随着软件更新的普及，人工智能（AI）在医学影像中的应用变得越来越广泛。不同的成像技术可以从AI中受益，算法可以更快地处理图像并为医生提供建议。
什么是医学影像技术？
医学影像技术是指任何用于创建人体组织和器官图像的工具，以监测正常和异常情况。这一术语涵盖了各种帮助医疗提供者进行诊断的服务。虽然这些技术早已存在，但通过软件更新，人工智能在医学影像中的应用正在变得更加普遍。
不同类型的成像技术
了解哪些成像技术被使用可以帮助我们更好地理解为什么AI可能成为重要的科学工具。以下是几种常见的成像技术：
X射线
X射线机是一种穿透性成像工具，它会查看体内特定区域并将结果发送到成像设备。机器向患者发射电离辐射以获取诊断图像。X射线特别适用于骨骼检查，因为辐射会穿过骨骼并使其呈现亮白色。
磁共振成像（MRI）
如果你需要进行MRI检查，医生可能会向你的血液中注射对比剂以使图像更清晰。然后，你坐在机器内，无线电波、磁铁和计算机处理器会扫描选定的身体部位，揭示从组织到关节的所有细节。
超声波
超声波成像不使用任何辐射来查看体内的结构。相反，机器通过声波反射到你的器官和组织上。尽管像经阴道探头这样的工具可以在体内工作，但这并不是一种穿透性成像技术。
计算机体层摄影（CT）扫描
医生需要更复杂的成像时可能会要求CT扫描。它结合了X射线和计算机，通过身体发送能量并在患者背后的板上反弹。机器以圆形方式扫描，使其更适合于内部损伤或肿瘤的三维成像。
每种技术如何从AI中受益
既然医疗专家在AI出现之前就已经使用成像技术，那么它们为何还能从中受益呢？以下是AI在医学影像和诊断中改善每种技术的一些关键方式：
算法可以更快地处理图像
当医生订购穿透性成像时，他们通常需要等待专门的医院工作人员完成过程并返回图像。医生需要时间来分析图像，而这可能不会立即发生，特别是在他们工作繁忙的情况下。鉴于美国到2028年将面临超过10万个医疗工作者岗位短缺的问题，医生的工作压力是一个长期挑战。
如果你所在的医院使用机器学习算法来处理患者的成像结果，你不必担心无法快速获得结果。AI可以通过图像解释技术审查结果，并在医生有时间检查扫描时提供建议。虽然医疗提供者仍然会审核你的结果，但他们可能会借助计算机辅助更快地回复你。
AI可以捕捉更小的细节
人工智能不仅可以总结扫描结果，还可以勾勒出人体中的结构。高级程序知道如何识别细胞、肿瘤和血管，并在成像结果中发现异常。
医生可能会因某些细节太小而无法用肉眼看到而忽略它们。有了AI支持的医学成像技术，你可以更早且更精确地获得结果，而不必再等待几周或几个月进行额外成像。
请记住，你的医生仍然会对你的诊断拥有最终决定权。AI提供了额外的见解，但在进行治疗前，你仍需与医疗提供者讨论。
预测分析可以提供个性化的治疗建议
个性化治疗计划始于诊断工具如医学影像，并将你的结果与病史相结合。随着时间的推移，越来越多的医院可能会使用AI协助这个过程。高级算法可以预测疾病进展和未来并发症，同时检查你的扫描结果。之后，医生将审查推荐的治疗方案，并利用这些数据与你讨论下一步的行动。
你们将共同决定最佳的下一步行动。AI不会决定你的医疗护理方式。机器学习程序是一个不断发展的工具，它可以简化这些对话，通过提供更准确的数据。
实时手术成像可能更加有效
一些手术需要实时的医学影像数据。机器学习正在进入心脏胸外科、眼科和普通外科等专科的手术室。当医疗专业人员在实时使用它时，算法可以审查图像，引导外科医生完成手术，并协助增强可视化。基于患者的综合病史，决策支持也可以即时提供并发症的可能性等建议。
AI医学成像能否保证更高的效率？
AI医学成像并不一定能提高实时手术决策、诊断或治疗计划的效率。算法的质量取决于其编程。医生在使用任何机器学习程序提供的数据之前，总是需要考虑其全面的医学知识和对你需求的理解，才能给出明智的意见。
医院可能面临的挑战
随着更多医院开始使用AI程序读取医学扫描结果，了解可能阻碍实施的因素非常重要。如果你希望在你居住的地方看到AI辅助医疗服务，应考虑以下因素：
数据存储和保护
由人工智能生成和处理的所有内容都涉及敏感数据。医院需要强大的存储能力来利用AI辅助医学成像并保护患者信息。2024年，数据泄露影响了8500万份医疗记录，未来几年可能会更糟。
医院行政团队可能需要与内部或外部的信息技术专家合作，建立具有额外保护的数据存储方法。这可能会延迟AI的实施，具体取决于各设施当前的网络安全措施。
准确的解读能力
带有AI程序的医学成像技术相对较新。医院工作人员可能需要某种形式的培训才能在患者身上使用它。医疗提供者在适应阅读和考虑AI结果的同时做出推荐时，可能会因人为错误而导致解读不准确。
将AI整合到现有工作流程中
添加一个软件系统到新服务比将其集成到现有服务中要简单得多。医院全天候为患者服务，因此在不影响患者护理或服务速度的前提下将AI整合到他们的医学成像过程中是一项挑战。
研究人员还指出，由于软件程序不匹配或技术过时等原因，医疗系统经常存在分散的数据处理流程。分析、收集和存储成像数据可能需要其他更新才能顺利进行。跨部门或医院之间的AI信息沟通也可能为医疗提供者带来额外的困难。
展望未来，期待更多AI在医学成像和诊断中的应用
医疗专业人员对人工智能在医学成像中的应用感兴趣，因为它可以帮助他们更快地工作，提供个性化的结果，并制定更准确的治疗计划。然而，在患者受益之前，复杂的集成规划是必不可少的。保持对这些因素的关注，将使你跟上不断变化的医疗行业。
(全文结束)
