孙一呢呢
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近年来，人工智能(AI)以各种方式进入了日常生活，从智能手机的语言识别工具到金融交易的分析，到自动驾驶汽车的算法，以及各种棋盘游戏，医学影像非常有可能是不久后的一个根本性的转变。AI智能影像产品可以帮助放射科医生提升诊断的准确率、节省工作量不断加大的放射科医生的时间，以及可以进行良恶性检测和自动生成检测报告等。本文将从国外媒体报道和国内AI医疗影像企业盘点两方面来解读。用人工智能给医学影像增加价值在未来的5到10年内，人工智能很可能从根本上改变诊断成像。虽然这绝不能取代放射科医生，但它可以帮助满足日益增长的成像检查需求，防止诊断错误，并使生产力持续提高。人工智能时代的影像“很容易预测到，人工智能将越来越多地应用到医学成像系统中，”意大利医生Francesco Sardanelli在一篇关于放射学主导趋势的社论中评论道。同样的，根据最近的一项民意调查，超过50%的医学领导者期望人工智能在监测和诊断方面的发挥重要的作用。尽管在成像领域的某些方面，人工智能已经是一种常见的应用，但市场分析预测到在未来5到10年，人工智能将进一步发光发热。一些新的人工智能方法，如“深度学习”，可以为定量、标准化和个性化成像铺平道路，同时有助于防止诊断错误，同时还能持续提高生产力。哈佛医学院的放射学家基思·德雷尔(Keith Dreyer)在美国的一次专家会议上强调，“有意义的人工智能将会提高质量、效率和结果”，根据最近的一项民意调查，超过50%的全球卫生保健领导人期望人工智能在监测和诊断方面的作用能够扩大。改变准则的挑战有几个因素同时使AI融入放射学中。首先，在世界上许多国家，随着对诊断成像的需求不断上升，在放射学方面接受培训的医生遇到了短缺问题，这就导致了对工作效率和生产力更高的需求。例如，在2012年至2015年期间，英国的放射科顾问工作人员增加了5%，而同期CT和MR扫描的数量分别增加了29%和26%。如今，基本上放射科医生每3 - 4秒就要解释一个图像。其次，随着数据的不断增多，如今扫描仪的图像分辨率不断提高。事实上，医疗数据的总体数据每三年翻一番。放射学在未来很有可能会从定性解释转为定量准则，从广泛的数据集中推导出临床相关的信息。“图像不仅仅是图片，它们更是数据，”美国国家放射学家Robert Gillies和他的同事们说。然而，这种转换需要很多自动化程序，至少其中一部分会在人工智能领域中出现。最重要的是，错误诊断是一个尚未解决的问题。研究表明，有大概4%的错误诊断概率，错误率根据各个案例不同而变化，并且严重依赖于程序。此外，被忽视的病理结果不仅导致更糟糕的患者结果，而且也导致患者买单的机会。人工智能可以帮助克服这些挑战，对于有效率的、基于数据的、且容易出错的诊断来说，AI是不可或缺的一部分。该领域一系列惊人的进展为这种乐观提供了足够理由。
区别是：一、绑定人的自动化技术自动化这个概念，是由福特汽车公司的机械工程师哈德在1946年的时候提出。理论上自动化是指机械设备系统或整个生产管理过程，在尽可能少用人的情况下，按照既定要求自动工作，实现预期的目标。这其实是为了将人从繁重的体力劳动和部分脑力劳动中解放出来。但实际上我们会发现，很多工具和技术在刚被发明的时候的确可以给人类带来福音，但随着使用时间的延续，人渐渐变成了这些工具和技术的奴隶。就自动化技术而言，世界上自动化程度最高的国家可能是日本和德国。而这两个国家的国民性就显得非常呆板，往好了说是首饰工匠精神，但就人性层面而言则显得机械化。随着自动化的普及，很多人更多的其实是人为生产流水线上的机械工具。直白点说，人变成了工具的一部分，而并非工具和技术把人从整个生产劳动中解放出来。二、还没有进化出自主意识的人工智能理论上人工智能技术只是计算机技术的一个分支，不过在设置机械运作编码等方面，人工智能完胜自动化。人工智能的概念，其实是指它是研究开发，用于模拟和延展人类智能的各种理论方法和技术。就目前而言，人工智能的各种机器人还没有产生自主意识，属于弱人工智能，仅仅是人在某些专业技能上面的延伸。三、两者阶段性相似虽然网上有很多大神从算法测量反馈、执行机构等方面，分析了人工智能和自动化之间的区别。但我认为更通俗的解释是，目前的人工智能在很大程度上，是自动化技术融合了计算机、互联网等技术迅猛发展起来的一个新物种。两者之间有一定相同之处。
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