人工智能参与医疗过程首先要做的是获得大量带标注的医学影像样本，然后尝试在其中找到一些关键点。比如说靠近肺和靠近肝的点，把关键点找到以后，结合肝的形状鲜艳模型，设定一个初始化模型，再通过机器学习的方式学到边界应该是怎么样的，病变是怎么样的，尽量的逼近它的边界信息，再通过它的形状特征进行进一步的完善，最后获得好的分割、筛查结果。这一过程便是人工智能对图像的定位、分类和切割。

当我们将脏器分割、病变标记出来以后，就知道了这个部位有没有患病，但是并不知道是患了什么病，病情发展到了什么程度。这个时候便需要对病理图像进行分析，获得辅助判断依据。

人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像。我们总结了人工智能在医学影像方面主要覆盖的方式以及主要使用的医学影像类型，接下来，我们将仔细介绍人工智能在目前最为火热的肺部筛查、糖网筛查、病灶勾画、脏器三维成像和病理分析的应用情况。

肺部筛查

人工智能进行肺部筛查的步骤为：使用图像分割算法对肺部扫描序列进行处理，生成肺部区域图，然后根据肺部区域图生成肺部图像。利用肺部分割生成的肺部区域图像，加上结节标注信息生成结节区域图像，训练基于卷积神经网络的肺结节分割器，然后对图像做肺结节分割，得到疑似肺结节区域。找到疑似肺结节后，使用3D卷积神经网络对肺结节进行分类，得到真正肺结节的位置和置信度。

糖网病筛查

糖网病是“糖尿病性视网膜病变”的简称，是常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的主要致盲眼病。

因为糖网病早期往往没有任何临床症状，而一旦有症状，病情已较严重，容易错过最佳治疗时机。所以糖网病的治疗效果取决于治疗是否及时。但是由于我国眼科医生匮乏、居民重视程度不高，目前我国糖网病筛查的比例不足10%。

糖网病筛查没有大面积普及，一方面是因为医生少、患者多，另一方面也存在一些客观问题：

1.糖网病患者基数大，增长快，眼底设备的普及速度远远无法满足需求。但是由于眼底设备昂贵，对于欠发达地区来说，大量采购并不现实。

2.随着人们对糖网病筛查的重视以及国家的推进，眼底读片的需求在增加，现有医生的数量已经无法承担这些工作量，导致医生过劳，误诊、漏诊的情况出现。另外，有经验的医生也并不愿意一直做读片的工作，他们希望有更多的时间做一些研究，出新的成果。这就导致医生的数量更加紧张。

3.从事眼底读片的医生医生培训速度慢，存在差异性。也就导致不同的医生读片结果存在差异，致使诊断结果缺乏定量信息。

4.眼底读片的数据管理与分析操作难度大，目前现状是数据简单存档保存，但数据整理工作量大，因此读片数据再次利用难度很大。

5.糖尿病患者往往因为高龄或罹患全身多系统并发症而出行不便，居住地又距地区内有足够眼病服务能力的医疗机构较远，在医疗机构等待或检查时间又较长。

这些痛点主要原因是医患供需不平衡导致的，而图像识别是人工智能的专长，利用人工智能进行初步筛查，将大大改善目前糖网病筛查的现状。

靶区勾画

靶区勾画与治疗方案设计占用了肿瘤医生大量时间。

病人被确诊为肿瘤时大多是很恐慌的，身体上出现一点风吹草动都要去问医生，而著名三甲医院的肿瘤科通常是人满为患，医生除了要看病，还有科研等其他的工作任务，面对病患没完没了追问的时候，他们也会烦躁。

基层医疗机构肿瘤科医生缺乏经验，很多时候他们不敢轻易地为患者做治疗方案，只能转诊，这又加剧了三甲医院医患的矛盾。所以利用新科技来提高医生的效率，提高基层医生治疗水平与自信心是医院很关心的事情。肿瘤治疗过程中有两项工作占用了医生大量的时间和精力，他们分别是靶区勾画与治疗方案设计。

放疗是肿瘤三大治疗方式中最为主流的治疗方式（其他两种是手术和化疗），相对于诊断，治疗更切入医疗的核心。每个肿瘤病人的CT图像在200张左右，医生在勾画的时候，需要给每个图片上的器官、肿瘤位置进行标注。这个过程按照传统的方法要耗费医生3-5个小时，找到肿瘤位置之后，医生还需要根据肿瘤的大小、形状等设计放射线的具体照射方案或者手术方案，这里面也包含了不同位置不同的放射剂量。

如果一切顺利，这位患者按照医生最初的设计方案治疗、好转，最后康复。但是有些时候事与愿违，第一个疗程的治疗由于靶区勾画的不准确或者肿瘤的变化，导致治疗无效（肿瘤组织减少小于30%），这个时候就需要更改治疗方案，这就需要医生重新为病人做勾画，做方案。

我们国家肿瘤病人平均的等待时间为2-3周，医生把时间放在一个病人身上，另一个人就要继续等待，而这有可能会错过最佳治疗期。

靶区勾画与治疗方案设计具有一定的技术含量和需要医生的经验，但是其中包含了大量的重复工作，这些劳动密集型的工作是人工智能的专长，利用AI做这些事情将节约肿瘤医生大量的时间。

脏器三维成像

脏器三维成像是人工智能以核磁共振、CT 等医学影像数据为基础，对目标脏器定位分割，在电脑上显示患者的内部情况。将病人的核磁共振、CT等病情影像数据输入，在电脑上显示患者的内部情况。医生手中的探针指向哪里，系统实时更新显示，让医生对病人的解剖位置一目了然，使外科手术更快速、更精确、更安全。

自动重构器官真实的3D模型，实现医生可通过专用设施，在增强现实的虚拟空间里全方位直接观看到患者真实人体结构的解剖细节，并可通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的立体几何分析，精确测量目标结构的区位、体积、径线、距离等参数，同时还可进行虚拟解剖作业、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。

病理分析

就算是经过严格训练的病理医生，他们对同一个患者的诊断也存在差异性，这种差异性是造成误诊的重要原因。例如，医生对某些形式的乳腺癌和前列腺癌的诊断一致性低至48%。

医生所做缺乏一致性并不奇怪，因为要想做出准确的诊断，医生必须在大量的检查信息上进行判断。通常情况下，病理医生负责审查病理切片上可见的所有生物组织，但是每个患者有很多病理切片，经过 40 倍放大后每个切片上都有 100 多亿的像素（10+gigapixels)。

想象一下要浏览 1000 多个百万像素的图片，还要为每个像素负责。这需要阅读大量的数据，但是医生的时间往往是不够的。

为了解决有限的时间和诊断准确性的问题，将人工智能引入数字病理学研究成为了最好的办法。人工智能可以缩短病理诊断的时间、提升诊断效率，最主要的是，它还能提供更加准确的诊断结果。人工智能的有效使用可以真正帮助病理医生提升判读水平，从精准诊断开始，真正实现精准医疗。

人工智能的参与给数字病理研究带来了革命性的变化。谷歌公布了他们利用深度学习算法辅助病理医生工作确定病理图像是扩散到淋巴结的乳腺癌还是扩展到临近乳房的乳腺癌的情况。目前国内已有多家企业将人工智能引入到了病理学的研究。