头颈部疾病影像组学和人工智能的艰难探索与展望

摘要：

影像组学(radiomics)和医学影像人工智能(arti-ficial intelligence ,AI)在全身各部位或器官疾病的显示、诊断和鉴别诊断、分期和分级、术前评估、疗效监测和预后等方面的研究广泛开展[1-2] ,影像AI产品也几乎涉及所有器官或疾病,部分产品已取得国家药监局三类医疗器械注册证[3 ] ,显著提高了诊疗水平和效率,促进了个性化诊疗的实施.头颈部器官和结构多,病变发病率较低,虽然全国各地临床和影像科都希望借助影像组学和AI来规范和提高头颈部影像学水平,对影像组学和AI在头颈部的研究和推广应用寄予了很高的期望,但由于头颈部情况特殊,与其它部位相比,影像组学和AI的研究相对困难、步履维艰,AI研究需要的样本量大,故头颈部疾病的 AI相关研究开展起来更难.此外,绝大部分影像组学和 AI的研究是基于技术导向和论文导向,而不是基于目标和问题导向;同时,大部分影像医师对影像组学参数及含义缺乏了解,也极大地阻碍了其发展.因此,我们要积极转变意识,认真总结和分析,找到问题和症结,推进头颈部影像组学和医学影像AI的发展.

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分类号：R445.2;R814.42(诊断学)

资助基金：北京市医院管理中心"登峰"计划专项经费资助;北京市医管局临床医学发展专项"扬帆计划"

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：949-951