念,不能适应专业的发展,使专业人员的专业知识停滞在原有设备的基础上,跟不上时代的步伐。 2加速医学影像技术人才培养策略 毋庸置疑,医学影像学的快速发展,人们不断增长的医疗保健需求,需要一大批合格的影像学人才。笔者认为:良好的政治素质与医德、强烈的敬业精神与事业心,坚实的专业理论基础与娴熟的操作技能,关注国内外科技发展状态,不断刻苦钻研,努力赶超的进取精神,才是合格的影像工作者应具备的综合素养。除了思想、职业道德之外,还应注意以下几个方面。 2.1选拔德才兼备的学科带头人 学科带头人是学科发展的关键,除了学术导向和知识更新职能外,另一项重要的工作是管理学科。医院管理者在选拔学科带头人时,应注意:优秀学科带头人应具备良好的政治素质、业务素质和道德品质,要有战略发展眼光;对本学科的前沿技术有充分的了解,能实事求是地评估本学科的能力,能制定本学科近期和远期战略目标及阶段发展规划;学术上具有解决学科问题和面临挑战的能力;具有明确开朗的梯队意识,能建设和带好一支不同层次、高素质的人才梯队。选择和培养学科带头人应视野开阔,高起点、广渠道、多方位,如本系统无合适人选,宁可从国内外公开招聘,千万不可迁就某个人或局部利益,否则定会阻碍学科发展,甚至对学科造成难以弥补的损失。 1.1 应提高在校生的培训档次 医学院校应依据实际需要将影像学人才培养尽快纳入大专、本科档次,逐渐缩减中专层次,条件允许者可试办更高层次人才培训。课程设置除基础、专业必修课外,还应增加必要的相关学科,如医学生物、医学工程、医学物理、计算机应用、现代管理等。 2.3注重在职继续教育 作为行政管理部门要努力开办与医学有关的继续医学教育项目,鼓励并要求在职人员参加医学继续教育,及时掌握医学影像学新动向、新知识和新技术,以适应形势发展的需要。这不仅仅是职称晋升的要求,也是在职人员提高业务素质的一个有效途径。短期培训、系统讲座、学术交流,到上级医院考察观摩或进修都是行之有效的方法。单位内部的业务研讨应经常化、制度化。“师带徒”的传统方法在某些单位仍可沿用。成人教育要规范教育方法,讲求质量,扭转重文凭、轻技能的偏向。作为在职影像工作者,要刻苦读书,不耻下问,乐于实践,善于总结,充分运用现代化视听等手段自觉自学,不断提高和完善自己。 2.4严格考试、考核、评价制度 这对帮助许多人克服惰性,督促学习,检验培训成效,公正评价从业者的业务素质,发现优秀人才是必不可少的方法,也是搞好继续教育的重要环节。考试、考核、评价要从严要求,不走过场,切实达到行之有效的真正目的。 2.5 提高外语能力水平 影像医学是一门对国外信息依赖性很强的专业。我国在影像设备生产上的滞后态势决定了我国医学影像学专业上的后进。迅速地吸取国际上的先进成果,是弥补我国医学影像专业发展落后局面的一个及其重要的捷径。外语能力则是吸收国际先进成果与开展主动的学术交流的决定性条件。从这个意义上讲,外语水平是衡量一个骨干医院医师素质的标准之一。现有的考核、晋升制度中对外语能力的重视也反应了对这一问题的理解。不能同意那种评价某位专业人员时持有的“临床业务很好,外语差无关紧要”的观点,因为一个不能直接获取先进的间接信息的专业人员,永远不能成为真正的专家。 总之,现代医学影像学发展日新月异,对从业者的要求更高更严。针对当前影像技术人才不足的普遍现状,医院管理者只要站在现代影像学知