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摘要：本文从医学影像学科经历多次变革的角度入手，分析在历次变革过程中其他领域的技术是如何融入医学影像当中并促进医学影像发展的，并以此为前提，总结现如今医学影像发展规律，从摩尔定律、人工智能、大数据和物联网的角度分析医学影像的发展，这些技术不但没有让医学影像学科终止，反而让其更具有生命力，在医疗行业中的作用越来越大，发展前景越来越广阔。
关键词：医学影像学；医学影像技术；信息学；学科建设
1.医学影像学科发展概述
2012年，中华人民共和国教育部高等教育司颁发由高等教育出版社出版的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》中，把医学影像学专业改为医学影像技术专业，把医学影像学的医学学士学位变更为医学影像技术的理学学士学位。
随着技术的进步，这个学科必然会走向一个方向，那就是医学影像技术方向。因为医学影像诊断医学方向一定会随着临床医学医生水平的提高而逐渐消亡[1]。这是医学发展的大趋势，从根本上讲，医学影像工作者不应该逆反趋势，而应该去面对即将到来的医学影像新发展。
2.挑战
医学影像从伦琴发现X射线开始算起，经历115年的发展，时至今日，已经形成完善的学科体系，并且随着科技革命的进行，它也经历多次技术革命。
第一次革命（1895年-1960年）：X射线的发现与放射医学的确立。
第二次革命（1961年-2000年）：医学影像学科确立。
第三次革命（2001年-至今）：医学影像数字化、网络化、云计算化革命。
第四次革命（未来50年）：医学影像物联网、信息可视化、人工智能化革命。
我们称前两次革命为前医学影像时代，后两次革命则称为后医学影像时代。
而后医学影像时代已经来临，导致医学影像学科面临前所未有的机遇、挑战[2]，主要表现在以下几个方面：
2.1摩尔定律
摩尔定律是由英特尔（Intel）公司的联合创始人之一Gordon Moore首先提出的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换一个说法就是，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了与微电子、信息有关的技术的进步速度，尤其是电子产品的进步速度。
在医学影像设备性能提升带来巨大医学进步的同时，也就出现医学影像设备价格降低的问题。这就会使得医学影像设备产品不再是高精尖的产品，而会逐渐成为普通的医疗产品。这是医学影像科学面临的第一个问题。
2.2人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是计算机学科的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门交叉科学。
20世纪70年代以来被称为世界三大尖端（即空间技术、能源技术、人工智能）技术之一，也被认为是21世纪三大尖端技术（即基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
2.2.1研究内容
智能控制、智能搜索、自动规划、专家系统、机器视觉[3]和图像理解、遗传编程、自动程序设计、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、定理证明、博弈、机器人学等。
2.2.2研究范畴
语言的学习与处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取，组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、软计算，不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
2.2.3应用领域
语言和图像理解、储存与管理、专家系统、智能控制、机器翻译、庞大的信息处理、机器人学、遗传编程机、机器人工厂、自动程序设计、航天应用、执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
这些技术的发展足以颠覆医学影像诊断学的发展和转变，这是医学影像科学面临的第二个问题。
2.3大数据和物联网
大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网，有两层含义：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
这一技术的发展并与前面技术的融合，足以让医学影像学科彻底變革，这是医学影像科学面临的第三个问题。
2.4医学应用案例
为了证明上述观点，可以用现在已经面市的医学领域的产品作为案例。
2.4.1达芬奇手术机器人
达芬奇机器人手术系统是一种高级机器人平台，其设计的理念是通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术，以麻省理工学院研发的机器人外科手术技术为基础，随后与IBM、麻省理工学院和Heartport公司联手对该系统进行进一步研发。 FDA已经批准将达芬奇机器人手术系统用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。
2.4.2计算机辅助诊断系统
计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD）或计算机辅助检测（computer aideddetection，CAD）是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。现在常说的CAD技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助技术。
与所述的计算机辅助检测（computer aided detection）的区别是后者重点是检测，计算机只需要对异常征象进行标注，在此基础上进行常见的影像处理，并无需进行进一步诊断。即计算机辅助诊断是计算机辅助检测的延伸和最终目的，相应地，计算机辅助检测是计算机辅助诊断的基础和必经阶段。
3.机遇
任何事物有挑战，必然有机遇，我们必须看清医学影像技术发展的大趋势，才能迎接机遇，得以发展，否则，一旦错过发展机遇，将会造成学科发展的巨大损失。
从目前的情况来看，医学影像科学的机遇主要表现在以下几个方面：
3.1医学影像智能设备学科的崛起
随着前面介绍的物联网、云计算、大数据和人工智能的发展，医学影像智能设备必然发展迅速并与许多技术形成融合，技术的进步必然带来医学影像设备新的发展和新的方向，也会产生许多新的医学影像设备。
3.2医学多学科的融合[4]
从广义的医学影像定义的角度来看，只要在医学上可以产生图像的领域均属于医学影像研究范畴，而随着技术革命的进步，这种趋势会越来越明显。
估计在不久的将来，医学的多种设备便要开始融合，并成为一种重要的医学诊断和医学治疗方式。
3.3科学分立
随着技术的进步，医学影像技术各个学科之间的知识差别逐步變大，每个学科需要独立成长，会形成医学影像领域的不同研究方向。
4.总结
作为医学影像学科的医务工作者，我们必须放开目光去看待医学影像学科的发展，不要消极面对医学影像技术的发展，在保证现在学科正常发展的情况下，必须开始考虑如何应对医学影像未来的发展，要大胆假设，小心求证，仔细研究，全面分析，这才能为我们医学影像学科以后的生存留下广阔的空间，从中找到医学影像技术的出路。
参考文献：
[1]冯鸿燕；郭启勇；卢再鸣.浅谈创新医院文化理念与医学影像学科的可持续发展[J].《现代医院管理》，2006，6（1）：25-27.
作者简介：
陈凯（1980.3），男，博山人，主治医师。
关键词：医学影像学；医学影像技术；信息学；学科建设
1.医学影像学科发展概述
2012年，中华人民共和国教育部高等教育司颁发由高等教育出版社出版的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》中，把医学影像学专业改为医学影像技术专业，把医学影像学的医学学士学位变更为医学影像技术的理学学士学位。
随着技术的进步，这个学科必然会走向一个方向，那就是医学影像技术方向。因为医学影像诊断医学方向一定会随着临床医学医生水平的提高而逐渐消亡[1]。这是医学发展的大趋势，从根本上讲，医学影像工作者不应该逆反趋势，而应该去面对即将到来的医学影像新发展。
2.挑战
医学影像从伦琴发现X射线开始算起，经历115年的发展，时至今日，已经形成完善的学科体系，并且随着科技革命的进行，它也经历多次技术革命。
第一次革命（1895年-1960年）：X射线的发现与放射医学的确立。
第二次革命（1961年-2000年）：医学影像学科确立。
第三次革命（2001年-至今）：医学影像数字化、网络化、云计算化革命。
第四次革命（未来50年）：医学影像物联网、信息可视化、人工智能化革命。
我们称前两次革命为前医学影像时代，后两次革命则称为后医学影像时代。
而后医学影像时代已经来临，导致医学影像学科面临前所未有的机遇、挑战[2]，主要表现在以下几个方面：
2.1摩尔定律
摩尔定律是由英特尔（Intel）公司的联合创始人之一Gordon Moore首先提出的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换一个说法就是，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了与微电子、信息有关的技术的进步速度，尤其是电子产品的进步速度。
在医学影像设备性能提升带来巨大医学进步的同时，也就出现医学影像设备价格降低的问题。这就会使得医学影像设备产品不再是高精尖的产品，而会逐渐成为普通的医疗产品。这是医学影像科学面临的第一个问题。
2.2人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是计算机学科的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门交叉科学。
20世纪70年代以来被称为世界三大尖端（即空间技术、能源技术、人工智能）技术之一，也被认为是21世纪三大尖端技术（即基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
2.2.1研究内容
智能控制、智能搜索、自动规划、专家系统、机器视觉[3]和图像理解、遗传编程、自动程序设计、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、定理证明、博弈、机器人学等。
2.2.2研究范畴
语言的学习与处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取，组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、软计算，不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
2.2.3应用领域
语言和图像理解、储存与管理、专家系统、智能控制、机器翻译、庞大的信息处理、机器人学、遗传编程机、机器人工厂、自动程序设计、航天应用、执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
这些技术的发展足以颠覆医学影像诊断学的发展和转变，这是医学影像科学面临的第二个问题。
2.3大数据和物联网
大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网，有两层含义：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
这一技术的发展并与前面技术的融合，足以让医学影像学科彻底變革，这是医学影像科学面临的第三个问题。
2.4医学应用案例
为了证明上述观点，可以用现在已经面市的医学领域的产品作为案例。
2.4.1达芬奇手术机器人
达芬奇机器人手术系统是一种高级机器人平台，其设计的理念是通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术，以麻省理工学院研发的机器人外科手术技术为基础，随后与IBM、麻省理工学院和Heartport公司联手对该系统进行进一步研发。 FDA已经批准将达芬奇机器人手术系统用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。
2.4.2计算机辅助诊断系统
计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD）或计算机辅助检测（computer aideddetection，CAD）是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。现在常说的CAD技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助技术。
与所述的计算机辅助检测（computer aided detection）的区别是后者重点是检测，计算机只需要对异常征象进行标注，在此基础上进行常见的影像处理，并无需进行进一步诊断。即计算机辅助诊断是计算机辅助检测的延伸和最终目的，相应地，计算机辅助检测是计算机辅助诊断的基础和必经阶段。
3.机遇
任何事物有挑战，必然有机遇，我们必须看清医学影像技术发展的大趋势，才能迎接机遇，得以发展，否则，一旦错过发展机遇，将会造成学科发展的巨大损失。
从目前的情况来看，医学影像科学的机遇主要表现在以下几个方面：
3.1医学影像智能设备学科的崛起
随着前面介绍的物联网、云计算、大数据和人工智能的发展，医学影像智能设备必然发展迅速并与许多技术形成融合，技术的进步必然带来医学影像设备新的发展和新的方向，也会产生许多新的医学影像设备。
3.2医学多学科的融合[4]
从广义的医学影像定义的角度来看，只要在医学上可以产生图像的领域均属于医学影像研究范畴，而随着技术革命的进步，这种趋势会越来越明显。
估计在不久的将来，医学的多种设备便要开始融合，并成为一种重要的医学诊断和医学治疗方式。
3.3科学分立
随着技术的进步，医学影像技术各个学科之间的知识差别逐步變大，每个学科需要独立成长，会形成医学影像领域的不同研究方向。
4.总结
作为医学影像学科的医务工作者，我们必须放开目光去看待医学影像学科的发展，不要消极面对医学影像技术的发展，在保证现在学科正常发展的情况下，必须开始考虑如何应对医学影像未来的发展，要大胆假设，小心求证，仔细研究，全面分析，这才能为我们医学影像学科以后的生存留下广阔的空间，从中找到医学影像技术的出路。
参考文献：
[1]冯鸿燕；郭启勇；卢再鸣.浅谈创新医院文化理念与医学影像学科的可持续发展[J].《现代医院管理》，2006，6（1）：25-27.
作者简介：
陈凯（1980.3），男，博山人，主治医师。