G上海长征医院萧毅教授：医学影像图像( 三 )

但是，最终的效能还需临床进一步的验证。

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AI在腹部影像当中也有探索，但是由于腹部影像的特殊性及难度，国内AI多数研究以单中心、小样本为主，结果的可靠性尚需进一步验证；而且多为回顾性分析，是否能真正地应用于临床，还要开展更多的前瞻性研究。
国内AI商业化产品目前多采用单一影像或病理数据，对疾病进行影像识别和病理诊断，无法综合医疗数据对患者的整体情况进行衡量，造成治疗、疗效评价和预后预测相关AI产品的缺乏。
在腹部领域，还有一些跨模态的复合任务流程，进入到了智能分析、智能报告和手术规划等领域。

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国内外在骨骼系统AI的研发基本处于同一起跑线，主要集中在骨龄和骨折，能够解决的疾病问题还是比较少的。
另外，AI骨关节影像的研究和应用多是对于简单病灶或征象的识别，是否能达到“辅助诊断”水平、如何对复杂疾病进行综合分析和诊断仍是我们要进一步研究的重点。

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除此之外，在其他影像当中，AI也有大量的使用，包括病理AI、皮肤AI、眼底图AI、脑电图AI等。
但是，最复杂的医学影像AI应用，仍当属常规的放射影像、病理影像。
AI医学影像的准入——监管批准随着医疗AI产品逐渐成熟，也获得了监管部门的批准。
从2020年到目前，医学影像AI行业已经拿到22张三类证，大部分都是心胸领域。

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这些标红的企业都是医学影像AI产学研用创新联盟的成员，这也是让我非常开心的一点。
随着三类证的下发，中国医疗AI企业的产品也体现了国际化能力。推想的产品落地欧盟、入选了联合国采购名录，Airdoc的产品在澳大利亚获得了澳媒的称赞，汇医慧影也把产品输送到了拉丁美洲，以及亚太地区泰国、马来西亚和欧洲以及非洲地区。
鉴于中国的人口与数据优势，我们有可能在人工智能领域成为一个领跑者。
回到一开始提到的一个话题。AI医学影像越来越呈现“一横一纵”的发展趋势，怎么理解？
“横” ：覆盖更多部位、更多病种更加接近医生的临床工作模式，大幅提升医疗效率、准确性和标准化程度，横向覆盖多部位、多病种的AI产品才能更好满足医院需求。
“纵” ：深入疾病诊疗全流程由单纯的病灶检出、量化，向良恶性诊断延伸，并进一步向放疗规划、手术规划等临床领域延伸。人工智能深入应用于院前筛查、院内检测和诊断，以及治疗、介入治疗和术后康复等方面，即疾病“筛诊治管研”全流程。

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现在拿到证的企业，大致都可以用这一战略进行概括，不断地提升产品的临床价值，形成以疾病为中心的智能化、标准化临床工作流程。
除了在临床上协助医生进行临床工作，人工智能还大量应用与医学影像的研究。例如，
医学图像采集、重建以及图像质量处理的优化；
医学图像特定解剖结构的识别、检测与定位，图像内特定病灶的识别；
医学图像精准分割和图像配准；
【 G上海长征医院萧毅教授：医学影像图像】影像组学与疾病预测、诊断、预后之间更为精准的关联模型的建立。

G上海长征医院萧毅教授：医学影像 图像( 三 )

G上海长征医院萧毅教授：医学影像图像( 三 )