研究显示，医疗影像数据每年的增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅约为4.1%，这意味着放射科医师在未来将超负荷工作；这必将会大大降低医师的诊断效率，甚至降低诊断准确性；另外，由于医疗影像诊断对医师的诊断经验有着较高要求，而在发展水平较低的地区，经验丰富的诊断医师资源相对匮乏。为在一定程度上减轻放射科医师压力，计算机辅助诊断（CAD）系统(AI+医疗)被提出。近年来，深度学习发展迅猛，众多计算机视觉任务由于深度学习的兴起而快速发展。以数据驱动的深度学习模型可以通过构建医疗影像辅助诊断系统,从而快速处理大量的医疗影像数据。CAD并非全自动诊断，其原因是不经过医生检验的自动诊断有时会导致误诊。目前医学图像CAD研究并不是要取代医生在图像诊断中的作用，而是为医生提供过去没有的辅助工具，帮助医生提高诊断敏感度、特异度和准确度。
