人工智能是指研發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的科學，是融合了計算機科學、統計學、腦神經科學等前沿學科的綜合性學科。經過半個多世紀的發展，人工智能在圖像識別、語音識別、文本處理等領域取得了突破性進展。目前人工智能也在深刻地影響著醫學的發展，特別是給醫學影像分析帶來了前所未有的機遇和挑戰。

一、人工智能應用于醫學影像是大勢所趨

醫學影像數據占到了醫院數字化數據的90%。隨著成像技術的不斷發展，醫學影像的數據量還在快速增長。鑒于目前我國放射科醫師數量的增長遠不能跟上醫學影像數據增長，以及短期內在基層單位醫療資源無法充分滿足的情況下，借助人工智能，能夠緩解醫學影像人才緊張的狀況。

在醫學影像分析的精度和速度上，人工智能體現出了巨大優勢。對比現有的工作模式，人工智能可以無休眠的工作，不會受到外界因素的干擾，能夠時刻保持高效的工作狀態，對提升醫師閱片效率和質量產生巨大幫助。

在醫學影像的深入挖掘上，人工智能可以提取醫學影像蘊含的肉眼難以感知的高維信息，通過建立從高維量化信息到臨床結果的數學關系，能夠將醫學影像的分析從診斷進一步擴展到治療決策、預后預測等。如在結直腸癌的診療當中，人工智能可以在術前準確評估治療的效果，提供是否手術、如何手術的治療方案建議;可以準確預測患者淋巴結轉移情況，提供術中是否進行淋巴結清掃的輔助建議;也可以預測患者術后復發、轉移的風險，提供是否進行輔助放化療的方案。利用人工智能技術，醫學影像的價值將得到進一步的體現，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警中的應用

心血管疾病是人類的頭號殺手，因此開展心血管疾病診療至關重要。近年來心血管影像技術的快速發展產生了大量的影像數據，本著“影像引領臨床并服務臨床”的發展目標，充分發揮心血管影像的潛能與價值刻不容緩。合理地應用人工智能，不僅能夠大大縮短檢查時間，提高診斷的準確性，進一步還能夠在疾病預后判斷和危險分層中發揮更大的作用。概括起來，目前人工智能和心血管影像的結合主要用于以下幾個方面。

1.減少心臟影像圖像重建時間。如何縮短影像學檢查時間，特別是心臟MR檢查時間一直是困擾醫工領域的難題，而應用人工智能技術深度多層卷積神經網絡，可縮短心臟影像圖像重建時間并得到高質量心臟圖像。深度學習模型可在10 s內重建完成每個完整的動態序列，每幀二維圖像的重建時間小于23 ms，達到實時成像的要求。

2.準確快速地進行圖像分割與計算。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數據，即使采用最先進的軟件，往往也費工費時，影響準確性。人工智能的引入可顯著提升心內膜分割精度，并通過全自動分割2D和3D電影圖像中的心內膜，實現心臟影像的自動測量，同時進行射血分數計算和區域運動的評估，該方法耗時短，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提取心臟影像特征來幫助實現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0.962;人工智能能夠識別運動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指標;人工智能還能在未觀察患者冠狀動脈解剖結構的情況下，自動識別患者冠狀動脈CT血管造影圖像中局部心肌異常，從而推斷冠狀動脈的功能性狹窄，有望減少不必要的侵入性血流儲備分數（FFR）檢查。

4.心血管疾病預后評估。現階段臨床判斷患者的遠期預后大部分基于有限的臨床及影像學參數，而通過訓練與學習，人工智能可同時提供更多、更復雜的變量，用于最終模型的構建。例如通過人工智能構建冠狀動脈CT血管成像（CCTA）及臨床參數建立的患者遠期生存模型，與單獨的弗雷明漢風險評分（Framingham risk score，FRS）或CCTA嚴重性評分相比，可表現出更準確的全因死亡率預測能力。人工智能還能通過分析源自CCTA的16段冠狀動脈樹信息，創建出更高的預后準確性風險評分;通過建立肺動脈高壓患者右心三維模型來進行遠期預后的判斷，AI預測效能優于右心室射血分數。

三、人工智能應用剛剛起步，任重而道遠

盡管目前人工智能結合醫學影像的研究正如火如荼地進行，但真正落實到臨床應用還有很多問題需要解決。第一，高質量的數據難以獲取。第二，目前大部分研究機構都是基于自己的數據庫進行模型的訓練和驗證，模型的泛化能力有待檢驗。第三，模型預測結果的準確性是判斷其能否用于臨床的關鍵，因此開發適用于特定臨床問題的模型算法提升預測性能是當務之急。第四，人工智能技術在醫療領域發展的倫理、法律方面還存在大量的爭論和思考。第五，人工智能模型的可解釋性未來還需要重點研究。只有理解模型的決策原理，才能增加人們對模型的信任。

除了上述亟待解決的問題之外，諸多其他因素也限制了目前人工智能在心血管影像領域的發展。首先，人工智能模型訓練特別是深度學習需要龐大的數據來進行訓練保證模型的穩定性及準確性。與其他系統相比，心血管系統影像數據的獲取成本高，時間長，可用于分析數據量一般相對較小。其次，心血管影像特別是MR圖像，掃描層面多、序列復雜，很難完全排除心臟搏動的影響，不可避免地存在著一些低質量的圖像，且受到醫療水平及患者地區分布差異的影響，心血管方面的數據很難完全達到可分析水平，加之MR電影序列及超聲心動圖均為動態視頻數據，數據維度驚人且信息量極大，搭建一個合適的模型需要花費大量的時間和精力。綜上種種原因，現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，基于人工智能的醫學影像研究順應了智能醫學的發展方向。盡管在臨床大規模應用人工智能影像技術還面臨各種困難，可以預見的是在人工智能影像分析的輔助下可以減輕醫師負擔、緩解醫療資源緊張，臨床醫師也可以做出更好的臨床決策，最終使廣大患者獲益。