席欢欢，贺 松，黄 旭，张 硕，张 慧

（1.贵州大学大数据与信息工程学院；2.贵州大学医学院，贵州贵阳 550025）

0 引言

国家卫生健康委员会发布的《2019 中国卫生健康统计年鉴》数据显示，2018 年中国各类卫生医疗机构诊疗人次数为83.08 亿人次，相比2009 年的54.88 亿人次年均涨幅达4.72%（见图1）。与此同时，作为疾病诊断及治疗的重要技术手段，医学影像数据总量增长迅猛，应用范围越来越广，从诊前逐渐应用到诊中、诊后、康复、照护各个流程，其数据年增长量高达40%，单个大型医疗机构的年影像数据存储量已经超过1PB。

中国医师协会第十三次放射医师年会发布数据，截至2016 年，全国放射科从业人数达到15.8 万人，但其中放射科医师只有约8 万人，真正具有副主任医师以上职称的只有2 万人。利用计算机技术相关算法（如深度学习）设计的人工智能辅助筛查设备或平台可有效减少或改善医师因疲劳造成的误查和漏查，弥补各地影像医师的不足。

中共十九大报告明确提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。由此可见，人工智能已成为国家重要战略。因此，推动和鼓励我国人工智能在医疗、健康领域的应用，创新诊疗模式和手段，建立快速精准的智能医疗体系刻不容缓。人工智能在医疗行业多个环节如影像医学识别、生物技术、辅助诊断、药物研发、营养学等领域有重要应用，其中应用最为广泛的是医学影像识别。计算机软、硬件和图像处理等技术的飞速发展为医学影像识别奠定了坚实的基础。……