「片子」除了看病，还有这个大用处，知道的医生都在偷着乐

主要观点总结

本文主要介绍了影像组学在临床医疗中的应用，以及为什么临床医生应该利用机器学习技术处理影像资料。影像组学是一种从医学影像图像中挖掘人类肉眼无法识别和分类的影像特征，用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等的研究方法。文章还提到了影像组学的应用价值和当前的研究进展。

关键观点总结

关键观点1: 影像组学的概念和用途

影像组学是基于人工智能的发展而兴起的一种研究方法，可以从医学影像图像中挖掘人类肉眼无法识别和分类的影像特征，用于疾病的诊断与预后评估等。

关键观点2: 影像组学在临床医生中的应用价值

临床医生的日常操作包括阅读影像资料，这些资料蕴含着大量的数据，通过影像组学的方法可以提取出更多有价值的信息，提高诊断的准确性和预后评估的精确度。此外，影像组学还是一个相对新兴的研究领域，应用前景广阔。

关键观点3: 影像组学的研究进展和趋势

随着医疗人工智能的发展，利用机器学习筛选影像特征、进行分类并预测的影像组学已成为热门临床研究方法。近年来发文量逐年上升，表明该领域的研究正在迅速发展。

文章预览

对于大部分临床 医生来说，日常接触到的 CT、MRI、超声和 PET 这些影像资料的唯一意义就是帮助医生对患者的疾病进行诊断与预后评估。 一旦治疗结束，这些片子就在电脑里吃灰。删又不能删，越堆越多，拖慢电脑运行速度。 但实际上，这些片子背后还能「大有所为」~ 有的医生可是 用这些片子做 「影像组学」 发了很多高分 SCI ，甚至还根据用诊断模型申请了专利并拿下了科研基金，走上人生巅峰了！ 什么是影像组学？ 影像组学（Radiomics）这是最近几年基于人工智能的发展而兴起的一种研究方法，简单来说就是借助机器学习的方法从医学影像图像「CT，MRI，PET，超声」中挖掘人类肉眼无法识别和分类的影像特征 ，然后筛选出最有价值的影像特征，用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等。 其实， 说白了就是让机器帮你看片子： ………………………………