一、医学影像学会被人工智能取代吗

医学影像学不会被人工智能完全取代。

一、医学影像的运用

通过医学影像学，医生能够观察和诊断患者的内部结构，帮助确定病变的类型和位置，并制定治疗方案。医学影像学需要医生通过对图像的仔细观察和分析，结合患者的病史和体征进行综合判断，这是目前人工智能无法完全替代的。

二、人工智能的巨大潜能

人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，快速准确地分析大量的医学影像数据，辅助医生进诊断和治疗决策。人工智能还能够利用影像数据进行预测和预后评估，提供更精准的预测结果。

三、人工智能的限制和挑战

人工智能算法的设计和训练需宏喊颂要大量的高质量数据，而这些数据往往需要由医生进行标注，成本较高且耗时。医学影像学是一个复杂多样的学科，涉及到多个器官、疾病和病变，针对不同情况和临床背景，需要有丰富的专业知识和经验支持，人工智能目前还无法完全胜任。

人工智能在医学影像学领域有以下四点

1、自动渗竖诊断与辅助诊断

人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，学习和分析大量医学影像数据，提供自动诊断和辅助诊断的功能。

2、个性化治疗方案

根据患者的个体特征和病情，人工智能可以利用医学影像数据和临床数据库，为医生提供更准确的个性化治疗方案。

3、影像数据挖掘与知识发现

通过人工智能算法对大规模的医学影像数据进行挖掘和分析，可以发现新的影像特征、疾病模式和治疗规律。这有助于提高医学影像学的科学性和精确性，推动医学影像学的研究和创新。

4、远程诊断与智能辅助系统

结合云计算和物联网技术蔽郑，人工智能可以实现医学影像的远程传输和远程诊断，打破地域限制，让专家可以随时随地参与诊断和会诊。智能辅助系统可以根据医学影像数据提供实时的反馈和建议，帮助医生快速做出准确的诊断。

二、医学影像学将来会被人工智能取代吗

医学影像学将来不会被人工智能取代。

医学影像技术专业培养适应我国社会主义现代化建设和医疗卫生事业发展需要的，德、智、体全面发展，具有基础医学、临床医学和现代医学影像必备的基本理论知识和基本技能，从事临床影像检查、诊断与治疗技术工作的高级技术应用性专门人才。

医学影像技术专业学生主要学习基础医学、临床医学、医学影像学的基本理论知识，接受常规放射学、CT、核磁共振、超声医学、DSA、核医学等*作技能的基本训练。

知识技能

1.掌握基础医学、临床医学、电子学的基本理论、基本知识

2.掌握医学影像学范畴内各项技术（包括常规放射学、CT、核磁共振、DSA、超声医学、核医学、介入医学等）及计算机的基本理论和*作技能

3.具有运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力

4.熟悉有关放射防护的方针、政策和方法，熟悉相关的医学伦理学

5.了解医学影像学各专业分支的理论前沿和发展动态，主干学科，基础医学、临床医学、医学影像学。

医学影像技术主要研究基础医学、临床医学、**断面解剖学、医学影像技术与设备等方面的基本知识和技能，进行医学影像的检验与诊断以及相关设备的维护管理等。常见的医学影像技术有：CT、B超、X光片、核磁共振、心血管造影、多普勒彩超等。

医学影像的技术特点：

1由于引入**放射性核素数量很少，生物半衰期很短，在体外进行的放射性检测灵敏度很高，所以核医学影像技术方便且安全 2核医学影像是一种功能显像，清晰度主要由脏器或组织的功能状态决定，其成像取决与脏器或组织的血流，细胞功能，细胞数量，代谢活性等因素，而不是组织的密度变化

3与其他的影像的比较，CT,MR以及超声显像主要显示脏器或组织的解剖学形态变化。而核医学影像含有丰富的**内部功能性信息，因此核医学影像以功能显像为主

核医学影像的特点就是 SPECT技术优势表现在以下方面：SPECT可以提供建立三维图像信息，也可以建立任意方位的断层图像，这为临床诊断提供了方便。SPECT在空间分辨，定位的精度，计算病变部位的大小和体积等方面远优于 r照相，而且与 r照相比较，断层图像受脏器大小厚度影响大为降低，对一些深度组织的探测能力也显著提高 PET为何不要准直器：根据动量守恒，湮灭辐射产生的双光子飞行在同一直线上，但方向相反。在 B+衰变发生的区域两侧，放置两个光子探测器，当两个探测器同时接收到光子时，符合电路会给出一个计数。二湮灭辐射有自准直作用，无需准直器，这样 PET的灵敏度大大提高，引入体内的放射性制剂的量大为减少 PET技术优势：1PET所用的放射性制剂中得核素是构**体生物分子的主要元素，在理论上它可以显示机体进行的生理生化过程因此 PET有生化断层，生命断层，活体分子断层的称谓2由于采用了贫中子核素其半衰期很短，故对**的放射性剂量很小，在临床上可以进行多次给*，重复成像检查 3PET采用了具有自准直的符合电路计数方法，省去了准直器，是探测效率即灵敏度大大提高4由于正电子发生电子对湮灭的距离为 1.5mm左右，所以 PET图像空间分辨距离较 SPECT提高近十倍，可有效检出5-10mm的病灶 5因为衰减校正更为精确 PET便于做定量分析。6PET多环检测技术可以获得大量容积成像数据，从而可以进行三维图像重建 7PET图像是构建融合所必备的条件放射性核素或其标记化合物应用于示踪的根据是什么？答：放射性核素或其标记化合物应用于示踪是基于两个基本根据：①同一元素的同位素有相同的化学性质，进入生物体后所发生的化学变化和生物学过程均完全相同，而生物体不能区别同一元素的各个同位素，这就有可能用放射性核素来代替其同位素中的稳定性核素；②放射性核素在核衰变时发射射线，利用高灵敏度的放射性测量仪器可对它所标记的物质进行精确定性、定量及定位测量。

三、医生会被人工智能取代吗

在人工智能时代，医生将需要放弃旧角色，并找到适合他们的地方，发挥重要的影响。AI的中心是它的算法，大家关注的是新算法在哪些地方超越了人类，但是我们也应该同时关注另外一个方面：人类医生在人工智能的时代扮演了哪些新角色呢？

医生作为人类-AI诊断过程的一部分

进行临床诊断时，需要医生来判断并分析患者的症状、体征和体检结果。这种判断容易受到医生的模糊记忆，知识缺口和认知偏见的影响。而AI则有潜力对新全的数据和医学证据进行客观评估，并且基于这些数据来提供高度准确的诊断结果和推荐疗法。

但是，AI需要先接受准确的数据输入才能产生正确的诊断，而患者的症状体验并不是总能用完美的医学术语来描述，并且，了解患者的完整病史仍然是完成临床诊断的关键技能。那些善于倾听，能让患者信任的医生更有可能发觉患者的言外之音，获取更多的数据，并采取正确的措施来帮助患者。

患者也有可能报告不准确或不相关的信息，包括夸张甚至谎言。人类医生比AI更容易识别这些内容。在人类-AI诊断界面里，人类医生将有一个重要的角色，即作为“人类”来理解患者的疾病，并将准确数据输入计算机。

但对于患者而言，面对诊断界面的根本问题可能不是“这台机器能够理解我吗”，而是“我想要一台机器来了解我吗”。在将来，AI几乎肯定能够模拟移情并评估患者叙述的真实性。聊天机器人正在兴起，而且AI解释肢体语言的技术正在进步。但患者是否会愿意分享信息给机器？他们是否愿意让一台机器来告诉他们患上了癌症，不管此时机器的情绪模拟的多么恰当？

有效沟通需要医生仔细评估患者的希望、恐惧和期待值。其中大部分都是非言语的。一个熟练的医生能读出患者未诉诸于口的信息，这些沟通的渠道是种本能，并会影响医生的诊治行为，而医生甚至通常没有意识到。这种人类互动非常复杂，无法通过算法**。

有时AI算法可能会由于缺乏适当的数据而失败。比如对于罕见病，可能用于训练的数据不足以支持人工智能。这个时代新医生的重要技能之一，将是了解AI的极限以及如何在这些情况下做出诊断决定。同样，在患者身具多种疾病，需要多种治疗的情况下，决策会变得更加复杂微妙，因为一些医疗决定可能会影响另一个病情，AI在这方面的取舍可能会不如人类医生。另一个挑战将是等效诊断的情况，即AI提出多个诊断都具有相似的可能性。人类医生需要对这种不确定性加以判断，并与病人沟通。

急诊室中的团队**者

目前的卫生系统分诊还依赖于人类判断，有时根据规则，有时根据知识和经验。规则通常是基于少数变量，所以会比较生硬。

采用AI进行分诊，可以基于更多的变量，从而达到更快、更准确、更敏感的效果。变量包括临床测量结果和通过可穿戴仪器或植入技术获得的实时跟踪。分诊不再需要简单地划分为粗疏的类别（比如表示病情危险级的红色，琥珀色和绿色），而是可以根据患者风险和对于快速干预的需求进行不断调整。连续数据流可以早期触发紧急服务，让无人驾驶的救护车装载着人类急救员，在患者意识到之前就达到现场。

医生在急诊室的作用是团队**者、知识处理者和传播者。协调迅速发展的诊断、治疗途径，并在可能的情况下与患者讨论治疗的潜在利益和风险，这将成为治疗的关键。这些行为不一定必须是医生来完成，但确实需要一个人类。

让医生去处理复杂和异常情况

许多温和的疾病几乎完全可以由AI接手处理。在诊断确定，并且有完善、有效和安全的治疗方法时，可能不必有人类医生的参与。

如果AI能处理大多数的常规低风险疾病，那么医生将有更多的时间专注于那些需要丰富经验应对的复杂患者。这些患者可能具有更复杂的情况（比如罕见疾病或多发病），或病情诊断的不确定性较大。

复杂的也可能是患者的实际情况，而不是病情。对于那些有学习困难、痴呆症，成瘾等情况的患者，可能需要比其他病人更多的人力支持，因此，AI能为医生省下时间来帮助这些患者。

医生作为患者的教育者和顾问

长久以来，医生一直是医疗知识的看门人，为患者做出医疗决定。在AI时代，患者和医生都能接触到医学知识。但人类非常不擅长理解概率和评估风险，特别是当它与自己或亲友的健康有关时。因此，对大多数患者而言，医生有个非常重要的任务是了解风险，并与患者交流沟通，内容包括诊断可靠程度，干预的安全性或疗效等等。医生也需要能够解释AI制定的治疗计划。这并不要求医生深入了解机器学习，正如使用磁共振成像扫描不需要详尽了解机械知识那样。让医生解释AI的治疗计划，能够结合AI深厚的计算能力，和医生对医学的理解和跟患者交流的技能，将信息有效地传递给患者。

医生作为患者的代言人

医生都在医疗保健的前线身经百战，每天都听取患者的意见，经年累月地照顾同一位患者，并深刻了解医学的可能性和局限性。从这个角度来看，医生能够倾听并回应个别患者以及患者整体的需求。当有利益冲突时——比如说要在患者之间分配有限的医疗资源——这种代言作用尤为重要。这些问题可能很复杂，而且很易引发激动情绪，但至少是合理透明的。不一定每个人都会同意终决定，但通往该决定的过程经得起仔细审查。

在AI时代，有种风险是利益相关者可以在算法中嵌入“隐藏”值，达到影响患者护理的目的。正如Paul Hodgkin博士所说：“发生价值冲突时会如何？一家资助机器学习系统的医*公司可能希望增加销售额，而医疗保健系统可能希望降低成本，同时患者可能优先考虑安全性。”所有人——包括患者、公众和医生——都需要参与这个过程并让“规则”算法负责。医生所能做出的关键贡献将是他们对两个领域的理解：“现实世界”中患者的经历，以及医生对于医学的能力和风险的理解。

医生在临终护理的场合

科幻**阿西莫夫提出的机器人/AI守则中，基本的原则是“不伤害人类或通过不作为让人类受到伤害。”这个原则在大多数情况下有效，但在临终决定的情况下可能会失败。人类医生能够理解，一些决定不仅仅是基于生存的逻辑问题。尽管阿西莫夫定律与希波克拉底誓言有相似性，但人类能够对其进行更复杂的解读，包括生命不仅仅在于长短，还应该考虑生活质量。AI在这方面的局限很难通过简单地插入一个“生活质量变化-剩余生命”的阈值来克服。一名患有晚期疾病的患者可能选择姑息治疗，而另一个可能会选择进一步化疗。患者做出的决定可以基于许多因素，这些因素可以提供给AI算法来分析，但终决定仍需要患者独自完成。这类决策必须始终处于算法之外。

AI的出现将是医疗保健的一场革命，因此医生的角色也需要发展。本文突出了特别的机遇或挑战。在AI时代成为一名优秀的医生，需要重新思考技能组合以及更大的心态转变。医学院和研究生培训也要计划参与这场革命。新医生要有能力处理AI构建的新世界。在这个新世界中，AI会无缝记录每个患者情况和每个临床报道，将其呈现为输入数据，并产生疾病的诊断、治疗功效、不良**和死亡的概率。在大多数情况下，AI将比人类更快、更可靠、更便宜地做到这一点。有些人会将此视为威胁，其他人则视其为机会。

四、人工智能未来会取代医生吗

当然不会

目前来看主要还是依赖大数据，说白了就是通过海量数据来学习知识。这种学习方式对数据质量的要求很高。先不说如何把人类的医学知识转化为数据，海量数据收集也是非常困难，尤其是医疗应用中需要考虑很多的corner case。这些是具有丰富经验的医生才能解决的，人工智能很难通过数据学习到。医疗应用比较特殊，对漏检非常敏感，因为会耽误治疗。所以目前好的比较方式是用人工智能系统来做一些简单的筛选，让医生只负责处理疑难杂症，这样可以大幅提高效率。

人工智能在医学领域确实有不俗的表现，如临床诊断数据分析，加快*物研发，远程医疗等等。人工智能的学习基于海量的数据学习，确实能够完成许多人类无法完成的事情。但疾病在每个个体上的表现都具有特殊性和差异性，人工智能是否真的能够准确判断患者的病情还有待观望，但不可否认的是，人工智能一定会在临床治疗和医*研发中发挥重要

作用

看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。

不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真地以为AI不会取代任何医生。其实未来需要AI的是Below average的医生，也是不理解和不能接受AI的人。

近AI很火，不仅仅是在投资界很火，在学术界也很火。

好的AI公司很容易融到钱，连不咋地的AI公司也拿到钱了，这也难怪一些临床医生说有些AI项目纯粹是圈钱和烧钱，将来肯定进不了临床。

但是，好的AI项目还是挺靠谱的，近Nature自然杂志连续发了好几篇AI完胜各个学科医生的文章。