肺部疾病种类较多、影像表现各异且有较多重叠,不易诊断.仅凭肉眼从大量图像中筛检微小病变,常导致漏诊.人工智能利用其图像识别及深度学习功能,可从图像中快速提取出人眼无法识别的有价值信息,在肺部疾病的诊断特异性和敏感性方面具有独特优势.随着肺部疾病影像数据各种模型的建立,其在肺部疾病影像诊断、筛查等方面的作用日益突出,可显著提高诊断准确性.现就人工智能技术的产生、发展,以及在肺部疾病影像诊断中的应用现状、前景和面临的问题进行综述.
作者：阎庆虎；崔嘉；王春雷；于德新
来源：中国中西医结合影像学杂志 2020 年 18卷 3期
