醫學影像在大學生創新創業項目的可行性

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摘要：人工智能醫學影像可應用于大學生創新創業項目中，為大學生創新創業提供機遇。本文通過探討人工智能醫學影像在大學生創新創業項目中的可行性及醫學院校相關人才培養模式的創新，結論證實人工智能醫學影像在大學生創新創業是可行的意義深遠。

關鍵詞：人工智能；醫學影像；大學生；創新創業；可行性；展望

經過近六十多年的發展，人工智能技術不斷地發展。近幾年，人工智能在各個科技領域發揮了重要作用，廣泛應用于交通、醫療、教育與工業等多個領域[1-5]。人工智能技術與傳統行業深度融合，有效的降低了勞動成本、優化產品與服務，創造新市場與就業等方面，革命性的轉變了人類的生活和生產方式。在醫學領域，人工智能的應用場景主要為醫學影像、智能診療、智能導診、智能語音、健康管理、病例分析、醫院管理、新藥研發和醫療機器人等，其中在醫學影像中的應用最廣泛[6-8]。目前國內人工智能醫學影像企業數量超過一百家。人工智能與醫學影像的結合同時也給大學生創新創業提供了新的機遇。本文以人工智能醫學影像在大學生創新創業實踐項目中的應用為中心，著力探討人工智能醫學影像大學生創新創業的可行性。

1醫學影像學發展現狀

醫學影像是臨床醫生完成對患者疾病診斷的重要依據。醫學影像主要包括MRI、CT、DSA、超聲、核醫學等。醫學影像在臨床醫學診斷領域目前存在一定的問題[9-12]：（1）影像人才短缺。醫療機構普遍缺乏高水平的影像醫師，在疾病診斷中容易發生診斷不準確、同一疾病診斷結果不一致等情況。（2）影像診斷定量分析困難。在影像診斷中，病灶信息呈現高通量、多維度，醫生對病灶的定量變化往往依賴于經驗，微小的定量變化通過肉眼判斷比較困難。（3）醫生閱片方式難以滿足患者的診斷需求。目前影像呈現方式主要為數據與圖像，醫生對影像的診斷依賴于自身的信息挖掘、分析，人工閱片速度無法提高。

2人工智能醫學影像在大學生創新創業實踐中應用可行性

人工智能在醫學影像領域主要有影像設備的圖像重建、智能輔助診斷疾病、智能勾畫靶區、智能判斷病理切片、智能判斷病理切片及診斷方案智能輔助等。2021年2月10日教育部發布《教育部關于公布2020年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》及《列入普通高等學校本科專業母的新專業名單（2021年）》，我國普通高等學校開設新專業智能影像工程。該專業致力于醫工高度交叉復合型創新拔尖人才的培養，人才主要服務于高端醫學影像設備的智能化研究、開發、管理與使用，從而解決我國目前存在的醫學影像創新能力不足、影像診斷治療水平發展不均衡、全社會健康需求日趨迫切等問題。在目前國家支持大學生創新創業的濃厚氛圍下，醫學院校依托生物醫學工程、智能影像工程、醫學影像學、醫學影像技術等專業，利用人工智能相關技術，在醫學影像領域開展圍繞圖像處理、計算機輔助診療、影像組學等人工智能醫學影像創新創業，意義深遠，大有可為。生物醫學工程、醫學影像學、智能影像工程等專業學科涵蓋人工智能影像所需的數學、計算機編程語言（C++、PYTHON、OPENCV、NUMPY等）、醫學圖像處理、機器學習、深度學習等，從學科角度完全契合人工智能影像的需求，學科體系可進一步調整以適應人工智能影像的需要。其次，人工智能醫學影像產業鏈條比較長，在算法開發上、醫學科技創新等方面，需求面廣，實際情況就是誰的技術先進、能解決實際問題，誰就占領了先機。再次，目前人工智能影像的相關產業仍處于初級階段，創業機會較多。目前的人工智能尚處于弱人工智能時代，人工智能醫學影像更多的應用于圖像識別輔助分析，發展空間較大，未來人工智能在醫療領域將重塑產業，是未來醫學創新和改革的強大動力。自從2006年起，國內人工智能+醫學影像的企業逐年緩慢增長，初創型企業的概念項目逐漸落地，受到資本的青睞。醫學院校擁有醫學影像、臨床醫學、生物醫學工程、智能影像學科的優勢和人才，在國家大力鼓勵大學生創新創業的背景下，適當引導相關學生開展圍繞“人工智能影像”的創新創業，符合大學生雙創事業的發展規律，有利于大學生尋找創新創業的“Idea”。

3構建以人工智能影像為基礎的大學生創新創業人才培養模式

完善生物醫學工程、智能影像工程、醫學影像學的醫工交叉創新創業課程體系。人工智能醫學影像學科體系目前仍在摸索之中也在不斷發展之中，醫工交叉的學科發展模式本身需要將工學的科研成果轉化為醫學的科技創新，實現醫工交叉、融合的人才培養目標。因此，學科建設上應加強大數據、物聯網、人工智能等新技術的課程與實踐教育，增強學生的相關學科的動手能力。使學科趨于完善，適應于當前新醫學發展的需要。建立人工智能醫學影像的產、學、研一體的基地。目前，在國家高度支持、鼓勵大學生創新創業的背景下，醫學院校可借助校企合作形式，邀請人工智能醫學科技企業的技術人員擔任基地的教師，開展學校與企業的聯合課程建設，由學校和企業共同扶持大學生開展人工智能影像的科學研究，在研究生與本科生培養上創新培養模式實行雙導師制，即以技術驅動為導向，孵化大學生創業公司。通過上述各種機制，建立“產、學、研”一體的大學生創新創業基地。

4構建醫學院校人工智能影像的科研平臺

醫學院校的生物醫學工程、醫學影像學、智能影像工程專業的科研創新體系雖然比較健全，但是由于人工智能影像屬于新生事物，在相關科研領域仍然存在著學習、應用困難，如影像組學的發展十分迅速，其本質為一種分析思路的方法，從臨床問題出發，最后回到解決的臨床問題。其步驟主要包括：標準醫學影像數據獲取和篩選、圖像分割、特征提取、特征選擇、建立模型與應用。但影像組學上述步驟需要不同的工具、方法來實施，即工具比較分散。目前，一些醫學科技公司針對特定疾病影像組學研究開發出集成的平臺環境，其最顯著的特征為“零編程”，極大的降低了使用者的學習成本，這種軟件平臺不僅提高了使用效率，更加速了人工智能在醫學中的使用進程，降低了門檻。此類平臺不失為一種大學生人工智能影像創新創業的工具。因此，醫學院校在條件允許的情況下，創建人工智能影像的科研條件能夠極大的為人工智能影像的科研提供幫助、支持，也有利于人工智能影像領域大學生創新創業的實現。

5結語

醫學影像+人工智能是醫學創新的重要路徑，也因此是醫學院校大學生創新創業的重要方向。圍繞人工智能醫學影像方向的大學生創新創業教育更有利于生物醫學工程、醫學影像學專業的發展和創新大學生創新創業的內容。

作者：孫佳慧 董鑫宇 唐梓元 宋海南 單位：牡丹江醫學院醫學影像學院