医学影像人工智能，医学影像人工智能辅助诊断系统

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于医学影像人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍医学影像人工智能的解答，让我们一起看看吧。

什么是人工智能CT？

　　1、人工智能可以为医生提供更为完整的图像处理信息，从而为疾病的诊断和治疗提供科学、可靠的依据。

　　2、人工智能可以极大提高医学影像数据的测定、处理和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作的效率，减轻工作强度，减少主观随意性，并逐渐趋近标准化。

　　3、人工智能可以集中专家知识，辅助医生做出更为可靠和正确的诊断；随着病例的增多，还可以丰富系统的知识，自动地或者在人工干预的情况下进行知识的积累和分析，提高医学诊断准确水平。

　　4、人工智能可以从大规模的医学历史数据中发现规律和知识，从而为未来疾病防控提供决策支持。

　　CT是医学影像领域最重要的产品之一，其发展过程和IT整个行业的发展密切相关，所以CT本身就携带了很多AI的基因，并且还在不断进化中，这些AI基因贯穿了CT成像的整个影像链。

　　1、检查流程智能化：CT主机现在已经可以通过从RIS系统中抓取的患者检查信息和操作医生输入的相关信息智能选出相应的检查方案和参数，从而大大提高工作的效率，减轻医生的工作强度和主观随意性，使得每位受检者都可以获得个性化和标准化检查。这样做对于医学影像质量的管理和控制会大有裨益。

　　2、扫描参数智能化：CT球管的发展，一方面体现在各类参数性能越来越强大，另一方面也体现在扫描参数越来越精细。管电压从传统的20kV为一档步进进行调节，发展到最新的以10kV为一档步进进行调节；管电流的调节幅度也进一步加宽。这些参数的细化，得益于我们对高压发生器的改进，使精细化输出成为了可能。同时，更加精细的扫描参数也符合了现代医学个性化发展的需要，让我们可以准确地为不同体型的患者和不同目的的检查设置更为准确的扫描参数。

人工智能（artificial intelligence，AI）是一门能够使计算机系统执行人类智能任务的科学，而机器学习（machine learning，ML）是AI 的一个分支，可利用统计学的方法分析数据，从中获得规律，并利用规律对未知数据进行预测推断。

近几年颇受关注的深度学习（deep learning，DL）则是机器学习的一个分支，是以人工神经网络为基础架构，对数据进行表征学习的算法。

目前， AI已经证明其在医学领域中有广泛的应用价值，包括放射影像学、神经外科、皮肤病学、眼科等。

影像学会被ai替代吗？

影像学不太可能会被ai取代。因为虽然ai可能可以帮助医学影像学更快捷、更准确地定位病变,但是它无法取代医学影像学家的本质职能,即掌握影像技术,分析影像学报告,帮助医生进行诊断和决策。

ai技术可以提高医学影像学家的工作效率,但是它无法取代医学影像学家的主观判断和专业能力。

AI对医学最大的帮助是哪个？

人工智能技术可以对医学影像数据进行分析，提供医生更准确的诊断结果。例如，在CT、MRI等影像诊断中，人工智能技术可以通过深度学习算法自动识别影像中的病灶，并给出可能的诊断结果。

这不仅可以提高诊断准确率，还可以节省医生的时间，缓解医生紧张的工作压力。

到此，以上就是小编对于医学影像人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于医学影像人工智能的3点解答对大家有用。