[科技界] AI辅助影像医生 提高肺癌识别率

据报道，近70%的医学诊断需要医学影像，影像医生的判断对治疗极其重要。但是医学影像总量的年增长率是40%，而影像医生的年增长率只有3%，所以目前国内医疗行业影像医生的供给是紧缺的。

影像医生的缺乏带来了很多潜在的危害。一方面，大多数影像医生都处于超负荷状态。这种情况下，图像误判率会增加，很可能会漏掉一些重大疾病的早期症状，患者的生命健康得不到保障；另一方面，这种工作状态会形成恶性循环，影像医生的误判会导致医患矛盾。没有良好的工作氛围，影像医生会越来越少，在职影像医生的负担会进一步加重。

为了解决这个问题，人工智能成为关键。然而，人工智能对疾病的识别首次应用于肺部，空的空气污染导致肺癌对生命的威胁增加，因此早期识别肺癌的初始症状对于治疗至关重要。人工智能首先选择肺部疾病的原因是肺部含有空.如果肺部有病变，图像差异明显，机器识别困难。通过人工智能应用的不断研发，肺癌识别的准确率提高了50%，机器可以识别人眼无法发现的小病灶。

作者认为，人工智能在医学图像识别中的优势体现在很多方面。首先对影像医生起到了非常好的辅助作用，降低了影像医生的工作强度，降低了过度劳累下的误诊概率；其次，人工智能优秀的数据处理能力，可以整合医院患者的各种医疗数据，大大提高医院的管理效率；最重要的是，医疗诊断中的人机合作可以应用到医疗资源稀缺的地区，缓解我国医疗资源分布不均的问题。

本文作者是科技立方编辑梁晨；关注未来技术和tmt行业。作者微信:turchen，欢迎交流。