自人工智能发展以来，技术不断取得突破，寻找应用场景已成为AI公司的重中之重。近年来，在国家对医学成像行业发展的支持下，“ AI +医学成像”技术日趋成熟。已成为具有广阔前景的崭新领域。什么是医学影像？医学成像是指以非侵入性的方式对人体或人体的某个部位进行技术和处理以获得用于医学治疗或医学研究的内部组织的图像。它包括以下两个研究方向：医学成像系统和医学图像处理。医学成像系统是成像过程，包括成像机理，成像设备，成像系统分析等问题的研究；医学图像处理是指对已获取图像的进一步处理。医学影像学的优点和痛点。医学影像学的发展使医生在图像检索和图像质量控制方面拥有更大的主动权。它改变了医生的关键模式。工作。首先，它可以满足部门的需求，简化部门的管理，减轻医生的劳动强度，并保留原始患者数据；其次，它可以极大地帮助医生进行科学研究和教学。第三，可以解决将来可能发生的法律纠纷。医学成像行业主要分为两部分，一个是成像设备，包括组件制造商，整机制造商和软件，另一个是成像诊断和治疗，包括医生，成像中心，成像耗材和远程诊断服务。当前，我国的医学影像产业面临着两个主要的痛点。首先是医学影像医生差距大，误诊率高，效率低，迫切需要创新服务模式。第二是医学成像分析的繁琐且重复的工作，这消耗了极大的精力。 “ AI +医学成像”指的是：解决了行业的痛点。信息技术的发展促进了医学影像学，教学和科学研究的发展。它与生物技术，基因工程和医学工程的结合将加速新技术的更新。人工智能技术的发展为解决当前中国医学影像面临的问题提供了新途径。 “ AI +医学成像”被认为是“救命稻草”在这个领域里。为什么医学成像的发展与AI技术密不可分？由于大多数医学数据都来自医学影像，医学影像数据仍在逐年增长，但是影像医生的增长率和工作效率不足以应对这种增长趋势，这将给医生带来巨大的压力。目前，大多数医学成像数据仍需要人工分析。最明显的缺陷是不准确，基于经验的判断很容易导致误诊。除了医学成像中对AI的潜在需求外，国家政策还高度支持医学成像行业和“ AI + medical”的发展。医学成像在医学AI领域具有最高的技术成熟度，并且也有望成为第一个实现商业化的技术。人工智能在医学成像中的应用问题在“ AI +医学成像”商业化之前，需要解决这些问题以便大规模应用。算法，计算能力和数据被认为是人工智能的三个核心要素。数据量的增加，计算能力的提高以及深度学习算法的优化将带来人工智能效率的不断提高。目前，医学成像领域的算法正在迅速突破，计算能力不断提高。如何获得足够丰富和高质量的医学成像数据已成为提高诊断准确性的最关键因素。 2018年8月31日，詹松华教授将在主题演讲中发表题为``人工智能在医学成像中的应用的困难和挑战''的演讲。在OFweek（第二届）人工智能行业会议-AI +医学论坛上，深入讨论了人工智能在医学中的应用。成像领域的主要挑战和对策，以及他对人工智能在医学成像中的应用的最新研究和思考。詹松华教授的演讲内容：人工智能正在逐步超越放射科医生的视力范围，以提供诊断报告