大家好，今天来为大家分享放射医学与人工智能的一些知识点，和放射组学与人工智能的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
什么是人工智能CT
1、人工智能可以为医生提供更为完整的图像处理信息，从而为疾病的诊断和治疗提供科学、可靠的依据。
2、人工智能可以极大提高医学影像数据的测定、处理和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作的效率，减轻工作强度，减少主观随意性，并逐渐趋近标准化。
3、人工智能可以集中专家知识，辅助医生做出更为可靠和正确的诊断；随着病例的增多，还可以丰富系统的知识，自动地或者在人工干预的情况下进行知识的积累和分析，提高医学诊断准确水平。
4、人工智能可以从大规模的医学历史数据中发现规律和知识，从而为未来疾病防控提供决策支持。
CT是医学影像领域最重要的产品之一，其发展过程和IT整个行业的发展密切相关，所以CT本身就携带了很多AI的基因，并且还在不断进化中，这些AI基因贯穿了CT成像的整个影像链。
1、检查流程智能化：CT主机现在已经可以通过从RIS系统中抓取的患者检查信息和操作医生输入的相关信息智能选出相应的检查方案和参数，从而大大提高工作的效率，减轻医生的工作强度和主观随意性，使得每位受检者都可以获得个性化和标准化检查。这样做对于医学影像质量的管理和控制会大有裨益。
2、扫描参数智能化：CT球管的发展，一方面体现在各类参数性能越来越强大，另一方面也体现在扫描参数越来越精细。管电压从传统的20kV为一档步进进行调节，发展到最新的以10kV为一档步进进行调节；管电流的调节幅度也进一步加宽。这些参数的细化，得益于我们对高压发生器的改进，使精细化输出成为了可能。同时，更加精细的扫描参数也符合了现代医学个性化发展的需要，让我们可以准确地为不同体型的患者和不同目的的检查设置更为准确的扫描参数。
人工智能对医疗行业会产生怎样的冲击？
对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。
健康产业在线·2017/01/1720:35评论(0) 收藏(2)7.9W字体：宋
医疗产业
最近谷歌旗下的人工智能Alpha-Go连续挑落50多名世界围棋高手，这也让全世界的目光再次聚焦到人工智能领域。而对于人工智能在医疗领域的应用价值，业界一直争论不休，有人认为会颠覆整个医学体系，拯救更多的患者；而也有人认为医学人工智能的发展会逐渐淘汰医生这一职业，那么人工智能对于医疗界究竟起到怎样的作用？
编选┃健康产业在线
在国外，早在2014年，IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心上岗，运行之后被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。据测算，沃森的诊断准确率达到73%。
在国内医疗信息化和分级诊疗的大背景下，人工智能与医学影像的市场空间在不断增长。国内也出现类似的医学人工智能公司，希望用人工智能的技术整合区域的医疗数据，替代医生繁重的重复工作部分，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。
人工智能助力医疗影像
现今是大数据的时代，近年来随着随着移动互联、物联网等新兴技术的快速发展，由不同终端设备催生出的数据量愈加庞大，据相关机构预测，在2020年大数据量将上涨至44ZB。而值得注意的是，其实大部分数据毫无价值，妨碍了人们对真正有价值信息的获取。而人工智能便应运而生，意在帮助人们提取有价值的数据，助力企业快速从复杂的海量数据中获得洞察，并做出更为精准的规划决策。
对于疾病环境越来越恶劣、个体病例越来越多的现在，医疗数据的庞杂也就成了困扰医生治疗患者的难题。如何从庞大的数据库里找到他们所需要的针对特定性病人的治疗信息，正常来说，可能花费几年时间可以从中筛选出所需要的信息，但患者等不了这么久。而人工智能与医学领域的结合，就可以为医生节省大量的筛选时间，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。
据了解，国外已经有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。
对于医生而言，大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。
人力有时尽，而人工智能在医学上可以起到更好的推进作用。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。
人工智能代替不了医生
虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
据业内人士表示，人工智能在医学领域中发挥的作用还是取决于当前的医学研究水平，也就是说，人类医学水平有多高，人工智能的有效性就会有多高。而未来，机器也是为医生的诊断提供建议，而采取哪种方式治疗还需要医生来决断。
此外，人工智能并不等同于智慧，其缺乏人类的情感。对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。
况且，就人工智能的技术而言，实现诊断，乃至治疗这一阶段，其精确性还不够。简单而言，人工智能就是一组参数不确定的函数，参数的确定需要海量的数据来完成。数据越多，参数的范围也就会越小，人工智能在医学上的精确性也就越高。但目前来说，要达到精确性极高的程度，需要的数据量将是一个难以估算的程度。
另一方面，业内有不少人士对人工智能的保密性持怀疑态度。在信息化高速发展的时代，遭黑客攻击，信息泄露的现象也屡见不鲜。如何保障患者的隐私，也是困扰医学人工智能发展的一个问题。
医学技术不断发展的今天，我们面临的医学难题也在不断增加，滥用抗生素导致的超级细菌、基因变异导致越来越多的罕见病等现象屡见不鲜。而人工智能在医学领域的应用，也将辅助医生诊断，为更多的患者制定个性化的精准治疗方案，解除患者的痛苦。
医学影像技术与影像学的区别
一、专业不同
1、医学影像学：属于医学专业，主要从事影像学诊断。
2、医学影像技术：属于工科专业，主要从事医学影像学设备的研发制造和维护。
二、学年制不同
1、医学影像学：一般都是五年制，毕业后授予医学学位。
2、医学影像技术：一般都是四年制，毕业后授予理学学位。
三、培养目标不同
1、医学影像学：培养目标是临床医师。
2、医学影像技术：培养目标是医学工程师。
放射元素是怎么形成的
1.放射元素是通过核反应而形成的。2.放射元素的形成是由于原子核发生变化，其中包括放射性衰变和核反应。放射性衰变是指原子核自发地放出粒子或电磁辐射，从而转变成另一种元素。核反应是指原子核与其他粒子或原子核相互作用，从而产生新的元素。这些过程中，原子核的结构发生改变，导致放射元素的形成。3.放射元素的形成是一个复杂的过程，涉及到原子核的物理性质和相互作用。放射元素在自然界中存在，也可以通过人工方法合成。放射元素的研究对于核物理学和放射性应用具有重要意义，也对于了解地球和宇宙的演化过程有一定的贡献。
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