杨胜奎
太平人民医院，黑龙江 哈尔滨 150050
摘要：随着科学技术的迅速发展，人工智能技术也得到了长足的进步，所涉及的应用范围进一步推广，在癌症的临床诊断和临床治疗过程中得到日益广泛的应用，特别是人工智能辅助医学影像技术，呈现出巨大的应用优势，为癌症的诊断水平的提升和治疗效果的增强提供了必要的条件。结合这样的情况，本文重点探究人工智能辅助医学影像技术诊断癌症临床应用的具体情况，希望本文的分析能够为相关从业人员提供一定的借鉴。
关键词：人工智能；医学影像；癌症；临床诊断；临床应用
引言
在当前的临床医学领域取得了迅猛的发展，各类医学影像技术得到日益广泛的应用，又加之人工智能技术的融合，起到切实的辅助作用，突破传统的人工操作的 方法，通过更为精准有效的影像，为疾病的科学诊断提供更为精准的依据，利用人工智能的方式进行计算机辅助诊断，进而使诊断质量和治疗效率都得到显著提升。人工智能辅助医学影像技术，在癌症的诊断和治疗过程中呈现出巨大的优势， 以此为患者提供更为精准的诊疗服务。
1、人工智能辅助医学影像诊断癌症临床的作用概述
人工智能在医学影像领域有效应用，两者实现充分的融合，能够呈现出巨大的作用，优势同时呈现出良好的辅助效果，在具体的作用方面主要体现在两个方面:第一个方面是确保成像效果得到进一步的增强，使图像更为清晰准确，在图像的成像效果方面可以进行相对应的摄影和图像处理，以此能够为精准有效地诊断疾病提供更为精确而且高清度的影像资料。另外一个方面是更有针对性地做好分析诊断，通 过人工智能技术全面细致的分析各类影像内容，进而做出更切实合理的诊断和判断，做出确诊，以此为诊疗质量的提升提供必要的条件。
随着人工智能辅助影像技术的进一步发展和深度的融合，深度卷积网络进一步有效兴起图像，处理器的计算能力也得到显著提升，人工智能进入到快速发展阶段，特别是在肿瘤影像方面呈现出更为显著的优势，人工智能可以做好走向的定量分析，针对肿瘤的诊断检出等等有着关键的价值。人工智能和影像临床应用有机结合，这样能够使影像学评估更为精准。例如，肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，对其进行及早确诊，及早治疗，可以为改善预后提供根本途径，人人工智能利用高维 度大批量的信息，可以使诊断的效率和精准性进一步提升，有效规避医师之间的差异性，在癌症诊疗操作过程中具备更为广阔的发展前景和应用优势。
2. 人工智能辅助医学影像诊断癌症临床应用分析
本文有针对性的结合肺癌的临床诊断和治疗过程中应用人工智能，加之辅助医学影像技术的具体应用情况进行探讨。
2.1 有针对性的筛查肺结节
肺癌筛查对于肺癌的诊断和治疗以及降低肺癌的死亡率都是十分关键的手段，对此，有针对性的应用人工智能辅助医学影像技术，能够提升筛查的精准性，同时使影像医师诊断质量和效率能够得到迅速提升。CADe首先要选出所有候选结节，然后对结节进行分类（结节/非结节），去除非结节，使假阳性率得到充分的降低，这样能够进一步优选出相对应的可疑的结节。
降低假阳性率是CADe系统的关键挑战，肺部图像数据库联盟提供了专家标注的胸部CT图像，为肺结节研究创建关键基础平台，有针对性的对比不同算法，在当前的临床治疗过程中得到十分广泛的应用，影像组学的CADe采用人工智能方法，通过自主学习得到隐含层特征，提高分类器的分类性能，目前已有多项研究应用CNN进行肺结节的检测。
2.2更精准有效的诊断肺癌
AI针对大量的图像进行深入的分析，然后进一步提取相应的定量特征，这样能够更有效的诊断出肿瘤是否是恶性的还是良性的，然后科学合理的预测肺癌的具体组织学分型及侵袭性，对肿瘤诊断领域而言，有着十分广阔的应用前景。影像组学分析 关注于具有鉴别价值的肿瘤特征并建立模型。Wang等对CT图像进行纹理分析，发现惰性、熵、相关性和总熵值等特征有助于鉴别肺结节良恶性；Gao等则提取了肺结节1 344个三维纹理特征，用支持向量机建立的分类器鉴别良恶性肺结节的敏感性为98%，明显高于3位临床医师（敏感性：73%），但特异性稍低（分别为78%和83%）。深度学习的发展使CADx得到进一步提升。通过人工智能的手段辅助医学影像技术，在辅助医师的作用之下，这样能够使诊断的精准性进一步提升。然而需要注意的是，因为人工智能方法的差异性，在肺癌的诊断过程中，也能够呈现出巨大的差异性，因此在肺癌诊断环节深度学习有着巨大的应用优势，可以更有效的融合不同的方法，使其优势互补，进而进一步有效提高CADx系统的性能。
2.3 肺癌分期
在选择相关治疗方案的过程中，其基础所在就是要充分做好肿瘤分期。影像医师融合人工智能技术，在肿瘤分期过程中能够呈现出巨大的优势，它可以针对患者的多个部位进行相对应的模拟，这样可以进一步有效明确肺癌的远处转移以及局部侵犯等相关问题，利用深度学习分析方法对于相关数据的潜力得到充分的挖掘和深入研究，以此确保肺癌分期工作取得应有的成效。Cong等和Yang等利用术前静脉期CT增强图像，将原发肿瘤的影像组学特征与临床特征相结合，预测淋巴结转移的 AUC值分别为0.911和0.871；Ferreira-Junior等的研究结果与此类似，其预测M和N分期的AUC值分别为0.92和0.84；Wang等则研究了肿瘤周围1.5 cm以内的区域在预测淋巴结转移中的价值，结果显示，与肿瘤区域无明显差异。另一方面，也有研究尝试直接分析淋巴结等来鉴别良恶性。如Bayanati等对肺癌患者的纵隔淋巴结进行影像组学分析发现，将纹理特征和形态学特征相结合可以进行更为准确的N分期（AUC为0.87）。Moitra等将CNN和循环神经网络相结合用于非小细胞肺癌自动TNM分期，其准确性达92.91%。通过上述的分析，能够明显看出，人工智能技术融合医学影像可以更精准有效的预测出肺癌的分期情况，与影像医师进行对比，可以看出人工智能有更强的敏感性，但是相对来讲，它的特异性比较低下。所以，影像学医师在癌症的分期过程中，有着比较明显的作用，其价值不能取代。
2.4 肺癌的分子学特征刻画
肺癌基因突变状态对于患者治疗方案的选择有着至关重要的直接影响，例如进行免疫治疗或者靶向治疗等等，同时与患者的生存期限和愈后情况也有着至关重要的紧密联系，所以要获得更为精准有效的肿瘤基因组学习信息。人工智能技术可以更深入的挖掘肿瘤内部的各类信息，结合影像信息和分子生物学特征的关联性进行深入挖掘，也就是说得到了影像基因组学。影像组学特征优于语义学特征（肿瘤的体积或最大径），在临床应用过程中，能够呈现出巨大优势，进一步刻画肺癌的分子学特征，有效预测EGFR 和KRAS 突变状态。需要注意的是，在癌症的基因突变状态预测过程中，人工智能技术还需要进一步的提升和改进，在临床应用过程中要不断的加强。
结束语
通过上文的分析和探讨，我们能够明显看出，随着科学技术的迅猛发展，人工智能技术在临床医学领域得到日益广泛的应用，并且充分融合医学影像技术，两者优势互补，共同作用，进而为癌症的诊断和治疗提供必要的条件，为患者提供更为优质的医疗技术服务。
参考文献：
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[2]季冰;刘伶俐，人工智能在医学影像领域的应用与挑战[J].中国医学伦理学.2019.08.