影像学有可能被人工智能代替吗（东方神眼张国桢教授）

当前，随着深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉数据的增长，视觉智能计算技术在不少应用当中取得了令人瞩目的成绩。

在医学成像领域，疾病的准确诊断或评估取决于图像采集和图像解译。近年来，伴随技术的发展，设备能以更快地速率和更强大的分辨率来收集数据，这大大提高了图像采集的质量。目前，大部分的医学图像解译都由医生来进行。可是，人类进行的图像解译因为其主观性、不同解读者的较大变化和产生的疲劳，不可避免的会造成部分诊断结果的偏差，此外，人工读片的方式耗费了医生大量精力，加上基层医院影像科医生的缺乏，从成本、效率和准确率上都制约了医疗影像数据在诊断中的应用价值。

在今年3月的阿里云云栖大会·深圳峰会上，零氪科技（LinkDoc）联合阿里云、英特尔联合启动“天池医疗AI大赛”——向肺结节AI（人工智能）诊断发起挑战，希望在医疗领域可以通过计算机化的工具，尤其是图像分析和机器学习，帮助识别需要治疗的部位来支持专家工作流程，在进一步改善和提升影像诊断技术的同时也能够革新我们对疾病诊治的理解和认识。

6月10日，云栖大会·上海峰会召开，在人工智能-视觉计算专场，复旦大学附属华东医院放射科主任张国桢教授、阿里巴巴iDST研究员华先胜、iDST算法专家行湘等医学影像、高级算法、视觉智能的权威大咖就深度学习的智能诊断方法，采用计算机进行自动读片，怎样提升诊断速度，降低人工成本，以及帮助医生更好的发现结节区域、提升医生诊断效率做了深入探讨。

“东方神眼”、“读片专家”张国桢教授：我们处在一个“影像”引导“治疗”时代

张国桢，主任医师、教授、硕士生导师，曾先后获得国务院特殊津贴、中央保健委员会先进个人、上海市科技成果奖、上海市首届五“十佳”优秀医务工作者、上海首届“仁心医师”特别荣誉奖。

张国桢教授被誉为“东方神眼”，《人民日报》、《解放日报》等多家媒体先后报道过他高超的医术。作为华东医院CT室主任，张教授主要从事放射影像诊断，特别是CT专业的医疗、教学、科研等工作。多年来致力于胸腹部疾病的影像诊断，在国内率先提出了胸部微小肿瘤“微血管CT成像征”，特别是在肺内孤立性结节病灶诊断、肺癌和其他肺部良性病灶的鉴别诊断领域，形成了国内屈指可数的“独门绝技”，对早期肺部肿瘤诊断的准确率达到93.1％，其学术地位得到了国内外同行的一致认可。在“天池医疗AI大赛”中张国桢教授作为首席评审团专家之一。

精准医疗 诊断先行

张国帧教授指出，21世纪是一个从经验医学走向循证医学—精准医学结合的时代。当前的精准医学具有精准诊治、精准时间、互相共享、重个体化四大特点，因此，需要我们更多地应用现代化的医学技术，明确地将现有的可靠证据，精准地应用于诊断决策中，然后结合病人的权益、价值、期望以制定出个性化的预防与治疗方案。

在科技与医学融合上，我们要特别注意现代医学影像学信息模式与价值的转变，医学影像学现阶段的发展已从提供宏观信息拓展到提供微观信息，与遗传/基因、分子生物学和计算机技术的发展保持同步并互有领先。在未来10年内将会影响到整个医学模式产生根本性变化。先进的科学技术应该从高效自动化、多元融合化、解读智能化、操作一键化、治疗引导化这“五化”上来支持医学影像的发展。

医学影像学在肿瘤诊疗中充当“侦察兵”、“检察院”的角色

从18世纪末的X线胶片时代，到19世纪70年代的影像数字化时代（CT），再到21世纪的分子影像学时代，医学影像经历了100多年的发展，现代医学影像学在肿瘤诊疗中不可低估的“侦察兵”作用，帮助临床作出决策及影像引导治疗（image guided procedures, IGP )的新模式，在未来的医学研究服务体系上也占有很大的比例和很高的地位。

在这里，张教授做了一个形象的比喻，他将医学影像科比作“检察院”，用来搜集整理肿瘤的“罪证”——疾病信息，基于影像学科的判断，将疾病信息交由“法院”——病理科来宣判结果——肿瘤诊断结果，最后再将肿瘤发配至“公安局”——外科、内科等专科去处置。

CT、MRI等先进医学影像技术的出现，对于临床医学的发展产生了重要影响，数字影像作为多元化诊断的重要一环，应当与临床更加紧密结合，它能够使我们接收到的诊疗信息更加直观、准确，从而辅助临床做出精准诊断。而临床医师也需要加强对影像信息的认识和解读，以减少漏诊，优化治疗方案，缩短手术时间，降低手术并发症等。

影像引导治疗的时代

在传统医疗时代，我们更多地可能是遵循“cut, then see”的原则，而在影像学的发展及引导下，我们可以“see，then cut or combine”，影像引导治疗的重要价值在于发展新的诊断模式与治疗手段；减少治疗损伤；减少术中放射辐射量；提高治疗效果。面对外科手术中微创切开越来越小、直观越来越难把握的需求，我们需要更多的诸如3D影像技术可视化、多模式成像图像分割技术、 术中成像技术发展精确定量化等先进视觉智能系统的辅助。

当前，影像引导治疗和外科手术导航(image guided surgery, IGS )已成为现代医学影像技术的全方位应用，以图像识别和深度学习为代表的人工智能等先进技术应该为临床医学提供高效、智能、直观的不同于一般的图像可视化技术和产品，而高级算法的也应定为在简单应用、一键式操作、能够定量分析，从而使医生对高维度数据能更直观自如的掌控。

能谱CT:时间分辨率，密度分辨率，空间分辨率，能量分辨率，组织(物化）分辨率五维空间的概念 : X Y Z 时间 能量

未来提高影像诊断准确率的关键一方面靠一流的医师队伍，大力培育具有培养综合性、基础性、理论性、应用性强的“四强”人才，同样也需要一流的设备，为我们提供结构新、速度快、功能全、智能高、效率好的先进的诊疗设备。

医学影像数字化设备不断的更新，使现代医学影像学也不断开拓出新的诊断模式。设备的更新也要求操作者的知识水平同步更新。技术的发展是无止境的，新技术所带来的新挑战也是永恒的，而不断地去迎接新的挑战正是我们社会进步和发展的源泉。

张国桢教授与阿里云、零氪科技等小伙伴们合影

天池医疗AI大赛火热进行中

天池医疗AI大赛自今年4月底开赛以来，首赛季以“大数据辅助医疗决策”为主题，以肺部小结节病变的智能识别、诊断为课题，开展大数据与人工智能在肺癌早期影像诊断上的应用探索。大赛得到国家卫生和计划生育委员会能力建设和继续教育中心、吴阶平医学基金会、中国医师协会、中国科学院知识产权运营管理中心、中国互联网络信息中心、清华大学数据科学研究院6家权威指导单位的支持，由国内大型三甲医院提供学术支持。

截止到5月份，大赛已有2011队伍、2776名参赛者报名，并有17支队伍产出成绩。

- 参赛者学历：硕士占比57%，本科占比29%，博士占比13%，其他学历占比1%；

- 参赛者身份：学生占比72%，企业占比20%，老师占比3%，其他占比5%；

- 参赛选手来自全球425所高校，已有20多家医疗，近50家医疗影像/创业公司报名；

-报名量TOP10高校：浙江大学、中国科学院、西安电子科技大学、北京大学、电子科技大学、上海交通大学、清华大学、北京邮电大学、华中科技大学、中国科学技术大学；

-医院参赛：复旦大学附属肿瘤医院、聊城市第二人民医院、深圳市第二人民医院、温州医科大学附属第一医院、武汉同济医院、北京明德医院等10多家医院；

-医疗机构参赛：慧影医疗（北京）科技有限公司、厦门云钛医疗科技有限公司、上海联影医疗科技有限公司、深圳华声医疗、沈阳东软医疗系统有限公司、图玛深维医疗科技（北京）有限公司、武汉朗迪远程医疗科技有限公司北京研发中心、德尚韵兴、飞利浦中国研究院、惠每科技等30多家医疗影像/创业公司。