机器学习在放射学中的应用与未来影响:技术革新与临床挑战，前景展望。

机器学习在放射学中的应用与其未来影响 机器学习技术的最新进展和未来前景在医学成像中提供了有前途的应用。机器学习具有改善放射工作流中各个步骤效果的潜力，包括订单调度和分诊、临床决策支持系统、结果与其解释、后处理和剂量估算、检查质量控制、放射学报告。在本文中，作者回顾了机器学习和人工智能技术在诊断放射学中的应用实例。此外，针对这些技术在放射学中的未来影响和自然延伸进行了讨论。 机器学习的最新进展为包括医学影像学在内的工业和应用提供了希望。在数据科学的创新中，机器学习是一类使计算机能够像人类一样学习和提取或分类模式的技术和研究，机器可以进一步分析更多的数据集，并从人类可能无法做到的数据中提取特征。机器学习最近的研究和发展方向是，在现在和未来将其用于诊断成像。在这篇综述中，首先介绍机器学习的“广义”和“狭义”定义，然后介绍如何将机器学习应用于成像解释并使其得到发展。第二，我们将提供机器学习在诊断放射学中的应用实例。第三，我们将讨论机器学习技术在临床应用中的主要障碍和挑战。最后，我们将讨论机器学习在放射学和除了放射学以外的其他医学领域中未来的发展方向。 机器学习在放射学中的应用主要包括订单调度和分诊、临床决策支持系统、结果解释与解释、后处理和剂量估算、检查质量控制以及放射学报告等方面。通过机器学习技术，放射科医师可以更快速、准确地进行工作，提高工作效率，减少错误率，从而为患者提供更好的医疗服务。同时，机器学习技术还可以辅助医师做出更好的临床决策，提高疾病诊断和治疗的准确性和有效性。此外，机器学习技术还可以帮助医师分析大量的医学影像数据，发现医疗相关的新知识，为医学研究和临床实践提供更多的支持。 然而，机器学习技术在放射学中的应用还面临着一些挑战和障碍。其中包括数据隐私和安全性问题、数据标注和质量问题、算法的可解释性和透明性问题、以及机器学习模型的泛化性和稳定性问题等。为了更好地应用机器学习技术于放射学领域，我们需要进一步加强数据保护和隐私安全，提高数据的质量和标注准确性，改进机器学习算法的可解释性和透明性，增强模型的泛化性和稳定性等。 在未来，随着机器学习技术的不断发展和完善，它将在放射学领域发挥越来越重要的作用。未来的机器学习模型将会更加智能化、高效化和便捷化，可以更好地支持放射科医师的临床工作，并为患者提供更好的医疗服务。同时，随着医学影像数据的不断增加和丰富，机器学习技术将会帮助医师更好地分析和利用这些数据，为医学研究和临床实践提供更多的支持。总的来说，机器学习在放射学中的应用前景广阔，将对医学影像学领域产生深远的影响，推动医学成像技术的不断发展和进步。