随着人工智能技术的成熟，其应用领域与场景越加广泛，未来“人工智能+医疗”的应用也充满了巨大的想象空间。当前，医疗影像的行业地位收入仅次于药品，千亿级的影像市场在持续扩容的同时，行业参与者纷纷在思考将人工智能与医学影像相结合，在缓解当前影像科医生阅片繁重的工作量的同时，实现图像精准识别，进而通过深度学习能力，达到精准诊断。
近日，一些澳大利亚科学家发明了一种有望改变整个医学界的方法，那就是使用人工智能分析医学影像，并以此预测每个人的健康状况和寿命。这项研究发表在了《自然》杂志子刊《Scientific Reports》上。对大量健康数据进行分析并预测特定疾病的发生概率是近来兴起的精准医学的重要组成部分。目前来说大部分分析研究还是集中在对人类基因组的测序和分析上。但是，遗传因素对于预测诸如心脏病、癌症、糖尿病等慢性疾病风险的帮助不大。研究显示，引起这些疾病的因素中70-90%与遗传无关。生活方式和环境因素在慢性疾病中起了很大的作用。
为了寻找预测这些慢性疾病的方法，研究人员想到了包括CT在内的医学成像技术。通过一次扫描，这些技术就能够获取人体内脏器的大量信息。而往往在患者感受到这些疾病的症状之前，体内那些重要器官上已经出现了疾病的迹象。通过对大量图像数据进行分析，人工智能算法就有可能提前预测慢性疾病的发生，并更进一步判断患者的整体健康状况。在这次发表的研究中，来自澳大利亚阿德莱德大学的科研人员使用机器学习算法分析了资料库中48名60岁以上成人的胸部CT扫描图像。通过分析图像数据，算法预测了这些志愿者在5年内死亡的几率。通过与实际情况比对，这个算法预测的准确率达到了70%，这一数字与人类专家的预测成功率一样准确。
在这次发表的研究中，来自澳大利亚阿德莱德大学的科研人员使用机器学习算法分析了资料库中48名60岁以上成人的胸部CT扫描图像。通过分析图像数据，算法预测了这些志愿者在5年内死亡的几率。通过与实际情况比对，这个算法预测的准确率达到了70%，这一数字与人类专家的预测成功率一样准确。这个算法在现阶段最直接的应用是可以分析胸部CT的大量数据，并指出风险因素，其效率和速度将大大超过医生一张一张的看CT图片。
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医药行业分析人士表示，尽管目前这项研究中只有很少的患者数据，但这个算法仍然学会了从图像中识别疾病导致的复杂变化，对于医生来说，需要经过大量的训练才能做到这一点。这项研究开启了人工智能在医学图像分析中的新应用，有望做到对严重疾病的早期诊断并进行干预。
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