随着人工智能技术的不断发展，被广泛运用于医疗、教育、农业、交通等领域，同时，"大健康"、"云医疗"、医疗大数据等概念陆续出现，快速促进了人工智能在医疗领域的发展。
目前，人工智能技术在医疗领域的应用主要在医学影像分析、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等这几个方面。其中，医学影像与人工智能的结合被认为是最有发展前景的领域之一。
医学影像科存在的痛点问题
医学影像资料是医生完成诊断的主要依据，通过对影像资料进行分析和比较，从而制定出完善的疾病诊疗方案。但是在这个过程中，往往存在着诸多的痛点：
医学影像分析工作依赖于影像医师的分析研读，每天面对着海量的医学影像资料，工作量大，任务繁重，对医生的精力、视力都是极大的消耗，并且长时间的疲劳作业还会增加误诊漏诊的情况。
影像科医师在阅片的时候，对于典型病变可能一眼看穿，但对于"同病异影，异病同影"的疾病则是一大挑战。医师在面对着种类繁多且相似病症的疾病时，全靠肉眼去分辨，难度大还容易出现误诊漏诊。
高年资影像医师的稀缺性也是医学影像科的一大痛点。影像医师需要不断学习实现自我成长，由于学习时间长、培养难度大，导致经验丰富的高年资医师极度稀缺。
"AI+医学影像"为影像科"添翼"，做影像科医师的好帮手
"AI+医学影像"，是将人工智能的图像识别和深度学习技术运用在医学影像领域，从而达到在减轻影像科医师工作量的同时，提高诊断效率和准确率的目的。
柏视医疗作为人工智能医疗创新高科技企业，多年来一直致力于医疗人工智能产品的研发。其中，PV‐iMIP医学影像智能处理系统基于计算机视觉和医学影像分析技术，对目前主流的影像数据进行智能化处理。
PV‐iMIP医学影像智能处理系统在医学影像的诊断环节，可以分为几个阶段：
一是利用计算机视觉和医学影像分析技术，对患者的影像资料进行识别检测，智能标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅度提升。
二是病灶量化分析，基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统，使其具备精准诊断疾病的能力（多尺度病灶像素级分割、结节三维定位和量化分析、肋骨抑制与胸廓提取、虚拟光栅影像处理、低剂量影像处理、多平面影像重建），做医师的"火眼金睛"精确定位病灶，在提升医师工作效率节约医疗资源的同时，保障诊断自始自终的可靠性。
三是智能影像报告。通过借助深度学习、图像识别等人工智能技术，PV‐iMIP医学影像智能处理系统在智能帮助医师标注可疑病灶的同时，还能一键式生成智能结构化报告，为临床手术规划提供依据。
“AI+医疗”是人工智能时代的重头戏，随着人工智能技术场景运用的不断拓展，智慧医疗新时代将不再存在于愿景之中。而随着技术不断成熟迭代，柏视医疗也将不断扩大自己的业务半径，研发出更多医疗人工智能产品赋能医疗领域，造福人类健康。
