人工智能是指研發(fā)用于模擬,、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法,、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué),，是融合了計(jì)算機(jī)科學(xué),、統(tǒng)計(jì)學(xué),、腦神經(jīng)科學(xué)等前沿學(xué)科的綜合性學(xué)科,。經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,，人工智能在圖像識(shí)別,、語(yǔ)音識(shí)別,、文本處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。目前人工智能也在深刻地影響著醫(yī)學(xué)的發(fā)展,，特別是給醫(yī)學(xué)影像分析帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn),。

　　一、人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像是大勢(shì)所趨

　　醫(yī)學(xué)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(xué)影像的數(shù)據(jù)量還在快速增長(zhǎng),。鑒于目前我國(guó)放射科醫(yī)師數(shù)量的增長(zhǎng)遠(yuǎn)不能跟上醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，以及短期內(nèi)在基層單位醫(yī)療資源無(wú)法充分滿足的情況下,，借助人工智能,，能夠緩解醫(yī)學(xué)影像人才緊張的狀況。

　　在醫(yī)學(xué)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(shì),。對(duì)比現(xiàn)有的工作模式，人工智能可以無(wú)休眠的工作,，不會(huì)受到外界因素的干擾,，能夠時(shí)刻保持高效的工作狀態(tài)，對(duì)提升醫(yī)師閱片效率和質(zhì)量產(chǎn)生巨大幫助,。

　　在醫(yī)學(xué)影像的深入挖掘上,，人工智能可以提取醫(yī)學(xué)影像蘊(yùn)含的肉眼難以感知的高維信息，通過(guò)建立從高維量化信息到臨床結(jié)果的數(shù)學(xué)關(guān)系,，能夠?qū)⑨t(yī)學(xué)影像的分析從診斷進(jìn)一步擴(kuò)展到治療決策,、預(yù)后預(yù)測(cè)等。如在結(jié)直腸癌的診療當(dāng)中,，人工智能可以在術(shù)前準(zhǔn)確評(píng)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(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況,，提供術(shù)中是否進(jìn)行淋巴結(jié)清掃的輔助建議;也可以預(yù)測(cè)患者術(shù)后復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn),，提供是否進(jìn)行輔助放化療的方案,。利用人工智能技術(shù)，醫(yī)學(xué)影像的價(jià)值將得到進(jìn)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(yù)警中的應(yīng)用

　　心血管疾病是人類(lèi)的頭號(hào)殺手,，因此開(kāi)展心血管疾病診療至關(guān)重要,。近年來(lái)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(lǐng)臨床并服務(wù)臨床”的發(fā)展目標(biāo),，充分發(fā)揮心血管影像的潛能與價(jià)值刻不容緩,。合理地應(yīng)用人工智能，不僅能夠大大縮短檢查時(shí)間,，提高診斷的準(zhǔn)確性,，進(jìn)一步還能夠在疾病預(yù)后判斷和危險(xiǎn)分層中發(fā)揮更大的作用。概括起來(lái),，目前人工智能和心血管影像的結(jié)合主要用于以下幾個(gè)方面,。

　　1.減少心臟影像圖像重建時(shí)間,。如何縮短影像學(xué)檢查時(shí)間，特別是心臟MR檢查時(shí)間一直是困擾醫(yī)工領(lǐng)域的難題,，而應(yīng)用人工智能技術(shù)深度多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，可縮短心臟影像圖像重建時(shí)間并得到高質(zhì)量心臟圖像。深度學(xué)習(xí)模型可在10 s內(nèi)重建完成每個(gè)完整的動(dòng)態(tài)序列,，每幀二維圖像的重建時(shí)間小于23 ms,，達(dá)到實(shí)時(shí)成像的要求。

　　2.準(zhǔn)確快速地進(jìn)行圖像分割與計(jì)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(xué)數(shù)據(jù)，即使采用最先進(jìn)的軟件,，往往也費(fèi)工費(fèi)時(shí),，影響準(zhǔn)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(guò)全自動(dòng)分割2D和3D電影圖像中的心內(nèi)膜,，實(shí)現(xiàn)心臟影像的自動(dòng)測(cè)量，同時(shí)進(jìn)行射血分?jǐn)?shù)計(jì)算和區(qū)域運(yùn)動(dòng)的評(píng)估,，該方法耗時(shí)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(guò)提取心臟影像特征來(lái)幫助實(shí)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(dá)0.962;人工智能能夠識(shí)別運(yùn)動(dòng)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(biāo);人工智能還能在未觀察患者冠狀動(dòng)脈解剖結(jié)構(gòu)的情況下，自動(dòng)識(shí)別患者冠狀動(dòng)脈CT血管造影圖像中局部心肌異常,，從而推斷冠狀動(dòng)脈的功能性狹窄,，有望減少不必要的侵入性血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù)（FFR）檢查。

　　4.心血管疾病預(yù)后評(píng)估?，F(xiàn)階段臨床判斷患者的遠(yuǎn)期預(yù)后大部分基于有限的臨床及影像學(xué)參數(shù),，而通過(guò)訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，人工智能可同時(shí)提供更多,、更復(fù)雜的變量,，用于最終模型的構(gòu)建。例如通過(guò)人工智能構(gòu)建冠狀動(dòng)脈CT血管成像（CCTA）及臨床參數(shù)建立的患者遠(yuǎn)期生存模型,，與單獨(dú)的弗雷明漢風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（Framingham risk score,，F(xiàn)RS）或CCTA嚴(yán)重性評(píng)分相比，可表現(xiàn)出更準(zhǔn)確的全因死亡率預(yù)測(cè)能力,。人工智能還能通過(guò)分析源自CCTA的16段冠狀動(dòng)脈樹(shù)信息,，創(chuàng)建出更高的預(yù)后準(zhǔn)確性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分;通過(guò)建立肺動(dòng)脈高壓患者右心三維模型來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)期預(yù)后的判斷,，AI預(yù)測(cè)效能優(yōu)于右心室射血分?jǐn)?shù)。

　　三,、人工智能應(yīng)用剛剛起步,，任重而道遠(yuǎn)

　　盡管目前人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)影像的研究正如火如荼地進(jìn)行，但真正落實(shí)到臨床應(yīng)用還有很多問(wèn)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(jī)構(gòu)都是基于自己的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證,，模型的泛化能力有待檢驗(yàn)。第三,，模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性是判斷其能否用于臨床的關(guān)鍵,，因此開(kāi)發(fā)適用于特定臨床問(wèn)題的模型算法提升預(yù)測(cè)性能是當(dāng)務(wù)之急。第四,，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的倫理,、法律方面還存在大量的爭(zhēng)論和思考。第五,，人工智能模型的可解釋性未來(lái)還需要重點(diǎn)研究,。只有理解模型的決策原理，才能增加人們對(duì)模型的信任,。

　　除了上述亟待解決的問(wèn)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(lǐng)域的發(fā)展。首先,，人工智能模型訓(xùn)練特別是深度學(xué)習(xí)需要龐大的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練保證模型的穩(wěn)定性及準(zhǔn)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(shí)間長(zhǎng)，可用于分析數(shù)據(jù)量一般相對(duì)較小,。其次,，心血管影像特別是MR圖像，掃描層面多,、序列復(fù)雜,，很難完全排除心臟搏動(dòng)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(dá)到可分析水平，加之MR電影序列及超聲心動(dòng)圖均為動(dòng)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(gè)合適的模型需要花費(fèi)大量的時(shí)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(xué)影像研究順應(yīng)了智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展方向,。盡管在臨床大規(guī)模應(yīng)用人工智能影像技術(shù)還面臨各種困難,，可以預(yù)見(jiàn)的是在人工智能影像分析的輔助下可以減輕醫(yī)師負(fù)擔(dān)、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。