人工智能在放射学中的优缺点
放射学产生大量临床图像数据。放射科医生必须花费数小时整理这些图像、撰写分析报告并最终确定诊断。但医学图像也可以通过计算机视觉(CV)进行处理和分析——这是人工智能的一个专业领域，可以准确预测疾病。
在放射学中使用AI的好处
人工智能为放射科医生带来了诸多好处，从而简化了他们的工作。一些主要好处包括：
更准确的分类
如今，基于深度学习的专业计算机视觉算法已经达到了这样的智能，它们可以区分最轻微的异常并产生与人类相媲美的准确分类，甚至更好。
增强分析
除了分类之外，U-Net等深度学习架构专门用于医学图像的自动分割。分割可增强图像分析并帮助医生。这些模型为放射科医生提供了关于分析的意见建议，增加了诊断的信心。AI甚至可能指出肉眼可能不明显的异常情况。
生成3D模型
3D建模也受益于人工智能。模型可以精确地分割医学图像并融合多个片段，提供给3D渲染软件进行再现。放射科医生可以研究这些模型以进行深入分析。
更快的结果
AI不仅准确，而且AI模型可以在几秒钟内使用正确的硬件执行这些任务。这加快了放射学实践并减轻了从业者的压力。
人工智能在放射学中的缺点
人工智能方法确实有利于放射学实践，但也存在一定的挑战。
缺乏标准化
缺乏标准化是AI在放射学中的一个潜在弱点。缺乏标准化基准使得很难比较或验证任何模型的性能。未经验证，很难确定模型是否已准备好用于实际实施。
缺乏可解释性
AI算法的可解释性对于临床数据科学至关重要。深度学习算法通过数千个神经元实现神经网络架构并处理数据集。人类不可能推导出如此复杂的数学背后的具体逻辑。缺乏推理引发了对人工智能模型可靠性的质疑。人工智能的可解释性在临床整合中变得更加重要，因为最轻微的错误都会产生不利后果。
缺乏验证数据集
AI在放射学中的验证在很大程度上取决于患者数据的可用性。生成验证数据集是一项耗时的任务，是许多机器学习项目的瓶颈。但是，如果没有此类数据集，就无法针对现代应用程序测试AI模型。
侵犯隐私
医学研究使用个人信息数据来训练模型这一事实会引发争议。对于那些重视隐私人来说，这涉及到侵犯个人隐私了。
人工智能在放射学中的应用
1.神经系统异常
当大脑的某些部分停止正常运作时，就会发生神经系统疾病。这些部分主要负责记忆和语言，并导致阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等疾病。使用卷积神经网络，人工智能可以从大脑图像数据中提取有意义的信息。此信息有助于检测不规则的大脑发育。
2.脑肿瘤的分类
处理脑肿瘤的常规方法非常耗时。对肿瘤进行分类最多需要40分钟，只有在此之后，医生才能决定进一步治疗的行动方案。可以使用MRI图像和机器学习来识别和分类脑肿瘤。结果可在数分钟内以高精度获得。
3.辐射剂量优化
放射学要求患者暴露在有害辐射下才能获得MRI或CT扫描。如果没有适当的医学成像，放射科医生无法从正常组织中辨别出任何异常。曝光时间越长，图像质量越好。但这对孩子来说可能是有害的。
使用放大模型，人工智能可以提高这些图像的分辨率。此类模型的数据可以通过图像数据增强技术综合生成。这些增强图像可以馈送到其他AI工具以执行放射学工作流程。
4、其他自动化应用
- 人脑图像分割
- 病灶检测
- 放射学报告生成
- 使用自然语言处理在报告中进行错误检测
这些用例已经问世，并取得了令人鼓舞的准确性。
