如果你经常在医院看「片」

咳咳，看到题目的时候，可千万别想偏了！正经点，我们可是个正经的科研号！

像笔者这么正经的人，在临床各个科室轮转中看到的「片子」，就是 CT、 MRI、超声和 PET 这些。

大家都知道，这些图像的重要意义就是帮助医生进行患者的疾病诊断与预后评估，一旦治疗结束，这些片子就在电脑里吃灰。

毕竟，看片子对于像笔者这样的菜鸡来说，很是痛苦，尤其当「它」长得和我 10 米高的专业书里都不太一样的时候。

然而，别人家的医生却用一个宝藏方法，用这些片子发了很多高分文章，还根据文章申请了临床诊断的专利。

宝藏方法是啥？

这个宝藏方法就是影像组学（Radiomics）。

最近，这个方法挺火的，听说，只要是个医学会议，就有人在做相关报告。

实不相瞒，无知浅陋的笔者也是近期从某师兄的报告中了解到这个方法的。听完报告后，头脑风暴了一下午，觉得诺贝尔奖离自己不远了，抱着一个睥睨天下的心，搜索了影像组学。

结果发现，已经是个大热点，发的文章用「指数增长」来形容都不过分。2020 年刚半年，文章发表就近千篇，快赶上 2019 年全年的了！

图片来源：PubMed 截图

笔者不死心的又搜索了下知网与基金申请，啊，我的诺贝尔奖没了！

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当然，这些已发表的文章也证实了影像组学研究确实是一个大趋势，并且用影像组学这个方法发的文章很受期刊认可。

即便没有诺贝尔奖，也可以看到影像组学的文章在肿瘤，心血管，神经，影像领域的高分杂志都有发表。

图片来源：PubMed 截图

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让我最最兴奋的是，像我们这些没啥条件收病例的医学生、小医生也能做。毕竟，谁的医院还没有一个图像存储与传输系统呢，虽然落灰，里面可是储存这近几年，甚至近十年的影像资料！

影像组学是什么？

说了这么久，这个影像组学（Radiomics）到底是啥？（开始正经科普！）

其实，它就是一个新兴的方法学，能够帮助医生做临床诊断与治疗，而且还在高速发展中。

这个方法学是由一位荷兰学者首次提出，本职是借助软件从医学影像图像（CT，MRI，PET）中挖掘影像特征 ，然后筛选最有价值的影像特征，用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等。

其实，说白了就是让机器帮你看片子：

你要找什么类型的片子，机器来帮忙进行海量筛选；

你要找片子的哪个特征，机器来帮你迅速定位；

你要用片子看这个病有多严重，机器帮你做特征分析；

你要用片子做疾病的分类与预测，机器帮你建立模型；

一条龙服务，带你走上影像高手之路！

影像组学为什么如此受欢迎？

举个肿瘤领域的栗子！

在肿瘤诊断领域，最开始判断肿瘤标记物的表达情况，是对患者进行活检采样，只能单点单次采集，没办法确定肿瘤在不同时间与不同位置的表现，也就是我们所说的时间与空间异质性。

而有大佬提出影像学作为临床常用诊断工具，可无创、实时、重复地获取肿瘤信息，在肿瘤治疗与预后预测方面都有巨大潜能。

但影像数据庞大，靠肉眼去一张一张筛选，工作量大不说，还不准确，很难实际应用。借助影像组学分析手段，就可以让机器帮我们筛选最有价值的疾病特征。

与活检对比而言，它有明显的优势，不仅可以减少活检带来的痛苦，也在一定程度上提高了工作效率，减轻患者经济上的负担，为将来患者病情复查提供更健康和安全的途径。

当然，影像组学并不局限于肿瘤领域，其他疾病也可以将其应用其中。 

影像组学，需要机器学习等人工智能领域的技术发展，这也是为什么影像组学从 12 年才开始崛起的原因。前期就算有想法，也需要技术到位了才能实现。

看！人工智能并不会取代医生，而是帮助我们更好的做医生！

当然，自己也要学习，毕竟原地踏步，还是有可能被机器淘汰！

影像组学能做哪些方向的研究？

（1）用于组织的定性研究

比如鉴别肺结节的良恶性；肾细胞癌和乏脂血管平滑肌脂肪瘤的鉴别 。由于在临床实践中， 从医院的病历系统中容易获取病灶的病理性质。因此，此类研究最容易开展， 也是目前影像组学研究的热点。

（2）用于肿瘤的基因分析

比如，有研究者用影像学组学，研究肺癌的 EGFR 突变和乳腺癌的分子分型等。

（3）用于肿瘤的临床分级分期

传统的影像学方法对于肿瘤的分期判断有一定局限性，可以基于CT影像组学方法建立预测模型， 可个体化预测结直肠癌淋巴结的转移 。 

（4）用于肿瘤的疗效评估和预后预测

传统方法的分期判断不准确，疗效评估与预后情况的预测也会有影响，而利用影像组学的大数据来进行预后的评估，可以减少人为误差，利用危险因素分层来进行更为准确的预测。

当然，影像组学只是个方法，并不局限于肿瘤领域。只是目前为止，相对其他领域而言，肿瘤领域的这些方向大家研究的比较多，算是比较成熟。

不说了，笔者要去认真学习这个热门新方法了，毕竟股票上车上晚了，基金买到顶峰了，而影像组学这个未来的大热门，还在发展前期。现在跑步进场，谁都能成为「风口」上的「猪」。