6、人工智能在现代医疗系统中的应用与挑战

人工智能在现代医疗系统中的应用与挑战

1. 医学影像中的人工智能

机器学习算法在医学影像设备中的应用已有数十年历史。早在 20 世纪 70 年代，就开始用于评估或辅助拍摄射线照片。到了 80 年代中期，计算机辅助诊断（CAD）系统开启了自动化医疗进程，最初用于严重癌症的识别和治疗，以及胸部 X 光、乳房 X 光检查等，随后扩展到扫描、超声和其他计算机断层扫描（CT）等更先进的方法。早期的 CAD 算法主要采用数据驱动的方法，如今大多数深度学习算法也是如此。

根据一份新报告，医学影像领域的人工智能医疗市场有望强劲增长，预计到 2023 年底将超过 20 亿美元。报告指出，人工智能将改变医学影像行业，提高生产力、增强诊断精度、实现更个性化的药物调度，并最终改善临床结果。尽管大多数国家都存在放射科医生短缺的问题，但人工智能将在放射学中发挥关键作用，以应对不断增加的诊断影像程序。

深度学习技术以及廉价的云计算、图形处理单元和存储的应用比以往任何时候都更快，这不仅增加了产品的可获取性，还带来了更多功能。基于人工智能的工具也逐渐变得更加精确和复杂。

1.1 用于医学诊断的人工神经网络架构

架构	描述
CNN（卷积神经网络）	一种受动物视觉皮层组织启发的数据处理深度学习模型。依赖局部接触和共享权重，通过特征共享实现平移不变描述符。由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层和池化层进行特征提取，全连接层进行分类。卷积层在 CNN 中起关键作用，包含卷积