人工智能是指研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的科學，是融合了計算機科學、統(tǒng)計學、腦神經(jīng)科學等前沿學科的綜合性學科。經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展，人工智能在圖像識別、語音識別、文本處理等領域取得了突破性進展。目前人工智能也在深刻地影響著醫(yī)學的發(fā)展，特別是給醫(yī)學影像分析帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。
一、人工智能應用于醫(yī)學影像是大勢所趨
醫(yī)學影像數(shù)據(jù)占到了醫(yī)院數(shù)字化數(shù)據(jù)的90%。隨著成像技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)量還在快速增長。鑒于目前我國放射科醫(yī)師數(shù)量的增長遠不能跟上醫(yī)學影像數(shù)據(jù)增長，以及短期內(nèi)在基層單位醫(yī)療資源無法充分滿足的情況下，借助人工智能，能夠緩解醫(yī)學影像人才緊張的狀況。
在醫(yī)學影像分析的精度和速度上，人工智能體現(xiàn)出了巨大優(yōu)勢。對比現(xiàn)有的工作模式，人工智能可以無休眠的工作，不會受到外界因素的干擾，能夠時刻保持高效的工作狀態(tài)，對提升醫(yī)師閱片效率和質(zhì)量產(chǎn)生巨大幫助。
在醫(yī)學影像的深入挖掘上，人工智能可以提取醫(yī)學影像蘊含的肉眼難以感知的高維信息，通過建立從高維量化信息到臨床結(jié)果的數(shù)學關系，能夠?qū)⑨t(yī)學影像的分析從診斷進一步擴展到治療決策、預后預測等。如在結(jié)直腸癌的診療當中，人工智能可以在術(shù)前準確評估治療的效果，提供是否手術(shù)、如何手術(shù)的治療方案建議;可以準確預測患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況，提供術(shù)中是否進行淋巴結(jié)清掃的輔助建議;也可以預測患者術(shù)后復發(fā)、轉(zhuǎn)移的風險，提供是否進行輔助放化療的方案。利用人工智能技術(shù)，醫(yī)學影像的價值將得到進一步的體現(xiàn)，在臨床診療中起到更加重要的作用。
二、人工智能在心血管影像診斷與預警中的應用
心血管疾病是人類的頭號殺手，因此開展心血管疾病診療至關重要。近年來心血管影像技術(shù)的快速發(fā)展產(chǎn)生了大量的影像數(shù)據(jù)，本著“影像引領臨床并服務臨床”的發(fā)展目標，充分發(fā)揮心血管影像的潛能與價值刻不容緩。合理地應用人工智能，不僅能夠大大縮短檢查時間，提高診斷的準確性，進一步還能夠在疾病預后判斷和危險分層中發(fā)揮更大的作用。概括起來，目前人工智能和心血管影像的結(jié)合主要用于以下幾個方面。
1.減少心臟影像圖像重建時間。如何縮短影像學檢查時間，特別是心臟MR檢查時間一直是困擾醫(yī)工領域的難題，而應用人工智能技術(shù)深度多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，可縮短心臟影像圖像重建時間并得到高質(zhì)量心臟圖像。深度學習模型可在10 s內(nèi)重建完成每個完整的動態(tài)序列，每幀二維圖像的重建時間小于23 ms，達到實時成像的要求。
2.準確快速地進行圖像分割與計算。目前以CT和MRI為代表二維平面圖像，要獲得三維圖像和功能學數(shù)據(jù)，即使采用最先進的軟件，往往也費工費時，影響準確性。人工智能的引入可顯著提升心內(nèi)膜分割精度，并通過全自動分割2D和3D電影圖像中的心內(nèi)膜，實現(xiàn)心臟影像的自動測量，同時進行射血分數(shù)計算和區(qū)域運動的評估，該方法耗時短，只需8 s即可完成，且在98%的患者中可行。
3.心血管疾病的診斷。人工智能模型可通過提取心臟影像特征來幫助實現(xiàn)疾病的診斷與鑒別診斷。例如人工智能可幫助鑒別診斷縮窄性心包炎與限制性心肌病，診斷曲線下面積（AUC）值最高可達0.962;人工智能能夠識別運動員生理性肥大和肥厚型心肌病，診斷敏感度及特異度高于常規(guī)指標;人工智能還能在未觀察患者冠狀動脈解剖結(jié)構(gòu)的情況下，自動識別患者冠狀動脈CT血管造影圖像中局部心肌異常，從而推斷冠狀動脈的功能性狹窄，有望減少不必要的侵入性血流儲備分數(shù)（FFR）檢查。
4.心血管疾病預后評估?，F(xiàn)階段臨床判斷患者的遠期預后大部分基于有限的臨床及影像學參數(shù)，而通過訓練與學習，人工智能可同時提供更多、更復雜的變量，用于最終模型的構(gòu)建。例如通過人工智能構(gòu)建冠狀動脈CT血管成像（CCTA）及臨床參數(shù)建立的患者遠期生存模型，與單獨的弗雷明漢風險評分（Framingham risk score，F(xiàn)RS）或CCTA嚴重性評分相比，可表現(xiàn)出更準確的全因死亡率預測能力。人工智能還能通過分析源自CCTA的16段冠狀動脈樹信息，創(chuàng)建出更高的預后準確性風險評分;通過建立肺動脈高壓患者右心三維模型來進行遠期預后的判斷，AI預測效能優(yōu)于右心室射血分數(shù)。
三、人工智能應用剛剛起步，任重而道遠
盡管目前人工智能結(jié)合醫(yī)學影像的研究正如火如荼地進行，但真正落實到臨床應用還有很多問題需要解決。第一，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)難以獲取。第二，目前大部分研究機構(gòu)都是基于自己的數(shù)據(jù)庫進行模型的訓練和驗證，模型的泛化能力有待檢驗。第三，模型預測結(jié)果的準確性是判斷其能否用于臨床的關鍵，因此開發(fā)適用于特定臨床問題的模型算法提升預測性能是當務之急。第四，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領域發(fā)展的倫理、法律方面還存在大量的爭論和思考。第五，人工智能模型的可解釋性未來還需要重點研究。只有理解模型的決策原理，才能增加人們對模型的信任。
除了上述亟待解決的問題之外，諸多其他因素也限制了目前人工智能在心血管影像領域的發(fā)展。首先，人工智能模型訓練特別是深度學習需要龐大的數(shù)據(jù)來進行訓練保證模型的穩(wěn)定性及準確性。與其他系統(tǒng)相比，心血管系統(tǒng)影像數(shù)據(jù)的獲取成本高，時間長，可用于分析數(shù)據(jù)量一般相對較小。其次，心血管影像特別是MR圖像，掃描層面多、序列復雜，很難完全排除心臟搏動的影響，不可避免地存在著一些低質(zhì)量的圖像，且受到醫(yī)療水平及患者地區(qū)分布差異的影響，心血管方面的數(shù)據(jù)很難完全達到可分析水平，加之MR電影序列及超聲心動圖均為動態(tài)視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)維度驚人且信息量極大，搭建一個合適的模型需要花費大量的時間和精力。綜上種種原因，現(xiàn)階段心血管影像人工智能仍處于起步階段。
總之，人工智能的研究方興未艾，基于人工智能的醫(yī)學影像研究順應了智能醫(yī)學的發(fā)展方向。盡管在臨床大規(guī)模應用人工智能影像技術(shù)還面臨各種困難，可以預見的是在人工智能影像分析的輔助下可以減輕醫(yī)師負擔、緩解醫(yī)療資源緊張，臨床醫(yī)師也可以做出更好的臨床決策，最終使廣大患者獲益。