本文摘要：未来的医生不仅必需好像了片子，做到得了临床，很有可能还须要学会如何与AI正在大大影响医学影像行业CT、MRI、PET等医学影像手段是医生做到临床的最重要资料，而AI强劲的数据处理能力则能协助医生在分析影像时更加贞游刃有余。

未来的医生不仅必需好像了片子，做到得了临床，很有可能还须要学会如何与AI正在大大影响医学影像行业CT、MRI、PET等医学影像手段是医生做到临床的最重要资料，而AI强劲的数据处理能力则能协助医生在分析影像时更加贞游刃有余。世界著名AI专家、斯坦福教授吴恩达在会上讲解了AI和深度自学算法的发展以及AI影像技术的新进展。他所处的实验室和斯坦福医院合作，已完成了ChestXnet、Xray4all等用深度自学解读影像的工作。这些深度自学技术可以区分胸部X光中十一种有所不同的病理展现出；检测出有膝盖MRI中的出现异常；检测出有在头部CT片子中指向动脉瘤的病理展现出等等。

吴恩达在讲解AI在医学影像中的应用于“深度自学早已可以已完成人类一秒钟内已完成的基本任务，但AI想几乎替代医生展开临床，还有很长的路要回头，有很多的突破必须攻下。”吴恩达说。对于AI技术有可能引起的医生替代危机，本次课程的组织者之一，斯坦福大学医学院放射线系由副主任CurtisLanglotz教授则没有那么乐观。他指出：“影像科医生必须大大转变、多自学最前沿的AI科学知识与技能。

但AI只是临床医学中，类似于CT、磁共振、成像等新技术之后，又一个有价值的新技术、新的发展，临床医生必须将AI新技术利用到临床工作中。”“测量病灶大小、追踪病灶方位大小在有所不同疾病周期的变化等任务往往乏味而无趣，AI比人类更加擅长于处置这样的工作。所以，从某种角度上谈，AI能让临床医生的工作更佳，有了AI的帮助，临床医生可以做到一些在理解上更加有意思更加有挑战的任务。

”医生所须要技能在大大递归面临AI大大转变医疗领域的现状，作为近距离认识病患、获取日常医疗服务的医生，如何才能适应环境这样的时代？首先，医生必须更好地理解新技术，并自学如何将其应用于临床临床、手术肾功能、提早筛查等领域。课程中多位医学影像AI的研究者共享了他们在这些领域的新研究。“AI会替代医生，但会用AI的医生不会替代会用AI的医生。”CurtisLanglotz教授在辩论AI在医疗临床应用于时再度提到了这句AI时代的金句。

吴恩达也回应：“在科技世界里，间隔五年，我们的工作就不会再次发生极大的变化。如今，技术于是以让所有各行各业变化的速度更进一步减缓。很多放射科医生做到的事情将被自动化，但只要医生不愿去思维工作的确实价值，大大拓宽视野，把焦点放到更加有价值的工作上，他们就什么也不必须担忧。

”其次，新技术本身也在更进一步提高医生的专业水平。英国KheironMedical的放射学专家Dr．HughHarvey认为，放射学医生必须更好地理解数据科学技术。放射科医生必须理解基础的数据科学、机器学习等方面科学知识，尤其是对于数据的整理。

他提及深度自学等AI技术对于数据量的拒绝相当大，但人们辩论时往往只推崇数量而忽视了质量。必要从临床系统中获得的数据是相比之下无法确实用来做到临床AI研究与应用于的。

一般数据整理必须最少四层操作者。第一层是临床系统（PACS，电子病历系统）中必要获得的数据，这些数据往往包括脆弱信息，数量大质量较低，无法真为用来做到研究。第二层是通过伦理委员会审查、去除病人脆弱信息的数据的数据，医生和研究者可以有限获得，但是这类数据一般缺少结构化，无法必要用来做到研究。

第三层是将这些数据更进一步展开结构化清除，展开可视化检验，从而确保图像数据质量等问题。第四层是将这些数据与适当的临床信息给定，通过人工或者自动的方法为数据打标签，以便于展开AI研究分析。

在这一层中，研究人员还要证实数据的统计资料价值否充足，以及否有确实的标准来展开标签。比如病人疾病的辨别必须根据多位医生读图的结果比照，并通过先前发作、随访获得的结果证实疾病。对于医生来说，以对外开放态度对待技术，以课程、活动、项目交流等方式认识并掌控新兴技术，很可能会让未来的医疗服务“事半功倍”。

参与此次会议的斯坦福神经影像医生、前沿神经功能影像实验室主任、GregZaharchuk教授对这类课程的重要性回应赞成。他指出，研究人员必须很好的将AI理论、应用于、发展和局限介绍给临床医生。另一方面，他也特别强调临床AI的研究和确实的临床AI产品部署之间还有相当大差距。

如何保证算法在有所不同病例、设备、扫瞄参数等，都是现在面对的问题，必须在发展中逐步解决问题。

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