隨著人工智慧技術的不斷髮展，被廣泛運用於醫療、教育、農業、交通等領域，同時，“大健康”、“雲醫療”、醫療大資料等概念陸續出現，快速促進了人工智慧在醫療領域的發展。

目前，人工智慧技術在醫療領域的應用主要在醫學影像分析、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測等這幾個方面。其中，醫學影像與人工智慧的結合被認為是最有發展前景的領域之一。

醫學影像科存在的痛點問題

醫學影像資料是醫生完成診斷的主要依據，透過對影像資料進行分析和比較，從而制定出完善的疾病診療方案。但是在這個過程中，往往存在著諸多的痛點：

醫學影像分析工作依賴於影像醫師的分析研讀，每天面對著海量的醫學影像資料，工作量大，任務繁重，對醫生的精力、視力都是極大的消耗，並且長時間的疲勞作業還會增加誤診漏診的情況。

影像科醫師在閱片的時候，對於典型病變可能一眼看穿，但對於“同病異影，異病同影”的疾病則是一大挑戰。醫師在面對著種類繁多且相似病症的疾病時，全靠肉眼去分辨，難度大還容易出現誤診漏診。

高年資影像醫師的稀缺性也是醫學影像科的一大痛點。影像醫師需要不斷學習實現自我成長，由於學習時間長、培養難度大，導致經驗豐富的高年資醫師極度稀缺。

“AI+醫學影像”為影像科“添翼”，做影像科醫師的好幫手

“AI+醫學影像”，是將人工智慧的影象識別和深度學習技術運用在醫學影像領域，從而達到在減輕影像科醫師工作量的同時，提高診斷效率和準確率的目的。

柏視醫療作為人工智慧醫療創新高科技企業，多年來一直致力於醫療人工智慧產品的研發。其中，PV‐iMIP醫學影像智慧處理系統基於計算機視覺和醫學影像分析技術，對目前主流的影像資料進行智慧化處理。

PV‐iMIP醫學影像智慧處理系統在醫學影像的診斷環節，可以分為幾個階段：

一是利用計算機視覺和醫學影像分析技術，對患者的影像資料進行識別檢測，智慧標註病灶關鍵資訊，給出初步診斷結果，助力影像醫生診斷效率的大幅度提升。

二是病灶量化分析，基於深度學習不斷最佳化，透過大量已有的影像資料和臨床診斷資訊訓練人工智慧系統，使其具備精準診斷疾病的能力（多尺度病灶畫素級分割、結節三維定位和量化分析、肋骨抑制與胸廓提取、虛擬光柵影像處理、低劑量影像處理、多平面影像重建），做醫師的“火眼金睛”精確定位病灶，在提升醫師工作效率節約醫療資源的同時，保障診斷自始自終的可靠性。

三是智慧影像報告。透過藉助深度學習、影象識別等人工智慧技術，PV‐iMIP醫學影像智慧處理系統在智慧幫助醫師標註可疑病灶的同時，還能一鍵式生成智慧結構化報告，為臨床手術規劃提供依據。

“AI+醫療”是人工智慧時代的重頭戲，隨著人工智慧技術場景運用的不斷拓展，智慧醫療新時代將不再存在於願景之中。而隨著技術不斷成熟迭代，柏視醫療也將不斷擴大自己的業務半徑，研發出更多醫療人工智慧產品賦能醫療領域，造福人類健康。