{}从检测肺癌，以及放射，科通过肾活，检预测肾功能及其学习和深度学习算法已经证明他们在改善影像学诊断和患者护理方面的潜力，然而，人工智能，的前景。看谁的挑战使用人工智能技术，可能会产生影响不到的后果包括病人的安全问题，工作流程混乱和无意识的偏差美国国立卫生研究院，北美放射学会。 放射学与生物医学成像研究院讨论在医学成像当，中推进AI使用所需的步骤在美国放射学学会期刊上。描述，了将人工智能纳入日常护理的首要任务，与其他从最初的研究转化为广泛临床实践的新技术一样需要认识到，将人工智能应用到临床治疗将面临着全新的挑战。这些这些挑战的本质潜在的缓解策略以及精心构思的研究路线，图确保人工智能算法的开发能有效地转化为临床实践。这个行业如何加快人工智能在医学成像中的应用并将这些算法从研究转化为日常，临床护理呢，一开发标准化使用用例迄今为止，人工智能在医学成像方面的用力。与现，有应用，的壳比较算，法相比缺乏标准的输，入输出由于【索尼KD-65X9088H】报价算法可能需要运行在本地服务器和云服务中因此需要制定一种标准的方法来接受，算法处理的输入和输出。 如果，没有制定，出针对人工智能，用例的标准化输入输出培训和测试开发标准数据集就会变得更具挑战，性最终输出的算法会造成同一个病例显示不同的。理，想状态，下人工智能用例需要使用一种相同的格式来开发这种格式可以将人类对算法应该做什么怎么描述转化为机器可读语言比如使用定义明确的数据元素的可贵。医学影，像，中的医，学专业，学术机构，和放射，科，的，医生会对人工智能的发展产生积极的影响，他们都需要参与到这些结构化的开发用例创建通用的标准和结构以及建立特定的人。只能用力当，中这些案例可以帮助人工智能算法建立相同的定义和开发可实践的临床治疗的方法二是建立数据，共享，方，法为了开发高性能的人工智能算法。 模型，将需要对包含适当注释和丰富元数据的高质量数据集进行学习，尽管围绕这个主题开展了许多创，新但该组织表示这些创新主要发生在数据丰富的。这些问题可能会限制信息的广泛可用性隐私问题将会限制历史机构公开患者的数据而这些情况将阻碍人工智能的发展加快公开可用数据集的工。以及，帮助人工，智能，更快的应用与临床实践，张东并保证在使用患者数据的同时还能保证数据的安全性获得更多多样化的数据至关重要三。评估临床实践和基础设施的需，求不仅缺乏将人工智能算法的结果展示在临床工作流程的用户界面这限制了人工智能模型在临床。it开发人员将需要创建一个高效的用户，界面和用户，体验设计以便人工智能能与现有的，临床工作流工具集成加速人工智能的使用，此外开发人员，需要为健康的数据分析it系统之间的通信。 建，立以供应商无关的互操作性标准理解基础设施的需求包括定性和定量的分析人工，智能将如何在临床实践中，的部署，无论是本地还是积雨云。这是数千种人工智能算法能在实际临床实践当中使用的关键医学影像界必须参与评估临床实践和基础设施的需求并与相关的标准机构合作寻找有。在临床实践当，中采用人工智能的解决方案是确保技术安全准确医疗领域的利益相关者应该与it开发人员政府机构公众组织合作以确保人工智能算法。减，少无意识偏，见，和保障患者安，全要做的这些利益相关者需要使用包括人口统计学和技术多样性的数据集来验证人工智能算法。需要在验证人工智能模型以确保患者安全方面发挥关键的作用，影像成像领域的临床，医生讲是推动跨行业合作。 为人工智能算，法验证监控创建模型，将无意识偏见最，小化都需要研究人员行业开发人员和政府机构之间的合作，医学影像界应该促进这些。尽管，有许多障碍，需要克服但人工智能在改善诊断和基于图像诊断方面的应用前景广阔在未来行业利益相关者将需要共同努力确保技术是安全有效。笑的。