智能医疗影像系统方案
图像识别是深度学习等人工智能技术先突破的领域，已经广泛用于图片搜索、自动驾驶、人脸识别。

而在医疗健康领域，目前看来医疗影像也会是人工智能与医疗结合中，比较可能先发展起来的领域。

文章下面就以英唐众创技术公司研发的智能医疗影像系统为例，介绍下这个聚合了人工智能的智能医疗影像系统。

智能医疗影像系统方案简述
简单而言，医疗影像智能分析是指运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。

目前医疗数据中有超过9成来自医疗影像，这些数据大多要进行人工分析，如果能够运用算法自动分析影像，再将影像与其它病例记录进行对比，就能极大降低医学误诊，帮助做出准诊断。

智能医疗影像系统的作用
英唐众创技术公司研发的智能医疗影像系统作用如下：
1、主要是利用医疗影像检测、识别、筛查和分析技术，为医疗器械厂商和基层医疗提供影像识别服务，对新录入数据库的病例，它可以进行算法匹配，寻
找出影像数据相似的案例；专注医疗影像分析应用，基于医疗影像定量分析，用数学模型和人工智能技术提高诊断准确性。

2、搭建医疗大数据平台，其中包涵了医疗影像数据的分析处理，专注于肿瘤大数据平台搭建和医疗数据分析，其系统会对接治疗过程中各环节产生的数据，其中就包括了医疗影像的处理、分割和配准等，以此优化放疗。

如上所述，例如英唐众创技术公司研发的临床数据中还包括了病例这种文本数据。

智能医疗影像系统现状
据统计，在美国医疗影像数据的年增长率为百分之63，而放射科医生数量年增长率仅为百分之2；根据动脉网的数据，国内医疗影像数据和放射科医师的增长数据分别为百分之30和百分之4。

如果能借助人工智能的方式解读影像，以辅助诊断，可以有效其中的弥补缺口。

而国内医护人员短缺的情况，只会比美国更甚，而且影像科医师的收入与地位不高。

影像需求与医生数量的错位，也导致医生负荷过重，影响诊断效果，而这其中就有人工智能发挥的空间。

而美国哈佛医学院参与进行的智能诊断临床试验显示，人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率降低。

不断增长的需求与技术的进步，基本可以解释医疗影像领域人工智能类公司的崛起。

智能医疗影像系统总结
人工智能应用普及的三大推力是以深度学习为代表的新技术，计算力和海量数据，前两者各行业通用，所以对于医疗领域的人工智能公司来说，面临的主要问题可能是数据。

比如，现在的医疗影像几乎没有对病灶进行标注，而这种系统性的数据整理过程又十分专业，需要专业医生配合，这也是医疗行业的独特之处。

由于医疗数据尚未实现互连互通，国内医疗影像数据应用还处于起步阶段。

这一点在国外也一样，美国医疗行业数据共享困难，数据格式也难以统一。

但随着信息化的加强，未来会有越来越人工智能类公司出现，就像信息化系统促进发展为影像的云平台一样。