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摩尔定律是戈登摩尔在1960年代的分析结果 ， 预测密集集成电路中的晶体管数量大约每两年翻一番 ， 这在过去的几十年中得到了证明 ， 因此自从核磁共振和数字放射学出现以来 ， 计算机的数量增加了超过一百万倍 。 然而 ， 尽管我们已经强调放射学是如何从本质上成为基于计算机的 ， 但我们实际上几乎没有利用自这些早期发展以来发生的计算能力的非凡增长 。
诚然 ， 重建和可视化过程的复杂性和速度有所增加 ， 但现代计算的潜在能力几乎没有产生任何影响 。 然而 ， 随着人工智能和强大的新概念的出现 ， 这种情况正在发生变化 ， 这一点很明显 。 目前计算的用途是对人类活动的补充 ， 包括图像采集和重建；图像处理和增强；具有一定量化的图像分析；图像显示和可视化；图像存储和传输；影像学与病历的某种整合 。
将这些用途与破坏性增强进行对比 ， 其中一些在我们最近的特刊中有所说明 ， 其中可能包括通过能够识别和校准个体患者的扫描仪对成像协议进行智能设计和管理 。 基于机器学习的减少图像采集和改进重建 ， 包括合成不是专门采集的图像；不完美图像的自动校正以及图像增强和降噪；自动识别和检测图像中的特征 ， 客观量化 ， 无需特定假设 ， 可用于决策支持算法 。
数据驱动的解释和自动诊断；跨不同多参数数据集的模式识别 ， 这些数据集将成像与其他类型的信息结合在一起 。 随着数字硬件和软件的不断发展 ， 这些功能越来越成为可能 。 它们解决了传统的推拉冲突 ， 因为它们有望提高效率和功效 ， 更好地利用资源并减少医疗错误 。 要充分发挥人工智能的潜力 ， 仍有几个重大挑战需要克服 。 成像数据与其他记录的集成和自动化分析将需要改进自然语言处理和结构化报告 。
正如先令和兰德曼所强调的 ， 对于诊断决策链中使用的某些算法如何进行推断 ， 迫切需要提高透明度 ， 这是获得广泛接受和用户信心的基本要求 。 算法必须在现实数据上进行评估 ， 这些数据集不是经过仔细选择的 ， 而是复制了实际设置的不完美数据集 。
它们的性能必须适用于不同的站点、供应商和人群 。 为了实现这些目标 ， 人工智能可能需要放射性大大增强的数字基础设施 ， 而新的图像重建方法可能会挑战传统图像质量指标的使用 ， 并需要新的理论方法来评估信息内容 。 随着人工智能的适当作用得到认可和接受 ， 这些挑战正在得到解决 ， 但人工智能
【算法|自从核磁共振和数字放射学出现以来，计算机的数量增加了上万倍】然而 ， 创新、经济和技术的力量似乎肯定会导致放射科医生和机器的相对角色发生根本性转变 。 有可能有一天 ， 在人类交互之前 ， 每张图像都会由计算机进行筛选和分析 。 这在多大程度上消除了对特定专业技能的需求还有待确定 。
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