第一章　医学影像人工智能基本概念和专业术语

第一节　医学影像人工智能术语规范化的重要性和意义

随着人工智能（artificial intelligence，AI）在计算机视觉领域的不断发展，AI技术在医学影像上的运用愈加广泛。医学影像AI术语的规范化对于医学影像AI领域知识的开拓、新理论的建立及应用的推广等具有重要意义，其重要性和意义具体体现在以下几个方面：

第一，医学影像AI术语的专业性。医学影像AI术语具有鲜明的专业特色，它是影像科医生与AI从业人员之间的共同语言。两者之间有效的沟通不仅需要影像科医生对AI领域术语有一定的了解，如分割、标注、监督学习和数据增广等概念；还需要AI从业人员对影像或临床术语有一定的了解，如高密度、增强、伪影等概念。同时，AI领域因其不断更新与发展，新词汇持续产生，已有词汇的含义也在不断更新，AI技术赋能的医学系统的更新也会导致影像或临床相关词汇的含义更新。对这些词汇的含义进行规范化，形成完善的医学影像AI领域知识系统，对于本领域的发展至关重要。

第二，医学影像AI术语的准确性。每个术语在医学影像AI领域都有明确的概念、特定的内涵，术语的规范化不仅可使同一术语在应用中保持语义的一致性，同时也能很好地区分相似概念的不同之处。从业人员在运用AI术语时需精心辨别词义，区别相似概念在用法上的细微区别，避免造成认知上的误解和使用上的混乱。如AI算法评价指标中，Dice系数和Jaccard系数都是表示模型产生的目标窗口与参考标准窗口之间的相似度，公式的分子都包含目标窗口与参考标准窗口的交集，取值范围都在0和1之间，但其具体的公式表达有细微区别。精确度和召回率都表示真阳性样本比例，不同的是，精确度表示真阳性样本在被算法判为阳性样本的全体样本中所占的比例，而召回率表示真阳性样本在全体阳性样本中所占的比例，两者所表达的意思区别很大。

第三，医学影像AI术语的通用性。医学影像AI术语的规范化有助于学科的发展和科技成果的推广。有研究表明，在术语定义抽取系统中，将公众知晓度与使用度相对较高的术语作为查询项时，系统返回的文本数量较大，文本信息与术语定义相似度高，抽取准确率高。反之，使用查询项权威度、知晓度与使用频率均较低时，搜索引擎返回的文本数量极其有限，且抽取准确率大幅度降低。同时，由于某些查询项知晓度低，返回文本中所包含的也许并不是权威机构发布的术语定义，准确性、规范性和科学性都无法得到保障。因此，术语的规范化在本学科内和各学科之间的沟通交流中具有重要作用。

（郑海荣　王珊珊　王浩　邹娟）