據悉，近七成的醫療診斷需要借助醫療影像，其中影像醫生的判斷對治療極為重要。但每年醫療影像總量增長比例達四成，而每年影像醫生的數量增速僅為3%，所以現階段國內醫療業影像醫生供不應求。

　　缺少影像醫生帶來不少潛在危害，一方面大多影像醫生處于超負荷狀態，這種情況下影像誤判率會增高，一些重大疾病的早期病癥很可能被漏掉，患者的生命健康無法得到保障;另一方面這種工作狀態會形成惡性循環，影像醫生誤判將導致醫患矛盾，沒有好的工作氛圍會導致影像醫生更少，在職影像醫生的負擔將會進一步加大。

　　為了解決這一難題，人工智能成為關鍵。而人工智識別病癥首先應用于肺部，空氣污染導致肺癌對生命的威脅加大，更早識別肺癌初期癥狀對治療很關鍵。之所以人工智能先選擇肺部疾病，是因為肺部內含空氣，如果肺部有病灶，影像上區別較為明顯，機器識別難度較低。通過人工智能應用的不斷研發，當前肺癌識別準確率提高了50%，機器能夠識別人眼不能發現的小病灶。

　　筆者認為，人工智能用于醫療影像識別，其好處具體表現在多個方面。首先，對于影像醫生起到很好的輔助作用，減少影像醫生的工作強度，降低過勞狀態下的誤診概率;其次，人工智能出色的數據處理能力，可以整合醫院中患者各種醫療數據，極大提高醫院的管理效率;最重要的是，人與機器合作進行醫療診斷，可以應用于醫療資源較為稀缺的地區，緩解國內醫療資源地區分布不均衡的問題。