随着人们对人工智能技术的探索逐步深入，AI正在渐渐渗透到医疗影像行业的方方面面。毫不夸张地说，AI正在重塑医疗影像行业。
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据统计，单在美国，发力于医疗影像的AI初创企业已经超过110家。这其中的绝大多数公司都把精力放在了如何更精准地分析医学影像上。识别和分析影像特征是医学影像分析的关键一环，也是当前AI行业正致力于解决的问题。
现在常用的医学影像检查有CT扫描、MRI扫描、X光、眼底成像、超声波等，这些都是广大医疗AI公司的着眼点。
不久前，西门子医疗发布了一款配有AI助理的胸部CT扫描系统AI-Rad Companion Chest CT（这款产品也出现在了HIMSS19大会上），可以用于胸部多个器官的影像学检查；GE医疗也启动了一款名为Edison的管理平台项目，以整合其全部的AI算法供合作伙伴使用。这些AI算法可以分析医学影像中的规律和特征，标记出问题所在，并辅助影像科医生给出报告。
除了医学影像分析工作，AI系统还能够优化医学影像相关的工作流程。AI系统可以深入从发出检查通知到最终给出报告的每一个环节，并实现如分流患者、编排影像科室工作流程等功能。目前，Aidoc、GE医疗、Zebra Medical Vision等公司都提供了类似的AI解决方案。
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与影像检查流程类似，AI还将有望指导临床路径的优化。比如，根据患者的检查结果和健康状况决定接下来应该接受的检查和治疗。目前GE医疗、飞利浦等公司均推出了能够指导临床路径的应用。AI在医疗流程上给出的意见能够辅助医生为患者做出诊断，或选择合适的、个性化的治疗方案。不但能够减轻医务人员的工作压力，也有助于提高效率，提升医疗机构的负载能力。
从硬件方面来看，AI还能让影像设备更“聪明”。通过AI的辅助，影像检查设备可以用更低的辐射剂量生成更清晰的影像，从而减轻对患者健康的潜在影响、降低医疗费用。佳能医疗旗下的AICE系统、西门子医疗的FAST 3D影像系统都利用了AI技术，以在提高影像清晰度的同时降低辐射剂量。
简而言之，人工智能技术在影像行业的应用对患者的好处有以下四点：节约时间、优化资源、提高精确收益和感知收益。尽管影像质量和精准诊断的提升难以在短时间内得到评估，但是其对于诊断效率的提升具有重要的贡献。
获得AI的注入后，医学影像行业可以惠及的人群不仅是患者和医生。随着整个医疗流程的优化，上至医院管理层，下到财务人员的很多问题都有机会获得解决或改善。
参考资料：
[1] How AI is evolving in diagnostic imaging. Retrieved Mar 4, 2019 from https://www.diagnosticimaging.com/automation/how-ai-evolving-diagnostic-imaging/page/
