首篇「虚拟现实 人工智能」综上所述，浙江大学、香港中深等地发布了最新的AI医疗报告

本文全面审视了AI强化VR在医疗应用中的技术细节、工作流程和下游应用，并提出了系统的分类方法，将相关工作分为三个主要类别:医学视觉增强、VR医学数据处理和VR辅助干预，为未来的跨学科研究提供了基础。

人工智能（AI）虚拟现实的加持（VR）技术逐渐发展成为跨越多个领域的互动媒体，可以为用户提供前所未有的互动体验。在许多应用场景中，医疗被称为最具发展潜力的领域。

论文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2024/920

项目地址：https://github.com/yixuan730/Awesome-Virtual-Reality-in-Medicine

在这项工作中，浙江大学、香港中文大学深圳和圣母大学的研究人员全面审视了医疗领域的虚拟现实技术，并进行了系统的分类。

在这些作者中，吴逸璇和胡凯源是第一个。

背景介绍

人工智能技术与虚拟现实技术的交叉融合是医疗领域的一个新方向。人工智能技术和虚拟现实技术将当前数据驱动的分析与身临其境的医学诊断相结合，使其成为当前医疗卫生领域的关键研究内容。

本总结的目的是深入探讨医疗场景中虚拟现实技术的技术细节、工作流程和下游应用，同时评估其对医疗服务效率、准确性和有效性的影响。

为了系统地了解和分析AI在医学虚拟现实中的应用，本文提出了一种全新的分类方法，将医学视觉增强、VR医学数据处理、VR协助干预三大类分为当前相关领域的工作分类。这种分类方法有助于我们全面了解当前医疗VR场景中AI技术的最新进展:

增强医学视觉：专注于提高医护人员在虚拟空间中的角度感知，有助于医护人员了解复杂的解剖结构和空间关系。该类别分为虚拟物体重建和虚拟视觉增强两个子领域。

VR医学数据处理：主要讨论当前VR系统分析理解复杂医学数据的能力，讨论了VR如何帮助深入结构和病变分析，提高诊断能力，在AI的结合下为壳外科手术的不同阶段提供相应的支持。主要关注从过去的2D数据到更动态的3D数据分析方法的转变。

VR协助干涉：该领域主要介绍和分析了当前AI驱动的VR技术在实时互动医疗场景中的实际应用。该类别包括两个方向的分析和讨论:手术中VR技术的直接指导和辅助以及手术中的互动合作。

本文作为AI加持下医疗场景VR技术的首次系统调查，为今后该学科的研究奠定了基础。

图片显示了VR辅助医疗在AI加持下的工作流程：

第一，在虚拟或增强现实场景中，医学视觉增强对医务人员视觉和感知的重视。

随后，VR医学数据处理讨论了如何将虚拟现实技术与AI结合起来，帮助分析机构和病变，增强疾病的诊断和治疗能力，并在整个手术过程中给予支持。

最后，VR辅助干涉包括如何利用VR技术直接为手术过程提供指导和辅助，以及在医疗干预过程中促进医护人员的互动合作。

分类方式

为了深入研究，本文通过分类方法对AI强化具有相似目标的虚拟现实技术进行了分类。

根据诊疗程序，笔者将目前最新的方法和应用分为三类:医学视觉增强、VR医学数据处理和VR辅助干预。具体分类方法如图所示:

增强医学视觉

随着AI技术的快速发展，VR平台在诊疗过程中提供了增强医护人员视觉感知的能力。视觉增强技术可以分为两类:虚拟物体重建和可视化增强。

重建虚拟物体：通过AI增强的重建方法，医务人员可以通过更直观的方式查看医疗数据，提高对复杂解剖结构的感知和理解。医务人员通过在虚拟环境中重建真实对象(如器官、解剖结构等)。)，可以对患者的情况有更清晰、更全面的了解，有利于进一步的治疗规划和决策。当前，基于机器学习的前沿重建方法主要可分为两类：生成模型和神经隐藏函数。

例子：基于深度信息的全场景手术室重建

可视化增强：致力于改善医护人员在培训或手术阶段的视觉感知。这种技术为医护人员提供了强化的视觉感知，通过让医护人员沉浸在增强现实或虚拟现实的手术场景中，使他们能够以更高的精度执行治疗程序，从而提高治疗效果。这个领域主要包括两个方面:提高渲染方法和增强视觉感知。

例:在点云超分和点云补齐的基础上，提高原有手术桌重建的质量

处理VR医学数据

增强视觉在虚拟环境中为医疗数据处理提供了额外的分析能力。医务人员可以利用虚拟现实技术的身临其境、互动特性，获得额外的视觉信息帮助，打破传统场景中2D数据在各种医疗场景中的局限性。具体分类如下:

结构和病变分析：在医疗场景中，使用各种数据类型，如点云、网格、体素等。(具体分类如下表所示)促使AI加持下的VR系统更全面地分析解剖结构和病变，从而为准确诊断提供额外的感知信息。

疾患诊断：基于对虚拟现实场景医疗数据的全面分析，可以为语义分割、特征提取、知识嵌入等多种分析诊疗方法奠定基础。

术中支持：在数据分析和诊断的基础上，基于VR医学数据的分析提高了手术的准确性和有效性，包括术前规划、术中跟踪识别和术后分析反馈。

对比多种三维医疗数据及可视化结果

协助VR干预

VR协助干涉基于AI强化的可视化和分析技术，显示了其在诊疗和手术阶段增强医务人员能力的巨大潜力。

本章主要讨论虚拟现实技术如何在手术过程中直接为医务人员提供指导，并通过交互和合作的方式为医务人员提供反馈。

术中干涉：通过在虚拟现实平台(如物体分割、手术阶段识别等)上集成AI加持的诊疗功能。)，直接为手术中的医护人员提供指导或帮助。该技术包括整合多模式数据输入和多平台结合。

互动合作：利用人机交互技术为诊疗人员提供交互式的术中反馈。最近的视觉问答（VQA）回答视觉问题定位（VQLA）技术在这个领域起着关键作用。

当前的挑战和未来展望

当前挑战

数据与集成：高质量、多元化的数据集对于培养高性能的AI模型尤为重要。然而，AI驱动的医疗虚拟现实技术所需的培训数据仍然稀缺和碎片化。同时，将AI-VR结合到现有的医疗健康系统中是一项复杂而艰难的任务。

伦理与法律：在AI辅助医疗领域，患者隐私、数据安全和知情同意尤为重要，AI-VR系统必须保证患者的隐私和安全。在这方面，当这一领域出现错误时，责任问题仍然没有得到解决，这使得医疗服务提供商、技术人员和患者面临的法律问题更加复杂。

顾客接受度：AI系统的“黑盒子”特性可能会影响用户的信任和接受。因此，医务人员通常需要了解AI辅助诊疗背后的决策过程。此外，为各种用户设计一个友好的页面，克服医护人员和患者对新技术的恐惧，对于AI-VR辅助医疗的实施尤为重要。

未来展望

沉浸式医疗：AI算法的发展进一步帮助VR技术在沉浸式医疗场景中提供更准确、更高效的解决方案。例如，在VR医疗场景中整合自然语言理解（NLP）增强对病人语音和病例的理解，模块。

定制化的医疗干预方法：使用AI算法分析用户在VR场景中的互动，然后定制治疗方案并做出决策。这种方法特别适用于心理保健场景。

AI实时诊断和治疗分析：AI加持的虚拟现实技术有潜力改变远程医疗和医疗培训，尤其是在资源匮乏的地区。通过实时数据分析，AI平台可以提供实时的诊疗支持，辅助诊疗过程中的决策，提高医疗健康环节的普遍性和公平性。

参考资料

https://www.ijcai.org/proceedings/2024/920

本文来自微信微信官方账号“新智元”。作者:新LRST 好困，36氪经授权发布。

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