头颈部疾病影像组学和人工智能的艰难探索与展望

• 作者: 曲晓霞 鲜军舫
• 来源期刊: 放射学实践
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 述评
• 页码范围: 949-951
• 页数: 3页
• 分类号: R445.2|R814.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2021.08.001

摘要

影像组学(radiomics)和医学影像人工智能(arti-ficial intelligence ,AI)在全身各部位或器官疾病的显示、诊断和鉴别诊断、分期和分级、术前评估、疗效监测和预后等方面的研究广泛开展[1-2] ,影像AI产品也几乎涉及所有器官或疾病,部分产品已取得国家药监局三类医疗器械注册证[3 ] ,显著提高了诊疗水平和效率,促进了个性化诊疗的实施.头颈部器官和结构多,病变发病率较低,虽然全国各地临床和影像科都希望借助影像组学和AI来规范和提高头颈部影像学水平,对影像组学和AI在头颈部的研究和推广应用寄予了很高的期望,但由于头颈部情况特殊,与其它部位相比,影像组学和AI的研究相对困难、步履维艰,AI研究需要的样本量大,故头颈部疾病的 AI相关研究开展起来更难.此外,绝大部分影像组学和 AI的研究是基于技术导向和论文导向,而不是基于目标和问题导向;同时,大部分影像医师对影像组学参数及含义缺乏了解,也极大地阻碍了其发展.因此,我们要积极转变意识,认真总结和分析,找到问题和症结,推进头颈部影像组学和医学影像AI的发展.