医学影像是如何应用机器学习的
1.医学影像的机器学习应用概述
医学影像是临床工作中提供重要辅助信息的重要工具，但传统的影像诊断主要基于放射科医生的主观判断，无法满足精准医学的发展需求。近年来，机器学习，特别是深度学习技术，为拓展医学影像的临床应用范围提供了巨大的机遇。机器学习在医学图像分析方面的应用，可以帮助识别一种模式，量化一种相关性，或者识别一个更大类的一个新实例，所有这些都是机器学习擅长的。
2.机器学习在医学影像中的具体应用
机器学习在基因组学中的应用是通过计算机科学的进步来推断遗传变异，这些变异可能是遗传性疾病的指标。例如，DeepVariant使用卷积神经网络（CNN）在测序数据中识别基因组变异，并将其作为一个图像分类问题来处理。此外，还有一些机器学习方法可以用于全基因组关联研究（GWAS），提高了将大型成像和文本数据集转换为可用于遗传关联研究的表型的可扩展性和高效性。
在医学图像领域，机器学习可以帮助发现新信息，并从其他健康数据类型中收集新的见解。例如，深度学习在糖尿病视网膜病变筛查中的应用，被《美国医学协会杂志》的编辑选为十年来最具影响力的10篇论文之一。此外，还有一些医疗影像AI产品已与多家医疗机构合作，这些产品主要还是以单病为主，比如肺结节。拍片的影像由AI软件处理，检出率高，大多数医疗影像AI软件对于肺结节的检出率可达95%以上。
机器学习在胶质瘤影像学中的应用主要是通过对神经胶质瘤分类和MRI成像的诊断作用。研究人员使用基于CNN的模型来进行脑肿瘤分类，这种方法已经超越了传统的机器学习方法。深度学习模型对患者生存的判断准确率达到90%，对IDH1突变判断准确率达85%。
3.机器学习在医学影像中的挑战
尽管机器学习在医学影像中有广泛的应用前景，但它也面临着一些挑战。首先，机器学习算法的泛化能力非常弱，即一个模型不能应用于另一个场景。其次，数据的不足是一个非常大的问题，全球至今也没有一个统一的CT图像数据库，因为涉及到的问题不仅是一个数据库的建立，还牵扯到病人的隐私和相关国家的医疗法律规定。此外，医生对机器学习模型的分析结果有时并不完全信任，他们希望能够了解模型是如何得出某个结论的。这就需要从算法上进行解释，而这往往涉及到商业机密的问题。
综上所述，机器学习在医学影像中的应用是多方面的，包括但不限于基因组学、医学图像分析和胶质瘤影像学。尽管面临一些挑战，但随着技术的进步，机器学习在医学影像中的应用将会越来越广泛。
