技术报告:

人工智能

技术报道:2021年放射学中的人工智能

本文概述了放射学的发展趋势和技术人工智能(AI)应用程序在2021年。11名使用人工智能的放射科医生和行业领袖分享了他们的观点，其中包括:

•兰迪·希克斯博士MBA，放射学家和区域医学成像(RMI)首席执行官，iCAD Profound AI用户。

•Thomas Frauenfelder教授苏黎世大学、诊断和介入放射学研究所、Riverain AI用户。

•艾米·帕特尔,医学博士她是自由医院女性影像学的医学主任，UMKC放射学的助理教授，Kios AI乳房超声的用户。

•虚假的Sokka博士。飞利浦医疗保健副总裁兼创新、精准诊断主管。

•Ivo Dreisser西门子公司(Siemens Healthineers)是AI Rad Companion的全球营销经理。

•比尔·莱西美国富士医疗系统公司医疗信息学副总裁。

•Karley Yoder),GE医疗副总裁兼人工智能总经理。

•乔治·埃斯帕达,爱克发医疗保健数字和计算机放射摄影业务部门主管。

•Pooja饶他是Qure.ai的研发主管和联合创始人。

•吉尔前Carestream Health全球营销经理

•塞巴斯蒂安镍西门子Healthineers, AI Pathway Companion全球产品经理。

在世博会现场，人们对人工智能的态度发生了变化北美放射学会(RSNA)在过去两年。AI对话最初是101级的，讨论的是如何训练AI技术来分类狗和猫的照片。然而，在2020年，随着FDA对各种人工智能应用的大量批准，RSNA和整个行业的对话已经转移到接受人工智能的有效性。放射科医生现在想讨论一种特定的人工智能算法将如何帮助他们节省时间，做出更准确的诊断，并提高效率。

随着人工智能技术越来越成熟，该技术的应用也越来越广泛，使用人工智能技术的放射科医生表示，人工智能给他们的诊断带来了额外的信心，甚至可以帮助那些在要求阅读的检查类型中可能不是深入专家的读者。

随着无数新的人工智能应用程序获得数十家成像供应商的监管批准，将这项技术引入医院的最大挑战是一种易于集成的格式。这导致一些供应商创建了AI应用程序商店。这使得AI应用程序可以很容易地集成到放射学工作流程中，因为这些应用程序已经作为第三方软件集成到更大的放射学供应商的IT平台中。

现在有数百个AI应用程序可以进行各种各样的分析，从数据分析、图像重建、疾病和解剖识别、自动化测量和高级可视化。人工智能应用可分为两种基本类型——改进工作流程的人工智能，以及用于临床决策支持的人工智能，如诊断辅助。

在工作流程方面，一些供应商正在利用人工智能将患者的所有信息、之前的检查和报告集中在一个位置，并消化这些信息，以便放射科医生更容易使用这些信息。通常情况下，人工智能只会根据考试使用的成像协议，提取与被问及的特定问题相关的数据和先验信息。其中一个例子是西门子Healthineers AI临床路径和西门子AI与PACS的集成，以实现自动化测量和高级可视化。

人工智能还有助于简化复杂的任务，帮助减少相关考试的阅读时间。其中一个例子是拥有数百张图像的3d乳房断层合成技术，它正在迅速取代只产生4张图像的2d乳房x光检查。另一个例子是自动图像重建算法，可以显著减少人工工作量。人工智能现在也被直接集成到一些供应商的成像系统中，以加快工作流程并提高图像质量。

供应商表示，人工智能将会持续下去。他们解释说，人工智能的未来将是自动化，以帮助提高图像质量，简化人工过程，提高诊断质量，新的数据分析方法，以及作为越来越多软件解决方案的一部分在后台运行的工作流辅助。

RSNA 2020大会上的几家供应商指出，AI在未来几年的最大影响将是，与全球快速增长的老年患者群体相比，它能够增强和加快少数放射科医生的工作流程。在农村和发展中国家也有应用，因为那里的医生或专家数量非常少。