随着现代医学技术的快速发展，疾病诊疗中都需要借助影像工具进行诊断，在现代人工智能与大数据时代下，影响学在临床中有很大的变化。让更多的医学人员看清影像学中的“雾中花”,对患者进行精准的诊断。

在肿瘤诊疗的案例中，医疗技术中缺少肿瘤治疗的方式，并且在影像学检查中，缺乏现代人工智能技术，甚至在现有的影像学工作中会出现影像不清晰、不准确或者术后病理诊断出现差误等现象。若是在人工智能中，可以通过影像对肿演化过程中的分子功能信息进行查看，在临床诊断中提高诊断的正确性与治疗有效性。

影像学在患者疾病的诊断中有重要的意义。患者可以在影像学中通过图像、数据等方式为医生提供基础诊断，也就是人眼对影像进行观看，并根据行医的经验对人体构建模型，进而对患者的疾病进行诊断，并为患者制定科学的治疗方案。在传统影像中都是以医生为主，以医生的就诊经验为驱动。但在人工智能的帮助下，整体的影像在诊断中发生重大变化。在医学领域中，人工智能在医学中有特殊的应用系统，因此被称为影像组学。这与人们的方式有很大的不同，平时大多通过图像提取视觉特征，并且在计算机中对图像中的高维信息。也就是说，人眼无法看到的病灶，也许在宏观影像中无法展现微观信息，所以在人工智能的辅助中可以对微细节信息进行提取。

影像学在诊断中属于“雾里看花”,在复杂的图像中找出患者病灶处，并针对患者的病灶进行影像截取，为医生提供诊断图像。而病理学属于“管中窥豹”。影像学在人工智能的辅助下，实现临床与影像有效的结合，对患者的诊断与后期治疗提供更多的帮助。曾有典型的案例，有两位肿瘤患者，年龄相近，肿瘤属于早中期阶段，肿瘤结构在影像学中非常相似。但两位患者的预后产生

很大的差别，第一位患者在3年之内并未出现肿瘤复发，而另外一位患者在1年之后出现复发。由于当时在收治两位患者时，并未采用人工智能作为辅助。在现代利用

人工智能方法对两位肿瘤患者进行影像学观看时，影像中存在大量可量化的高维信息，这对患者的肿瘤异质性与预后治疗有很大的影响。例如在CT图像的28个影像学特征中，人工智能可以对患者的癌症基因进行重建，也就是说，任何人拍CT,都可以利用人工智能深度挖掘患者的隐性基因信息。人工智能不仅能帮助影像学查看病理，还能在一定程度中作为预测疗效工具，在超声科中，接受超声影像检查的患者，在影像学中利用人工智能对患者的影像信息进行收集，并进行后期的随访。在数据中，区分哪些患者适合进行手术切除，哪些患者需要进行射频消融，这对患者的临床治疗有重要的意义。

“雾里看花”在影像学中，也就是将现代智能技术应用在影像学中，提高影像学图像的分辨率，结合经验丰富的影像学医生的经验，对患者的典型症状进行诊断。所以在现代影像学中不仅是简单地对照图像进行观看，而是在现代智能技术中辅助影像学进行查看，查出患者存在的病灶之处，提高患者临床诊断，对患者病灶的大小、形状、密度等因素进行综合评估。

由于人工智能的引入，对患者的疾病做到个性化预测。甚至在患者的疾病转移中进行详细地观察，对患者的治疗有很大的帮助，但这种情况能降低医疗资源浪费现象，并且减轻患者痛苦与家属的负担。在临床中虽然不用钻研人工智能，也不需要进行分子生物学研究，在治疗中依旧要重视临床研究。但在临床中针对疑难疾病，甚至出现临床中无法解决的疾病，需要利用人工智能对临床疾病进行影像学研究，对患者进行疾病诊断，预后预测等。人工智能在医学中会绽放无限生命力，为患者提高治疗效果。虽然人工智能在影像学中有诸多优势，但在人工智能中存在一定的局限性，所以在影像学中将人工智能作为辅助，利用先进的检查方法，提高影像学图像清晰度，为患者提供更精准的医学诊断，对患者的预后与治疗带来更高的价值。