人工智能与医学影像技术,医学影像学将来会被人工智能取代吗？

医学影像学将来不会被人工智能取代。 医学影像技术专业培养适应我国社会主义现代化建设和医疗卫生事业发展需要的，德、智、体全面发展，具有基础医学、临床医学和现代医学影像必备的基本理论知识和基本技能，从事临床影像检查、诊断与治疗技术工作的高级技术应用性专门人才。 医学影像技术专业学生主要学习基础医学、临床医学、医学影像学的基本理论知识，接受常规放射学、CT、核磁共振、超声医学、DSA、核医学等操作技能的基本训练。 知识技能 1.掌握基础医学、临床医学、电子学的基本理论、基本知识 2.掌握医学影像学范畴内各项技术（包括常规放射学、CT、核磁共振、DSA、超声医学、核医学、介入医学等）及计算机的基本理论和操作技能 3.具有运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力 4.熟悉有关放射防护的方针、政策和方法，熟悉相关的医学伦理学 5.了解医学影像学各专业分支的理论前沿和发展动态，主干学科，基础医学、临床医学、医学影像学。 医学影像技术主要研究基础医学、临床医学、人体断面解剖学、医学影像技术与设备等方面的基本知识和技能，进行医学影像的检验与诊断以及相关设备的维护管理等。常见的医学影像技术有：CT、B超、X光片、核磁共振、心血管造影、多普勒彩超等。 医学影像的技术特点： 1 由于引入人体放射性核素数量很少，生物半衰期很短，在体外进行的放射性检测灵敏度很高，所以核医学影像技术方便且安全 2核医学影像是一种功能显像，清晰度主要由脏器或组织的功能状态决定，其成像取决与脏器或组织的血流，细胞功能，细胞数量，代谢活性等因素，而不是组织的密度变化 3与其他的影像的比较，CT,MR 以及超声显像主要显示脏器或组织的解剖学形态变化。而核医学影像含有丰富的人体内部功能性信息，因此核医学影像以功能显像为主 核医学影像的特点就是 SPECT 技术优势表现在以下方面：SPECT 可以提供建立三维图像信息，也可以建立任意方位的断层图像，这为临床诊断提 供 了 方 便 。SPECT 在空间分辨，定位的精度，计算病变部位的大小和体积等方面远优于 r 照相，而且与 r 照相比较，断层图像受脏器大小厚度影响大为降低，对一些深度组织的探测能力也显著提高 PET 为何不要准直器：根据动量守恒，湮灭辐射产生的双光子飞行在同一直线上，但方向相反。在 B+衰变发生的区域两侧，放置两个光子探测器，当两个探测器同时接收到光子时，符合电路会给出一个计数。二湮灭辐射有自准直作用，无需准直器，这样 PET的灵敏度大大提高，引入体内的放射性制剂的量大为减少 PET 技术优势：1PET 所用的放射性制剂中得核素是构成人体生物分子的主要元素，在理论上它可以显示机体进行的生理生化过程因此 PET 有生化断层，生命断层，活体分子断层的称谓2由于采用了贫中子核素其半衰期很短，故对人体的放射性剂量很小，在临床上可以进行多次给药，重复成像检查 3PET采用了具有自准直的符合电路计数方法，省去了准直器，是探测效率即灵敏度大大提高4由于正电子发生电子对湮灭的距离为 1.5mm 左右，所以 PET 图像空间分辨距离较 SPECT 提高近 十倍，可有效检出5-10mm 的病灶 5因为衰减校正更为精确 PET 便于做 定 量 分 析 。6PET 多环检测技术可以获得大量容积成像数据，从而可以进行三维图像重建 7PET 图像是构建融合所必备的条件 放射性核素或其标记化合物应用于示踪的根据是什么？ 答：放射性核素或其标记化合物应用于示踪是基于两个基本根据：①同一元素的同位素有相同的化学性质，进入生物体后所发生的化学变化和生物学过程均完全相同，而生物体不能区别同一元素的各个同位素，这就有可能用放射性核素来代替其同位素中的稳定性核素；②放射性核素在核衰变时发射射线，利用高灵敏度的放射性测量仪器可对它所标记的物质进行精确定性、定量及定位测量。

影像技术的一般是只负责操作，最后出诊断报告的由有医师资格的出，医学影像学的比较好，技术的不是很好，目前就业还是不错的，因为目前这个专业的毕业生不多，很多医院都需要，其实主要是需要影像学的，但是没有的时候就大专的影像技术也行了，影像不仅是拍X光而已，彩超、CT、核磁共振等都属于影像学的，现在还有一些手术什么也是通过影像的

人工智能在医药上的具体应用如下：1.智能医疗智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景。2.医学影像智能识别，传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。有研究统计，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，但是当影像诊断过于依赖人的主观意识时，容易发生误判。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。3.医疗机器人，机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。4药物智能研发，依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。5.智能健康管理，根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。 1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。 2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。 3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。 4、教育 iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。

计算机在医学中的应用

随着电子计算机技术的迅速发展，特别是微型计算机的普及，计算机技术已渗透到医学及其管理的各个领域，可利用计算机获取、存储、传输、处理和利用医学及医学管理的各种信息。经过30多年的实践和发展，医学信息处理学已成为一门新兴的、医学与计算机技术相结合的边缘学科，对医学的发展起着重要的作用。
电子计算机的组成部分　计算机分硬件和软件两大系统。硬件系统指计算机的各种具体的电子和机械设备；而软件系统则指各种类型的计算机语言和程序。
计算机硬件部分包括中央处理器、内存储器、外存储器、接口电路、输入设备和输出设备等。通过总线连接，组成一个完整的计算机硬件系统。人们通过输入设备(常用的是键盘)输入命令、数据等，并可利用内、外存储器给予存储，还可命令中央处理器对数据进行要求的运算处理，最后还可将结果通过输出设备（常用的有显示器和打印机）输出。
计算机软件部分包括系统软件和应用软件两大类。软件有语言与程序之别。计算机语言是由可供人们用于编写程序的 有一定结构的计算机能够识别的各个命令（及指令组成）。所谓“高级语言”就是计算机语言的一种。程序就是人们用计算机语言按一定顺序排列编写的一系列语句，计算机将按顺序一个语句接一个语句地执行，以完成人们的某些要求。系统软件包括计算机语言、操作系统（一组程序，人们可以通过它方便地操作计算机）、数据库管理系统(一种计算机数据管理技术)等；应用软件指人们为某个特定要求而编写的程序。系统软件由计算机厂商随计算机硬件一起提供给用户，而应用软件则需由用户根据自身工作需要进行开发（这就是所谓的“二次开发”），或从软件公司购买。
计算机在医学中的应用　计算机在医学领域中的应用共有下列12个方面：
计算机辅助诊断和辅助决策系统(CAD&CMD) 可以帮助医生缩短诊断时间；避免疏漏；减轻劳动强度；提供其他专家诊治意见，以便尽快作出诊断，提出治疗方案。诊治的过程是医生收集病人的信息（症状、体征、各种检查结果、病史包括家族史以及治疗效果等等），在此基础上结合自己的医学知识和临床经验，进行综合、分析、判断，作出结论。计算机辅助诊断系统则是通过医生和计算机工作者相结合，运用模糊数学、概率统计以至人工智能技术，在计算机上建立数学模型，对病人的信息进行处理，提出诊断意见和治疗方案。这样的信息处理过程，速度较快，考虑到的因素较全面，逻辑判断也较严谨。
利用人工智能技术编制的辅助诊治系统，一般称为“医疗专家系统”。人工智能是当代计算机应用的前沿。医疗专家系统是根据医生提供的知识，模拟医生诊治时的推理过程，为疾病等的诊治提供帮助。医疗专家系统的核心由知识库和推理机构成。知识库包括书本知识和医生个人的具体经验，以规则、网络、框架等形式表示知识，存贮于计算机中。推理机是一个控制机构，根据病人的信息，决定采用知识库中的什么知识，采用何种推理策略进行推理，得出结论。由于在诊治中有许多不确定性，人工智能技术能够较好地解决这种不精确推理问题，使医疗专家系统更接近医生诊治的思维过程，获得较好的结论。有的专家系统还具有自学功能，能在诊治疾病的过程中再获得知识，不断提高自身的诊治水平。
这类系统较好的实例如美国斯坦福大学的 MYCIN系统，它能识别出引起疾病的细菌种类，提出适当的抗菌药物。在中国类似的系统有中医专家系统，或称“中医专家咨询系统”。
医院信息系统(HIS) 用以收集、处理、分析、储存和传递医疗信息、医院管理信息。一个完整的医院信息系统可以完成如下任务：病人登记、预约、病历管理、病房管理、临床监护、膳食管理、医院行政管理、健康检查登记、药房和药库管理、病人结帐和出院、医疗辅助诊断决策、医学图书资料检索、教育和训练、会诊和转院、统计分析、实验室自动化和接口。
这些系统中较著名的如美国复员军人医院的DHCP；马萨诸塞综合医院用 MUMPS语言开发的COSTAR等。中国从1970年起，就开发了一些医院信息系统，并统一规划开发了医院统计、病案、人事、器材、药品、财务管理软件包。
生物－医学统计及流行学调查软件包　在临床研究、实验研究及流行学调查研究中，需要处理大量信息。应用计算机可以准确快速地对这些数据进行运算和处理。为了这方面的需要，用各种计算机语言开发了不少软件包。较著名的有SAS、SPSS、SYSTAT及中国的RDAS等。
卫生行政管理信息系统 (MIS) 利用计算机开发的“卫生行政管理信息系统”,又称“卫生管理信息/决策系统”，能根据大量的统计资料给卫生行政决策部门提供信息和决策咨询。一个完整的卫生行政管理信息系统包括三部分：①数据自动处理系统(ADP),主要功能是收集与整理数据、汇总成各类统计报表与图表。②信息库，是指能使单位与其外部机构之间，以及单位内部各种职能之间相互共享信息资源的一种模式。信息来源有法定的和非法定的(一次性调查)，还有来自计算机日常收集到的各种活动所产生的信息流。设立信息库的主要目的是沟通各项活动和修正工作人员的行动。③决策咨询模型,又称信息决策模型,可根据必要信息用它作出可行或优化方案,预测事业的发展。传统的方法（即非信息/决策系统）主要依赖过去的资料，考虑当前决策，或估计今后的发展，它不能产生比较有效而且迅速的应变措施，信息/决策的数学模型,若建立的数学模型比较合理，便可以及时由当前活动中，指出即将发生的偏差，预见未来，以支持管理决策反应不断改变。
医学情报检索系统　利用计算机的数据库技术和通讯网络技术对医学图书、期刊、各种医学资料进行管理。通过关键词等即可迅速查找出所需文献资料。
计算机情报检索工作可分为三个部分：①情报的标引处理；②情报的存贮与检索;③提供多种情报服务,可向用户提供实时检索，进行定期专题服务，以及自动编制书本式索引。
美国国立医学图书馆编制的“医学文献分析与检索系统”(MEDLARS)是国际上较著名的软件系统,这是一个比较完善的实时联机检索的网络检索系统。通过该馆的IBM3081计算机系统能提供联机检索和定题检索服务,通过通讯网络、卫星通讯或数据库磁带的方法，在16个国家和地区中形成世界性计算机检索网络。其他著名的系统如IBM4361，MEDLARS等。中国开发了一些专题的医学情报资料检索系统，如中医药文献、典籍的检索系统。
药物代谢动力学软件包　药物代谢动力学运用数学模型和数学方法定量地研究药物的吸收、分布、转化和排泄等动态变化的规律性。人体组织中的药物浓度不可能也不容易直接测定,因此常用血尿等样品进行测量,通过适当的数学模型来描述和推断药物在体内各部分的浓度和运动特点。在药代动力学的研究中，最常用的数学方法有房室模型、生理模型、线性系统分析、统计矩和随机模型等。这些新技术新方法的发展与应用，都与计算机技术的应用分不开。已开发了不少的药代动力学专用软件包，其中较著名的有NONLIN程序（一种非线性最小二乘法程序）。
疾病预测预报系统　疾病在人群中流行的规律，与环境、社会、人群免疫等多方面因素有关，计算机可根据存贮的有关因素的信息并根据它建立的数学模型进行计算,作出人群中疾病流行情况的预测预报,供决策部门参考。荷兰、挪威等国还建立了职业病事故信息库，因此能有效地控制和预测职业危害的影响。中国上海、辽宁等地卫生防疫部门，对气象因素与气管炎、某些地方病、流行病（如乙型脑炎、流行性脑膜炎等）的关系作了大量分析，并建立了数学模型，用这些模型在微型机上可成功地作出这些疾病的预测预报。
计算机辅助教学(CAI) 可以帮助学生学习、掌握医学科学知识和提高解决问题的能力以及更好地利用医学知识库和检索医学文献；教员可以利用它编写教材，并可通过电子邮件与同事和学生保持联系，讨论问题，改进学习和考察学习成绩；医务人员可根据各自的需要和进度，进行学习和补充新医学专门知识。目前在一些医学研究和教学单位里已建立了可由远程终端通过电话网络访问的各种 CAI医学课程。利用计算机进行医学教育的另一种重要途径是采用计算机模拟的方法，即用计算机模拟人体或实验动物，为学生提供有效的实验环境和手段，使学生能更方便地观察人体或实验动物，在条件参数改变下的各种状态，其中有些状态在一般动物实验条件下往往是难于观察到的。由于光盘技术、语言识别、触摸式屏幕显示等新技术的发展，教学用的计算机模拟病例光盘等已试制成功，并作为商品在市场上供应，利用这种光盘可方便地显示手术室等现场实际图景和情况，或有关教科书和文献资料，供学生学习。
最佳放射治疗计划软件 计算机在放疗中的应用,主要是计算剂量分布和制订放疗计划。以往用手工计算，由于计算过程复杂，所以要花费许多时间。因而，在手工计算的情况下，通常只能选择几个代表点来计算剂量值。利用计算机，则只要花很短时间，而且误差不超过5％,这样，对同一个病人在不同的条件下进行几次计算，从中选择一个最佳的放射治疗计划就成为可能。所谓最佳放射治疗计划就是对病人制订治疗计划，包括确定照射源、放射野面积、放射源与体表的距离、入射角以及射野中心位置等，然后再由计算机根据治疗机性能和各种计算公式，算出相应的剂量分布，在彩色监视器上形象地显示出来。对同一个病人，经过反复改变照射条件，进行计算、分析和比较，就可以得出最理想的剂量分布,使放射线照射方向上伤害正常组织细胞最少，放疗疗效最佳，这就是最佳放射治疗计划。同时，可将此剂量分布图用绘图仪记录下来，存入病历，以供治疗时使用或长期保存。
计算机医学图像处理与图像识别　医学研究与临床诊断中许多重要信息都是以图像形式出现，医学对图像信息的依赖是十分紧密的。医学图像一般分为二类：一是信息随时间变化的一维图像，多数医学信号均属此一类，如心电图、脑电图等；另一是信息在空间分布的多维图像,如X射线照片、组织切片、细胞立体图像等等。在医学领域中有大量的图像需要处理和识别，以往都是采用人工方式，其优点是可以由有经验的医生对临床医学图像进行综合分析，但分析速度慢，正确率随医生而异。计算机高速度、高精度、大容量的特点，可弥补上述不足。特别是有一些医学图像，如脑电图的分析，凭人工观察，只能提取少量信息，大量有用信息白白浪费。而利用计算机可作复杂的计算，能提取其中许多有价值的信息。另外进行肿瘤普查时，往往要在显微镜下观看数以万计的组织切片；日常化验或研究工作中常需要作某种细胞的计数。这些工作既费力又费时，若使用计算机，就将节省大量人力并缩短时间。利用计算机处理、识别医学图像，在有的情况下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，当用手工测量容积，导出血压容积曲线时，只能分析出心脏收缩和舒张的特点。若利用计算机计算，每张片子只需一秒钟，并可以得到瞬时速度、加速度、面积和容积等有用的参数。此外，不管上述那一类工作中，计算机还能完成人工不能完成的另一类工作即图像的增强和复原。1970年代医学图像处理在计算机体层摄影成像术(CT)方面的突出成就，和磁共振成像仪、数字减影心血管造影仪等新装置的相继出现，以及超声等其他医学成像仪器的进一步完善，使人们对放射和核医学图像的处理及模式识别研究的兴趣更为浓厚。显微图像在医学诊断和医学研究中一直起着重要作用。计算机图像处理与分析方法已用于检测显微图像中的重要特征，人们已能用图像处理技术和体视学方法半定量与定量地研究细胞学图像以至组织学图像。计算机三维动态图像技术已使心脏动态功能的定量分析成为可能。
生物化学指标、生理信息的自动分析和医疗设备智能化　医疗设备智能化是指现代医疗仪器与计算机技术及其各种软件结合的应用，它使这些设备具有自动采样、自动分析、自动数据处理等功能,并可进行实时控制,它是医疗仪器发展的一个方向。
计算机在护理工作中的应用　计算机在护理工作中的应用,主要分为三个方面：①护理,包括护理记录、护理检查、病人监护、药物管理等。②护士教育，包括护理 CAI教育、护士教学计划与学习成绩记录管理。③护士管理，包括护士服务计划调度、人力资源管理、护士工作质量的检查或评比等。