2016年3月，Alphago四比一战胜围棋九段李世石，2016年年底，它又化身master以60比0的战绩通杀中日韩三国围棋高手，百度的人工智能小度也和最强大脑们发起了人机大战，一时间，人工智能成为科技热点之一。

影像界的同行们可能对龚向阳主任2016年12月发自RSNA的报道记忆犹新吧？在2016年RSNA开幕式上，来自MGH临床数据中心主任兼放射科副主任的Keith J． Dreyer教授的演讲“Digital Revolution in Radiology － the Good and the Bad（放射学数字革命—福兮祸兮？）”非常扎眼。Dreyer教授在演讲中提出“当机器开始思考，放射科的将来会怎样”？“基于人工智能、对包括影像资料在内的临床数据的深度挖掘，将大大改善影像诊断的质量，对影像学产生深远的影像。人工智能将在医疗活动中发挥重要的作用，放射学排在第一位。作为诊断放射学的领导者，必须对计算机认知的进步有足够的重视”。

2017年2月13－19日，中央电视台第10套（科教频道）“走近科学”栏目，通过四集纪录片“探访”人工智能，向广大观众介绍时髦而深奥的“大数据、云计算和人工智能”的现实应用。第二集《人工智能三剑客》着重介绍了语音识别技术、智能诊断技术、大数据和云计算的运用，浙江省人民医院放射科与上海依图网络科技有限公司联合组成的人工智能项目科研团队经过3个月的潜心攻关、精心训练，属于我国自主研发的影像业界“阿法狗”在CCTV首次惊艳亮相。

本节目中所展示的人工智能诊断技术，开发和应用的重点方向是利用体检人群胸部低剂量CT图像和报告大数据作为计算机的训练和测试数据，放射科胸部亚专业资深医师和人工智能专业人员联合进行肺结节识别算法模型的构建，形成面向临床应用的“肺结节计算机智能检测系统”。目前其测试版本已与放射科RIS系统完成对接，当医生打开诊断系统界面时，系统即以无法感知的速度对所有完成的胸部低剂量CT扫描图像进行筛查，将筛查结果阳性的病例呈现在病人列表中等待医生的核实。并且系统能够自动对结节的疑似度、大小、CT值、位置等信息进行描述，一旦检测出来的结节被医生认可，上述信息将被黏贴到报告中。“肺结节计算机智能检测系统”大大节省了放射科医生的工作负荷，提高了肺结节的检查精度，实际使用5个月，计算机肺小结节的识别率已经超过了90％，准确率可达95％，其性能已达国内外领先水平。节目中我院放射科龚向阳主任、蒋弘阳医师一边充当起熟练的“遛狗人”，一边对这款还未来得及取个小名的机器狗的品性如数家珍，着实让业内外人士又惊又喜！我院黄东胜院长现身节目，阐述了“大数据、云计算和人工智能”在我国医疗领域的发展趋势。

“人工智能”的应用，不仅仅限于肺小结节的计算机智能识别，未来还可能纳入全身各脏器CT、MR、XR等各类影像学图像、报告大数据源及其它医学数据源的沉默海量数据的深度挖掘，为大幅度降低放射科医生的工作负荷、提升影像诊断精准性、节约医疗资源及社会成本、支撑国家分级诊疗医改战略等方面作出贡献。