11月14日，国家卫健委发布《关于印发卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知》，《通知》指出卫生健康行业人工智能的应用场景。
鼎湖君给大家整理总结了其中有关影像医学领域的人工智能应用场景。
针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、 报告生成，实现高效精准的医学影像辅助诊断。
利用计算机视觉、神经网络等技术，在X射线、CT、MRI、PET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中，发挥人工智能快速、精准的能力，通过各类医学影像病灶分析、参数量化、三维可视化等功能，实现人工智能影像参数量化和智能标注能力，生成影像结构化数据。
应用人工智能从海量影 像中准确快速发现微小病灶，直观定位病灶，实现骨折、肺癌、肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛，提升影像数据分析效率，提高影像诊断质量，提升疾病早期诊断精度，为医学影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力，提升影像诊断医生工作效率，降低随访工作量，减轻医生工作压力，优化医 院人力成本。
基本概念
利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、分析，提高医学影像摄片质量和质控效率。
在影像检查、报告流程中，利用人工智能多模态影像分析能力，发挥人工智能模型实时、准确、高效的特点，开展全量化、实时化、智能化影像质量评价，识别质量问题，通过人机协同和交互，协助医学影像技师提高影像学检查的图像采集质量。
在报告审核阶段，联动解剖学结构、体表投影、 器官结构、断层解析、医学诊断术语等信息，验证影像表现与 病灶判断之间的逻辑关联，深度解读影像报告，有效筛查出报 告中的遗漏、矛盾或误判问题，提高影像诊断报告质量。
利用人工智能、虚拟增强现实和三维建模等技术，智能分析医学影像数据，为临床提供智能辅助治疗方案。
通过深度挖掘分析医学影像数据，结合权威指南、共识与科研成果，帮助医生优化治疗过程，为医生提供快 捷的数据支持和方案参考。
在人体腹部、胸部、脑部、血管、 皮肤等部位的手术中，精准评估定位病灶，提供病灶体积和定位等参数，利用术中影像实时分析和评估风险，降低手术风险 和减少并发症发生率。
在多学科临床会诊过程中，深度挖掘分析医学影像数据，为会诊专家提供循证依据和精准、全面、可解释的个性化治疗方案，避免过度诊疗和误诊误治，让患者获得最佳的治疗效果。
此次国家发文，算是给卫生健康行业人工智能应用场景发展定调，有效引导了此前乱序发展的人工智能市场，未来包括放射科在内的科室将越来越多的和人工智能结合。
你们的科室用上人工智能了吗？
你觉得效果怎么样？
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