AI在医疗影像中的应用前景及挑战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2017年至今，随着全球医疗保健产业的发展和变化，各行各业纷纷布局数字化转型，投入巨量资金进行大数据分析、图像识别、生物特征识别等AI技术的开发。而在医疗影像领域，由于医疗影像数据的复杂性、高维度、庞大的样本规模，传统机器学习模型或多或少存在一些局限性。近年来，深度学习技术的兴起，已将神经网络模型提升到了一个新水平，取得了显著的成果。与此同时，各个研究机构也在进行基于医疗影像的AI相关的理论研究和临床试验，并且引入大量新的算法、工具以及数据集。面对这个快速发展的时代，对于医疗影像领域AI的应用前景、技术路线图、挑战等各方面，都值得我们密切关注。本文将就AI在医疗影像领域的应用前景及挑战做出如下阐述。

2.基本概念及术语介绍

在进入正题之前，我们先简要回顾一下相关的基本概念、术语及背景知识。下面给出相关的定义或背景知识，希望对读者有所帮助。
概念定义1：Artificial Intelligence (AI) 是由人工智能理论及方法、计算机系统及运作规则组成的一系列科学和工程技术，包括认知、理解、操控、自我更新、自动决策、学习、模仿、计划、预测、协调和通信等功能的集合。它使计算机具有智能、个性化、可靠的能力，能够通过获取、存储、处理、学习、表达、交流、控制等方式实现人的目标和意愿。

概念定义2：Deep Le