据悉，近七成的医疗诊断需要借助医疗影像，其中影像医生的判断对治疗极为重要。但每年医疗影像总量增长比例达四成，而每年影像医生的数量增速仅为3%，所以现阶段国内医疗业影像医生供不应求。
缺少影像医生带来不少潜在危害，一方面大多影像医生处于超负荷状态，这种情况下影像误判率会增高，一些重大疾病的早期病症很可能被漏掉，患者的生命健康无法得到保障;另一方面这种工作状态会形成恶性循环，影像医生误判将导致医患矛盾，没有好的工作氛围会导致影像医生更少，在职影像医生的负担将会进一步加大。
为了解决这一难题，人工智能成为关键。而人工智识别病症首先应用于肺部，空气污染导致肺癌对生命的威胁加大，更早识别肺癌初期症状对治疗很关键。之所以人工智能先选择肺部疾病，是因为肺部内含空气，如果肺部有病灶，影像上区别较为明显，机器识别难度较低。通过人工智能应用的不断研发，当前肺癌识别准确率提高了50%，机器能够识别人眼不能发现的小病灶。
笔者认为，人工智能用于医疗影像识别，其好处具体表现在多个方面。首先，对于影像医生起到很好的辅助作用，减少影像医生的工作强度，降低过劳状态下的误诊概率;其次，人工智能出色的数据处理能力，可以整合医院中患者各种医疗数据，极大提高医院的管理效率;最重要的是，人与机器合作进行医疗诊断，可以应用于医疗资源较为稀缺的地区，缓解国内医疗资源地区分布不均衡的问题。
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