近年来，医疗保健行业迅速整合了机器学习、高级算法和人工智能，旨在提供精准医疗服务。先进的技术扫描和分析大数据，以检索相关的诊断并检测各种疾病。
借助大数据分析，人工智能图像传感可以提高患者结果的预测能力。在分析信息以检测到异常之前，系统会将采集到的图像转换成数据。这些结果使放射科医生能够识别疾病的早期迹象，并制定个性化的治疗方案。
基于人工智能的成像设备（在 X 光、核磁共振成像和 CT 扫描等用例中）的快速采用，以及对医疗保健先进技术的投资不断增加，让采用率和使用率双双攀升。这股投资热潮始于 2016 年，当时人工智能展现出巨大的前景。自那之后，AI 便一直在医学领域发挥着举足轻重的作用。根据市场报告预测，到 2026 年，AI 图像传感的年复合增长率将达到 30.4%（Mordor Intelligence，2021 年）。
在本文中，我们将着重介绍人工智能图像传感技术在疾病检测和预防领域的发展，并讨论放射科医生在这一发展过程中的作用，以及人工智能的未来。
利用人工智能图像传感技术尽早诊断疾病
多年来，人工智能因其更高的特异性和更低的召回率已然开始主导医疗保健市场。这些优势让医生在诊断疾病时的效率和绩效都更高。先进的诊断成像使放射科医生能够检测出癌症、肿瘤和其他疾病的早期迹象。
实时干预可以提高患者存活率，帮助从业者根据获得的数据制定个性化的治疗方案。《美国放射学院杂志》通过列出其不同的应用和市场需求，强调了人工智能图像传感在医疗保健行业的未来。在该杂志最近刊登的一份报告中，Alan Alexander 博士估计，目前，基于人工智能的成像设备的使用范围包括 CT 扫描 (90%)、核磁共振成像 (60%) 和 X 光 (56%)。
医疗保健专业人员渴望使用基于人工智能的成像设备来代替活检程序。其非侵入性的诊断和检测方法，有助于避免医生在活检过程中遇到不希望发生的并发症。相比传统方法，其诊断结果更加准确。例如，在先进技术的帮助下，CT 扫描可以在早期识别基因突变和病变。
此外，还可以检测以前无法检测到的微小放射异常。AI 使用先决条件的机器学习和算法来检测组织相关的模式和异常。凭借高灵敏度，此类设备能够检测到放射科医生在初始咨询或表面水平读数时无法识别的不一致模式。
放射科医生与人工智能：人工智能会取代内科医生吗？
人们可能会想，医疗保健领域基于人工智能的设备的稳步增长是否会导致放射科医生被取而代之。虽然这似乎是采用人工智能不可避免的结果，但专业的医疗人员知道他们的存在具有同等的重要性。
首先，人工智能图像传感目前尚处于发展阶段。此外，我们不能忘记，除了基于算法的结果之外，做出决定还需要医学方面的才能和知识。
因此，即使 AI 成像在定量任务方面优于传统诊断技术，也无法在医疗决定方面达到人类的准确程度。目前，应该考虑将机器学习集成作为某些疾病的补充诊断解决方案。
它可以帮助感兴趣的放射科医生，减少临床时间和增强患者体验来提高工作效率。
《柳叶刀》杂志上近期发表的一篇文章还指出，如果放射科医生考虑到与人工智能相关的具体障碍，可以优化患者的治疗效果。例如，如果结果指向没有广泛科学支持的异常，则早期诊断结果可能很难站得住脚跟。同样，“微小变化导致的过度诊断”也会产生假阳性。放射科医生必须利用自身的专业知识来比较症状，并给出正确的诊断意见。简而言之，人工智能图像传感仍然需要人类的支持才能发挥潜力。
人工智能成像的未来
过去十年，人们对医学成像的信心大增。随着机器学习网络的日渐完善，医学图像检测和解读将会越来越强大。因此，许多大公司和研究项目纷纷投资人工智能图像传感器。
例如，Google Health 旨在通过与 Mayo Clinic 合作配置一种算法，从肿瘤中分割健康的组织和器官，从而“减少治疗方案并提高放疗的效率”。这家科技公司还投资了以人工智能为中心的成像解决方案，用于检测眼部疾病、乳腺癌和肺癌。
此外，人工智能图像传感的成功还推动了增强现实 3D 医学成像的发展。目前，研究人员正在测试原型，允许医生使用增强现实耳机来查看受影响的器官和组织。此外，3D 成像也可用于从各种角度观察阻塞、结疤组织和肿瘤。外科医生可以利用这些信息在手术过程中只关注目标部位。
通过医学成像补充先进的诊断方法，可以对各种疾病、损伤（包括骨折和肌肉骨骼损伤）和病症产生足以改变人生的深刻见解。医疗保健提供商可以生成在没有视觉帮助的情况下，他们可能无法识别的数据。高灵敏度和准确率则带来有效的治疗方案。
最终，随着越来越多的人对人工智能图像传感产生兴趣，这种诊断技术会变得更易用、更实用。