各位老铁们好，相信很多人对人工智能与影像诊断都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能与影像诊断以及人工智能与影像诊断专业的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 医学影像学怎么样？
2. 人工智能会取代影像科医生还是成为影像科的辅助工具？
3. 智能影像工程和医学影像技术区别
4. 人工智能和医生诊断的优缺点分别是什么

医学影像学怎么样？

众所周知，医学影像学就业前景被很多人看好的，医学影像学在医学诊断领域是一门新兴的学科，在临床的应用上是非常广泛的，以下关于医学影像学就业前景的问题由医学教育网`搜集整理，供大家参考。

医学影像学就业前景如下：医学影像学专业毕业主要从事于影像科，比如X线，超声，CT，磁共振检查诊断，及介入手术等工作比较好找，主要是看片子，比较轻松。

我们班的同学有的想找工作，有的想继续考研，工作相对于临床的来说要好找的多，不过你的亲戚要是现在才要上大学的话，等到毕业的时候就业情况就难说了，不过影像确实是个好专业，而且发展很迅速。

医学影像学可以做的很多，影像专业目前在各大医院都能找到很好的工作，所有与影像工作相关的工作都可以做，放射科是我们目前的选择，还有超声，核医学，心电图等，选择影像，相比其他医学专业是最好找工作的。

医学影像学毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

一、掌握基础医学、临床医学、电子学的基本理论、基本知识；

二、掌握医学影像学范畴内各项技术（包括常规放射学、CT、核磁共振、DSA、超声学、核医学、影像学等）及计算机的基本理论和操作技能；

三、具有运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力；

四、熟悉有关放射防护的方针，政策和方法，熟悉相关的医学伦理学；

五、了解医学影像学各专业分支的理论前沿和发展动态；

六、掌握文献检索、资料查询、计算机应用的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力。

人工智能会取代影像科医生还是成为影像科的辅助工具？

医学影像AI对医疗界的吸引力之一就在于它能帮助医生提高诊断效率。医学影像的环节处于整个医疗过程中非常上游的环节，医生眼前的黑白影像世界直接决定着临床决策，其“牵一发而动全身”的效果非常明显，能在这个环节帮助到医生确实意义重大。

在提高诊断效率的同时，医学影像AI也能在一定程度上保证早期的检出率。这一点同样是一些医学影像AI公司津津乐道的一件事，特别是当AI帮助医生发现那些险些被遗漏的病例时。

但是，目前来看，人工智能在影像识别上的角色更接近于影像科医生的辅助工具而非取代他们。

为什么这么说呢？深科技就说说我们了解到的两个情况。

事实上，放射科医生在解释图像的时候，会使用到一部分图像以外的信息，例如说他们积累的临床经验或者患者之前的诊疗结果等。这些信息都非常有用，尤其是在区分类似疾病的时候。

也就是说，如果人类专家难以仅仅依靠图像就做出诊断，那么AI也很可能无法诊断。这也就意味着，人类专家的不可替代性依然很强。

另一个问题是，现有的影像数据集本身仍然有不少问题。举个例子，美国国家卫生研究院曾经发布过一个名为ChestX-ray14的数据集，这也是目前最大的开放式胸透照片数据集。

不久前，就有一名来自澳洲的资深影像科研究人员就表示，与人类医生的视觉评估相比，该数据集中的标签不准确、不清楚，并且经常描述医学上的次要发现。“我认为，这些标签无法匹配图像中显示的疾病”，他说。当然，并不是说所有的数据集都有这个问题，但目前来看，高质量的医学影像数据确实难找。

简而言之，现有的图像数据集尚未能保证其准确性，而对于基于准确的数据集训练出来的AI，其结论仅源于影像而不依赖影像以外的信息，这样的信息是否能真实地全面地反映问题也存疑。

智能影像工程和医学影像技术区别

主要区别是，侧重点不同。智能影像工程设计的面比较广泛，应用范围比较多。而医学影像技术着重点在于医学领域，主要是诊断疾病。

人工智能和医生诊断的优缺点分别是什么

人工智能和医生诊断的优缺点，分别是：常规诊断人工智能识别快速快，准确率相对较高。缺点是对新发病例无法识别，需要人工诊断。

医生诊断的优点是诊断成功率高。缺点是速度较慢。

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