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影像科医生到底是干嘛的？
我们医院把影像科分为DR室、B超室及CT、磁共振室，我在CT、磁共振室上班。经常会有人问我在医院哪个科室上班，当我回答我是影像科的，总会看到对方的囧相，如果紧接着说放射科，有些朋友知道，有些朋友还是一头雾水……后来没辙了，直截了当说：拍片的，这时对方欣然。
影像科的由来
其实不止我身边的朋友，整个国人大多数都不知道“影像科”是干嘛的，因为医院用这个词还是近些年的事，现在很多市、县级医院还是沿用“放射科”的名称。
至于影像科怎么来的，还得容我慢慢道来，自德国物理学家伦琴1895年发现了X射线，就为开创医疗影像技术铺平了道路。1896年X线便应用于临床医学，第一次在伦敦一妇女手中的软组织中取出了一根缝针。中国的第一台X线机也是1896年引进的，是当年李鸿章出访德国时，德国送的，看看我天朝，也是自己不争气，1894年被小小的日本打得丧权辱国，割地、赔款，还有人送东西，是欢喜还是忧呢？呵呵，又扯远了。
放射科是啥时成为一个独立的科室的呢？我也不知道，只知道北美放射学会成立于1915年，放射科成为独立的科室可能也是这个时间段吧。我国影像诊断的始祖应该算是李果珍前辈了，她1948年到美国芝加哥大学附属医院放射科进修，1949新中国成立，李果珍教授放弃了国外优越的生活环境，回到了中国，成为我国首批放射学专家。
医学影像学这个词的出现具体什么时候，我也不清楚，但至少是磁共振出现以后了吧，1980年磁共振问世并用于临床，中国引进磁共振是上世纪90年代的事了。
影像科医师就是临床医师
好了，我们谈谈影像诊断医师吧，原来是没有医学影像专业的，以前学医只有大临床，毕业以后，根据医院的需要分配到各个科室，随着时代的进步，专业的要求日益精细，因此分工也越来越细，加之影像设备的更新换代迅速，专业的影像医师紧缺，后来各大医学院先后建立了医学影像学专业，以便培养专业型人才，适应社会的发展需要。因此影像医师就是临床医师，只是分工不同罢了，至于拍片的嘛，那是技师的事，属于工程技术人员。
医学影像学的发展受益于现代计算机技术的突飞猛进，其与图像处理，计算机视觉，模式识别技术的结合产生了一个新的计算机技术分支--医学图像处理。
影像医生的工作都有啥？
现代医学影像诊断医师的工作大致是这样的：根据患者的情况确定检查手段及检查部位，由技师操控机器，做完检查，电脑自动传送图片到影像诊断医师的电脑，医师根据传输影像图像的表现，同时参考患者的临床表现、体格检查及其他的化验检查综合考虑、分析，最后得出结论，再由相应科室医师进行治疗。
CT及磁共振的出现，大大增加了影像诊断医师的工作量，一个人一个部位就要几十、几百副影像图片，要从里面上寻找蛛丝马迹，再综合分析，最后做出疾病的诊断结论，因此没有专业化的学习、训练，谈何容易啊！
课本上对影像诊断医师的定义是：“本专业培养具有基础医学、临床医学和现代医学影像学的基本理论知识及能力，能在医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学和医学成像技术等方面的医学高级专门人才。”
打个比方，影像科就好比战争中的突击小队，在不了解战场情况和敌人分布的条件下冲锋在第一线，面临着各种突发情况，把路障清除、把炸弹投放在敌人的碉堡、把战壕铺平为大部队创造冲锋条件，并且要第一时间把战场实际情况反馈给指挥者。
其他治疗科室好比后方部队，根据突击队反馈的情况和创造的条件去判断作战方式，炮火打击、空中支援、火力压制冲锋还是放弃战场。
而国内外的区别就好比突击队的待遇，美国的突击人员是先遣队 享受最高的士兵待遇、完善的后勤保障、最妥善的安置方法。而中国的突击队就是人称的敢死队，往往是战争指挥者用来打头阵的先锋，得不到组织的重视。
这是何等的讽刺！这应该也是国人对影像诊断医师认识不到位的最大原因吧……
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发表于： 13:32
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放射科好评科室你正在使用的浏览器版本过低，将不能正常浏览和使用知乎。中国科技网讯（陈小柒）基于目前人工智能与医学影像结合后产生的成果，对于未来人工智能在整个医疗领域的的应用前景以及将会碰到的核心挑战都值得我们花更多的精力去思考。
天池医疗AI大赛自今年4月开赛以来，已有全国范围的高校、医疗机构、科研院所等2701支队伍，3644人报名参赛。6月20日，零氪科技联合阿里云、清华大学数据科学研究院在清华大学FIT楼举行《天池医疗AI论坛――智慧医疗专场演讲》，邀请北京大学肿瘤医院医学影像科主任唐磊，零氪科技首席架构师王晓哲和阿里巴巴iDST算法专家行湘共同探讨“医学影像在肿瘤诊疗的应用及智能诊断探索”。
清华-青岛数据科学研究院执行副院长韩亦舜指出，大数据、人工智能在医疗领域要想走得更稳、更快需要多听听专业医生的想法和意见。未来绝不是机器取代医生来看病，而应该是一群搞计算机特别聪明的计算机高手、编程高手和一群有人文情怀，有心胸，有专业知识的医生结合起来促进医学的发展。
对于此次报名参加天池医疗AI大赛的选手而言，其实是很辛苦的，所以也需要我们的选手更加的坚持和笃定。希望每个选手都对未来人工智能的应用场景有所畅想：未来的机器读片会成为主流还是只是一个辅助，对于机器下的诊断，开的方子，如果没有医生最终确认的话，我们是否敢去执行？或许，未来机器更多的也只是起辅助医生的作用，既然是辅助，那么对医生而言，算法是没用的，最终还是要形成好的产品。越是人性化、贴近医生需求的AI产品才会有市场，从这个意义而言，能否最终形成好的AI产品比能否得出最优算法更为重要。
王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景
可用数据+机器学习=医学影像的智能（AI）识别与诊断
首先要先明确几个概念：什么是“人工智能”，什么是“机器学习”，什么是“深度学习”？这三个概念在现在的媒体里面，经常是混在一起使用的，弄的大家一头雾水。
如果从人工智能整体发展的历史轨迹来区分的话：
上世纪40年代末到50年代初，随着计算机的广泛的使用，人们希望通过强大的算力来逐渐替代一部分人的工作，随后便掀起了一轮“人工智能”的热潮，但由于这时的人工智能无法主动的做改变自己逻辑的事情，必须全部由人类规则化，且基于其背后的逻辑对现实世界问题的表述非常有限，所以这个热潮很快就过去了。80年代开始，人们从传统的统计方法入手，希望把所有的现实问题都转换成概率问题，这时就有了“机器学习”的概念。但是，由于统计模型一般都是基于具体问题设计的参数化模型，而手动建模又非常耗费精力，到了2010年，人们终于找到了更好的建模、训练的方法――深层神经网络，可以自动做特征抽取、表达抽取的工作。此后，“深度学习”的概念就开始火了，而所谓“深度学习”就仅仅是特指深层神经网络的一个应用。
我们为什么需要机器学习？
从最粗浅的机器学习的概念定义来说，是希望计算机在尽量少的人工干预的情况下，通过已有的资料、已有的经验的积累，来自动地提升我们处理目标任务的性能。而这些处理结果随着样本集不断的增大和积累而越来越好，这就达到了一个看起来好像类似人的学习的过程。而且这个过程不会涉及太多的代码开发或是整体流程的变动，对于成本的降低非常有好处，所以大家会纷纷地去研究机器学习的问题。
从传统的角度，机器学习大体可分为监督学习和无监督学习两大类，除了这两类，还有一类是所谓的表征学习，目前炒的最热的深度学习就属于这一类，因为它的表征处理能力，可以很好的把很多现实问题转换成可以处理的形式。深度学习擅长处理的就是高维度、稀疏的信号，图像就是这些信号中一种有代表性的形式。所以深度学习在医学上很明显一个热点应用方向，就是在医学影像。
目前，这方面最新的一些前沿研究都取得了比较好的成果，例如在基于乳腺钼靶影像的病变检测、基于脑部MRI的白质高信号灶分割（帕金森预测）、基于皮肤镜照片的皮肤癌分类诊断等均显示，机器的分类效能已经达到了人类专家的水平。
当然，机器学习应用于临床医学也面临着挑战，概括起来有三个方面：
一是优化目标的定义，部分临床问题缺乏共识定义，难以借力机器学习；
二是在可用数据上，表现在缺乏可供机器学习的标注数据、临床数据非结构化、跨时间维度数据跟踪等；
三是模型的因果性/可解释性，机器学习的本质是对自变量(X)和因变量(Y)之间关联性的学习,非线性关系的映射因其复杂性，难以建立因果关系的映射，而医学是和人的生命息息相关的，所有临床的决策都要有理有据，都要有因果推论的关系。但相关性建模涉及的两个因素未必有直接的因果关系，这样就无法解释最后的结果的意义，这一点是横亘在很多模型最后产品化、产业化的拦路虎。
零氪科技在人工智能应用临床医学上的探索
目前，零氪科技对于医学数据的处理有两大方向：一是临床信息的提取，包括将传统的非结构化文本病历进行电子化、结构化，转变成可分析、可处理的结构化数据。因为掌握的可分析的结构化数据越多，产出的临床科研成果也就越多，这是毋庸置疑的，因为，数据才是最核心的价值。零氪开发的Fellow-X自动结构化引擎，可以让95%以上通过HIS系统对接的电子病历，自动转化成可分析、可处理的结构化数据，极大的降低了结构化的工作量。
另一方面，基于结构化病历的数据，零氪在机器学习与临床医学相结合方面的探索也取得了一些不错的成果，如肺部结节的检测模型和重要并发症的风险预测。在并发症风险预测上，主要针对的是中性粒细胞减少症、血红蛋白减少症以及血小板减少症这些的风险预测，因为这些是肺癌患者化疗后很容易出现的一种恶性并发症，情况严重时甚至会危机生命。而应用零氪科技研发的预测模型，就可以提前预知患者出现严重并发症的风险概率，然后在化疗前就给予适当的处理，降低其出现严重并发症的风险。
唐磊：AI+医学影像能否实现肿瘤诊疗新突破
人工智能在医学影像上的应用突破
随着影像设备的发展，从X线到PET-MRI，扫描越来越精细，大量的人体组织数据被获取，相应地，产生的影像数据资料也在激增，因此影像科医生也希望通过大数据、人工智能等先进的技术缓解其超负荷的工作量。
目前，人工智能在医学影像学的应用和发展可分为三步：第一，图像识别，通过图像分割配准，自动定位、提取病变；第二，特征提取及纹理分析，从医学影像图像中获取尽可能多的客观特征信息；第三，深度学习，AI应用的核心环节，借助算法手段统合大样本影像数据提取的纹理特征、临床信息甚至基因信息，建立疾病诊断、分期评估及疗效评价相关模型，指导临床诊治。未来，人工智能可以帮助影像科医生提高效率，减少漏诊，辅助诊断，拓展思路，以客观数据代替主观经验做决策判断，并能解决临床深层次需求――精准医疗/个体化医疗，例如，Moffitt Cancer Center Robert J. Gillies提出的影像组学的概念，即应用大量的自动化数据特征化算法将感兴趣区(ROI)的影像数据转化为具有高分辨率的可发掘的特征空间数据。利用影像组学可以帮助肿瘤外科做肿瘤可切除性的评价，也可以帮助肿瘤内科进行疗效预测与早期检测。实际上，影像组学就是统合影像、基因、病理和临床信息，量化肿瘤微环境，早期定量肿瘤异质性――而这是影响治疗预后的重要因素。
人工智能是否能取代医生？
北京友谊医院在今年4月份刚刚组织了一个人机读片大赛，主要是通过超声诊断甲状腺结节，结果AI（人工智能）又一次战胜了中国医生。
行湘：大数据视觉智能及医学影像智能诊断探索
近年来，阿里专注于智能视觉技术的发展，在医疗领域希望将视觉智能算法应用到医学影像上。今年4月，阿里在深圳发布了ET医疗大脑，其中推出的阿里云基于影象云，提供医学影象的存储、计算及智能诊断的服务。
当前，医学影像数据的数量增长非常的迅速，成为了真正意思上的大数据，而与数据的快速增长相对的，影像诊断方式的发展并未跟上。现有的医学影像方法主要靠医生人工读片，有经验的影像科医生资源稀缺且分布极不平衡，导致患者的就诊需求难以满足。另一方面，影像科医生普遍超负荷工作（以CT为例，一个医生一天要看上万张影像），由于精神高度集中，易疲劳，造成误诊、漏诊在所难免。
迫切的现实需求，海量的医学影像数据，高效的图像识别算法，强大的计算能力综合形成的大背景，为医学影像的智能诊断带来了难得的历史机遇。一旦智能诊断成为现实，其相比原有的诊断方式的优势是非常明显的。由于强大的云计算和大数据的支持，基于深度学习的智能诊断可以短时间内快速达到普通影像科医生的水平，并且诊断过程可以在瞬间完成，一旦完成训练，“智能诊断服务”可以快速复制，边际成本非常低。
本次天池医疗AI大赛以CT影像肺结节检测为例，目标是从设计深度学习算法让计算机自动从CT扫描序列中自动找出肺结节的位置，估计肺结节位置和大小。大赛的脱敏数据以及数据结构化由零氪科技（LinkDoc）提供，英特尔科技公司提供算法的支持。
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责任编辑：范琪
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医学考研：考研科室选择
作者：医学考研网
　　很多人在报考之前都在纠结选科的问题，医学考研网为考研同学们整理注意问题，准备参加2016医学考研的同学们可以了解下。
　　科室选择注意大体上有以下几点。
　　1.兴趣优先，尽量选择你感兴趣的科室。
　　2.以后的收入和你能进入的医院、科室分配制度有很大关系，和你选择的专业没有很大的关系。
　　3.没有没前途的专业，只有没前途的医生。
　　4.考研之前的&我一定要学XX&往往会变成复试之后&只要有学上就好，什么专业都可以&。考研不单单是成绩，我们都是普通人，摆脱不了被挑挑拣拣的命运。你千挑万选，最后可能会被录取一个之前从没考虑过的专业。
　　5.研究生读的专业不一定是以后工作的专业，为了进医院而换专业的不在少数。
　　如果以上几点看完后你还是纠结，那么就继续往下看吧，嗯，因为我主要考虑外科，所以对外科了解多一点，就写写吧。
　　医院的外科都挺忙挺累，做医生没有不辛苦的，嗯，但是，不同外科风险不同，这直接关系到你的生活质量!嗯，风险大的科室会让你觉得心力交瘁，当然部分人也会觉得更有挑战性。
　　以下从付出(工作时间、加班程度、急诊多少、学习成本等)、回报(收入、工作&生活平衡度等)、成长、风险、就业五个方面评价一下吧。
　　骨科(关节) 付出中等、回报高、成长快、风险低、就业难。
　　关节在骨科也算是最有性价比的亚专业了，关节镜和关节置换是发展趋势，收入很高，工作很忙很累，好在夜班急诊不是很多，偶尔吃射线，但是就业是个大问题!如果可以接受回县市级医院工作，那么可作为首选。
　　骨科(脊柱) 付出较高、回报高、成长较快、风险中等、就业难。
　　脊柱也算是一个非常好的亚专业，收入很高，工作很忙很累，夜班急诊并不多，会吃射线，相对关节来说手术风险会高一些，骨科通病，就业很难。
　　骨科(创伤) 付出中等、回报较高、成长快、风险较低、就业难。
　　创伤收入很高，工作很忙很累，相对关节脊柱来说夜班急诊会很多，常常夜里起来手术，影响生活质量，吃射线，风险一般，但纠纷很多，常和交警以及一些打架斗殴打交道，骨科通病，就业很难，在县市级医院发展很好。
　　神外 付出高、回报较高、成长慢、风险高、就业一般。
　　高大上的专业，吸引了一批内心高冷的童鞋报考。发展前景广阔，器械、药物回报很高，收入可比骨科，但是非常忙非常累，夜班急诊相当多，经常夜里连续开台，而且手术风险大，术后反复，不像骨科下了台轻松回家睡觉，神外下了台也要时刻担心病人情况，该科室在省级大医院才有发展，立志于留省级医院的可以考虑，生活质量较低，成就感较低。
　　泌尿外 付出较低、回报较高、成长较快、风险低、就业较难。
　　外科系统中比较有性价比的专业，最近几年的报考热度直逼骨科，所以就业是除骨科外最难的。微创腔镜开外科风气之先，通下水道的科室，拼的却是高端装备，收入在外科中算中上，胜在相对比较轻松，基本没有夜班急诊，风险较小，生活质量较高，省市级大医院发展较好，县市级小医院不如普外。立志留在大医院的可以考虑。
　　普外(两腺) 付出较低、回报较高、成长快、风险低、就业一般。
　　和泌尿外科同属性价比高的外科专业，最近几年逐渐热门，女医生较多的外科，比较轻松，没有夜班急诊，生活质量高，手术基本没有风险，但是在大医院才会单独分科，小医院可能就归属于普外了。
　　普外(胃肠) 付出中等、回报中等、成长较慢、风险中等、就业较易。
　　腔镜以及吻合器的应用使得其在普外中收入尚可，普外的手术做下来让人感觉很爽，是个成就感较高的科室，适合喜欢动手的同学，很忙很累，夜班急诊很多，算是医院中出了神外最累的科室，发展趋势是营养方向，现在主要是晚期肿瘤患者，消化内的胃镜抢走了大部分的早期肿瘤，因为不论大小医院都有普外，该专业就业面很广。
　　普外(血管) 付出较高、回报较高、成长中等、风险较高、就业一般。
　　进二十年随着介入技术发展而迅猛发展的学科，杂交手术科室，非传统手术科室，主要是腔内治疗，对传统手术不感兴趣而对介入感兴趣的同学可以考虑，吃射线，有器械，危急重症略多，夜班急诊略多，现在开展还不是特别普遍，一般省级大医院才有独立分科，有志向发展中国血管外科的同学可以报考。
　　普外(肝胆) 付出较高、回报较低、成长较慢、风险高、就业较易。
　　普外中性价比比较低的科室，难度较大，成才较慢，肝胆手术风险较大，但是很有成就感，适合于愿意挑战自己的同学，成才后前途无量。一般忙碌，夜班急诊不多，这点比胃肠好，小医院开展不行。就业较容易。
　　骨科(手足) 付出较高、回报中等、成长较慢、风险中等、就业较易。
　　精细科室，手术时间太长，一般大医院才会发展，适合于喜欢显微外科的同学，该专业人才较少，就业较易。
　　胸外 付出较高、回报中等、成长较慢、风险较高、就业一般。
　　手术难度较大，成才较慢，但最近肺癌高发，且未来会呈增长趋势，预计会是下一个会火起来的科室，一般忙碌，夜班急诊不多，目前尚属冷门，报考人数不多，就业尚好。
　　心外 付出高、回报低、成长慢、风险高、就业较易。
　　外科之花，艰难绽放，鲜艳凋零。被誉为最帅的外科。手术难度大，成长慢，风险高，下台之后要一直担心病人直到出院，收入除了全国几大心脏中心其余医院一般不高，尤其是和付出对比之后。心内的介入确实抢走了大部分病人，发展目前不被看好，但是中国先心病病人依然很多，适合想挑战自己，愿意成就一番事业的同学报考，至少要留在各省顶尖医院，不然没有前途。
　　我对内科不甚了解，但通过今年考研来看，心内、神内(我知道它不是内科。。。)、消化、内分泌依然是姑娘们最爱选择的专业嗯。
　　心内得益于介入的发展，目前炙手可热，收入也是非常的高，但是要注意，一所医院心内科只有少数医生可以做介入，进不去那个圈子，也就只是普通的心内科医生，嗯，所以要慎重，射线不说对生育的影响，至少放射性皮炎一般人跑不了。所以也是拿命换钱，值得高收入。。
　　消化得益于胃镜的发展，正在蚕食胃肠的领地，早期胃癌基本可以胃镜治疗，随着以后我国三级预防的建立，消化内胃镜的生意应该是越来越好，相比心内虽然收入不如，但是不伤身体，适合于喜欢动手的姑娘嗯，最近几年也是大热。
　　神内这几年也是很热门，嗯收入主要是药物和介入(看医院，有的医院是神外做)。不是很忙，养植物的科室。
　　嗯内分泌，闻名于轻松舒适，吸引了一大批担心容颜老去的美少女，确实轻松，但是最近就业不乐观。
(责任编辑：医学考研网)
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