人工智能是模仿人类智力和行为的科学。机器学习是人工智能的一个分支，它可以训练机器使用算法或统计来发现隐藏的认知，并从数据中自动学习知识。深入学习是机器学习的一种方法，它使用一些先进的算法(如自动编码或卷积)，并将它们应用到深层神经网络中，以达到识别数据模式的目的。由于今天许多应用程序产生了大量的数据和强大的超级计算机，深入学习最近变得非常成功。随着深度学习的迅速发展，语音和人脸识别、图像分类和自然语言处理等许多应用研究都得到了突飞猛进的发展。

数十年来，医生一直使用医学图像来诊断疾病。利用深度学习对医学图像进行处理和识别是一种非常自然的应用。由于医生的人工成本高、计算成本低，利用深度学习对这些图像进行处理也是一种经济的方法。目前，医学图像主要有三种类型。放射图像由MRI图像、X线图像、PET图像和CT图像组成，在器官层面表现出一定的特征。放射学家通过在胶片上阅读这些图像并发现诸如黑点之类的特殊特征来诊断疾病。显微镜下可获得病理图像。在这里，我们可以使用扫描仪捕捉整个幻灯片上的图片，并将其保存为包含组织和细胞水平细节的数字图像。病理学家用显微镜在幻灯片上观察染色的标本，或者通过观察保存的数字图像来诊断疾病。

分子图像通过电子显微镜获得，可以显示分子水平的细节，如重原子附近的轻原子或细胞内可测量的键长。分子成像与传统成像的区别在于，生物标志物可以显示特定的疾病靶点或通路。组织病理学和分子图像采用侵入性方法获得，而放射学图像是非侵入性的。针对MRI，X射线，PET和CT图像的机器学习算法可用于补充放射科医生的意见，而针对组织病理学图像的计算机算法可用于疾病检测，诊断和预后预测，以补充病理学医生的意见。分子图像还可以帮助生物学家识别疾病生物标志物，并利用它们来检测疾病，比如癌症。除了提高对疾病的诊断能力，人工智能技术还通过优化新药的临床前和临床试验，改善了这些疾病的治疗。

他说："作为一个人，医生必须从课本或他的老师或同事身上，了解哪些特质对识别疾病很重要。"如果他的知识不完整，或者教科书中的知识不完善，他就会犯错误。然而，机器学习可以学习未知知识，并通过训练自动发现新的重要特征。在深度学习中，我们可以同时优化特征和分类器，从而产生非常好的预测结果。除了特征提取和分类外，机器学习算法还可以进行去噪、分割、配准、聚类和诊断。经过训练的人工智能系统，如神经网络，能够快速、经济地进行疾病诊断。如果人工智能系统也能在预测精度方面做得更好，那么在未来的诊断中使用它几乎是毫无疑问的。

然而，我们仍然需要克服许多障碍，才能让人工智能发挥其真正的潜力。除了人工智能中常见的问题（比如训练时间长、内存要求高、隐私和安全问题）之外，它们还有几个独特的问题要解决。

1. 人工智能需要大量的训练数据来获得一个良好的预测模型。然而，医学图像数据很难获得，人们不愿意分享它，因为它的生产成本很高。这可能是使医学图像数据知识产权和商品化的时候。

二、由于要求不同，每个领域都需要不同的模型，没有一般的理论来指导模型和参数的选择。它仍然是一门反复试验的科学，就像炼金术一样，缺乏科学和理论。因此，开发一套指导实验、减少实验次数或优化系统的理论是一个很好的研究方向。

3. 由于不同的数据源具有不同的优点，融合的最终结果通常更好，因此提出了一种比单一模式更好的多模式学习模型。例如，为了诊断特定疾病，我们可以使用 MRI、功能性 MRI、CT、组织病理学和分子图像，以及基因组数据、生物芯片数据和医生批准的图像特征进行独立预测。当这些独立的预测组合在一起以获得最好的结果时，我们要求数据来自同一组患者。这就要求我们同时用不同的方法对这些病人进行检测，这对任何一家医院来说都是一项艰巨的任务。在同一组病人中，这项测试必须容易理解。为何要同时进行呢？因为在不同的时间，一个人的疾病会发展或消失。

4. 目前的人工智能（如深度学习）是一个黑匣子，人们可以在其中得到预测的结果，但不知道结果是如何得到的。了解预测过程并获得其推理规则是下一个重要的研究课题。预测是由于 X 射线图像上的黑色区域还是光滑的圆圈引起的？因此，可解释的人工智能对于医学图像诊断疾病尤为重要。

5. 如何利用人类在人工智能系统中的经验是一个棘手的问题。人工智能专家如何将医生掌握的先验知识注入深层学习系统，以提高预测结果？

6. 最后，利用医学图像预测疾病还存在一些法律问题。像医生一样，人工智能即使有 99% 的准确率，有时也必然会出现伤害患者的诊断错误。由于法律尚未成熟，人工智能的诊断错误决策很可能会引发法律诉讼。如果没有政府的支持和相关政策，医院不太可能在近期内部署商业人工智能算法用于疾病诊断。目前，人工智能系统仍被用作疾病预测的辅助工具。但在不久的将来，当人工智能受到相关法律的保护，产生比医生更高的诊断准确率时，人工智能系统用于疾病诊断和医疗卫生的梦想一定可以实现。