人工智能和增強智能正在推動醫(yī)學成像科學的發(fā)展。描述這一趨勢的唯一術語是構建。人工智能將會出現在醫(yī)學影像發(fā)展的正確的時間和地點。由于人工智能包括機器學習、深度學習、卷積神經網絡、自然語言處理各種前沿技術，醫(yī)學成像將變得更好、更強、更快、更高效。那么為什么醫(yī)學成像適合采用人工智能？行業(yè)專家為此提出了一些看法，如果人們尚未開始做好準備，需要了解現在應該做些什么。

斯坦福大學放射學和生物醫(yī)學信息學教授，醫(yī)學和成像人工智能中心（AIMI中心）主任Curtis Langlotz醫(yī)學博士指出，“人工智能將為放射科醫(yī)生提供幫助，而不是取而代之......但使用人工智能技術的放射科醫(yī)生將取代那些不使用人工智能的放射科醫(yī)生�！边@是令人振奮的觀點。

人機協(xié)作是醫(yī)學成像的未來發(fā)展方向。放射科醫(yī)生對人工智能在加速和提高圖像解釋能力方面的潛力很感興趣。一些醫(yī)生開始從人工智能應用中獲益，并測試更多自己的和商業(yè)的應用。像許多其他行業(yè)一樣，醫(yī)療保健部門希望人工智能能夠快速從數據中挖掘出見解，使信息更有用，更具可操作性。雖然機器不能獨立思考，但它們可以自我學習。人工智能將會塑造放射學的未來。

北美放射學學會主席、RSNA公司總裁Vijay Rao醫(yī)學博士說，現在是醫(yī)學成像采用人工智能的時候。他在2018年年度會議上說，“人工智能有可能提升我們的專業(yè)水平，并改變放射學的實踐應用，這可以讓放射科醫(yī)生在有利于患者和醫(yī)生的計劃上花費更多的時間進行研究�！�

“實施人工智能的一部分是將影像閱覽室打造成數字診斷數據中心，提供全面的成像服務”費城杰斐遜大學醫(yī)院放射科主任Rao說。放射科醫(yī)生需要與患者、推薦人和護理人員共同進行決策。

“如果產生更多有用的數據，就會成為更好的顧問�！丙湹线d威斯康星大學醫(yī)學與公共衛(wèi)生學院醫(yī)學成像業(yè)務主管，信息學副主席Gary Wendt博士對此表示贊同。 “如果真的給更多人提供更多可操作的數據，那么醫(yī)生將是護理過程中更有價值的一部分�！�

Rao將數字診斷數據中心視為臨床團隊通過視頻會議實現會診的一個重要場所，以便做出有關患者護理的決策。放射科醫(yī)生有朝一日可以依靠人工智能將當前的成像結果與其他臨床科室和健康問題社會決定因素的知識經驗進行匯總。還可以收集實驗室結果、手術或組織檢查結果、健康史、身體檢查、患者人口統(tǒng)計學、患者基因組學、風險因素等數據，并將其整合到整體臨床分析中。

“這些數據隱藏在我們沒有采取行動的數據中，我們現在需要做些什么來幫助病人？”Geisinger成像科學和創(chuàng)新部門擔任心臟成像技術實驗室（CITL）的聯席主任Brandon Fornwalt博士說。Fornwalt是一名醫(yī)學博士、放射科醫(yī)師和數據科學家。他認為，研究人員和放射科醫(yī)師的使命是找出答案。

威斯康星大學醫(yī)學與公共衛(wèi)生學院放射信息學的神經放射科醫(yī)生和醫(yī)學主任Richard Bruce博士提供了另一種觀點。他說，“人工智能不一定總是提供全新的東西，而是應將注意力集中到已經存在的東西上。那么如何減少這些干擾？如何將所有這些相關的事情帶到最頂層？這樣就可以描繪出患者最引人注目的故事。”

Rao將她的愿景稱為“整體成像護理提供模型�！狈派淇漆t(yī)生可以負責患者的成像服務過程，而不是負責患者溝通的轉診醫(yī)生，其中包括將結果傳達給患者�！叭斯ぶ悄芎拖嚓P技術為我們提供了最終實現這一愿景所需的精確工具，”她說。