互联网+医疗曾经被誉为“最难啃”的板块，但如今，在人工智能、大数据、云计算等新技术的帮助下，医疗与互联网的融合创新正在发生巨大的变化。
现代医学早已不再是“望闻问切”的年代，仅凭观察无法了解病人的情况，没有哪一个临床专业能离得开医学影像。
行业痛点
由于国内病理医生收入低、培养模式不健全，全国病理医生极度缺乏。据了解，我国绝大多数医疗数据来自于医疗影像，年增长率约为30%，而放射科医师的年增长率约为4.1%。医生缺口日益增加。
另外，传统医学影像需要大量的人工分析，因为影像科工作的严谨性，医生需要长时间保持高度集中，繁重的任务带来较高的误诊、漏诊率。因而备受诟病。
中国的影像诊断报告显示，由医生个人习惯、执业医院、教育背景、导师影响等因素，导致出现不同地区、不同医院的影像报告以不同标准存在的状况，这些因医生诊断而异的情况极不利于患者的就诊、医生间的交流。
解决方案
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出要发展智慧医疗，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊等，到2025年，人工智能核心产业规模超4000亿元。
人工智能技术在医学影像领域的应用有高效率低成本的优势，而且能够弥补人工读片主观性高、重复性低等缺点。有望破解行业痛点，提高效率，提升质量。
AI+医学影像，是指充分利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像的诊断上。
一方面，AI所具备的图像识别能力，可以用于感知环节，将非机构化数据进行分析，获取有意义的信息。另一方面，深度学习能力可以用于医学影像的分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断进行深度学习训练，最终使其掌握“诊断”能力。
人工智能在医学影像的主要应用场景
1.病灶识别与标注
针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作。
2.靶区自动勾画与自适应放疗
针对肿瘤放疗环节的影像进行处理。
3.影像三维重建
在人工智能进行识别的基础上进行三维重建，针对手术环节的应用。
人工智能和医学影像的结合，能够为医生阅片和勾画提供辅助和参考，大大节约医生时间，提高诊断、放疗及手术的精度。
AI+医学影像应用意义
AI能在短时间内快速判读完大量医学影像图片，并将影像与医学文本记录进行交叉对比，帮助医生定位病症分析病情，辅助其做出精准诊断，及时挽救患者生命。在一定程度上也能缓解医学影像人才资源紧张的局面。
对于患者来说，“AI+医学影像”将帮助其更快速地完成健康检查，包括 X 光、B 超、核磁共振等，并能够获得更加可靠的诊断结果。
对于医院来说，可以实现云平台支持，系统性地降低医院成本，特别是对于基层医院，提供的影像诊疗质量较低或者不能提供，现在通过较高水平的影像服务有助于整体诊疗水平的大幅提升。
人工智能等技术的发展将给医生提供更好的工具，使得医生能够更加便捷、敏捷、精准地诊断疾病和服务病人。
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