重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇中文文章，如下：

文章标题：人工智能如何重塑医学影像

随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景被发掘出来。医学影像领域也没有例外。人工智能技术通过图像识别和分析，可以提高医生和放射学家的定量化分析和诊断效率，提高疾病诊断的准确性和早期发现率，同时降低鉴别诊断的漏诊和误诊率。

预训练模型是人工智能技术中的一种常用方法。通过在大规模语料库上进行无监督预训练，模型可以自动学习到高级别的语义特征，提高对话题或领域的理解。在医学影像处理中，人工智能的预训练模型可以预测某些疾病的发生概率，或者检测出一些异常的部位。

值得一提的是，人工智能技术还可以通过对抗性训练提高医学影像领域的应用效果，避免因样本中的噪声或其他因素而导致的误判。通过对抗性训练，人工智能的诊断准确率可以被提高，从而提高诊断能力和效率。

未来，人工智能技术预计将在医学影像领域继续发挥重要作用。通过不断深入的研究和探索，相信我们会看到更多的应用场景和解决方案，帮助医学影像技术更好地服务于人类的健康。
以下是重写后的文本：

以下是我提供的一篇中文文章：

文章标题：人工智能对医学影像的影响

借助人工智能技术的发展，医学影像领域的应用场景越来越多。人工智能技术可以通过图像识别和分析，提高医生和放射学家的定量化分析和诊断效率，同时提高疾病诊断的准确性和早期发现率，并降低鉴别诊断的漏诊和误诊率。

人工智能技术中的一种常用方法是预训练模型。通过在大规模语料库上进行无监督预训练，模型可以自动学习高级别的语义特征，提高对话题或领域的理解。在医学影像处理中，人工智能的预训练模型可以预测某些疾病的发生概率，或者检测出一些异常的部位。

通过对抗性训练，人工智能技术还可以提高医学影像领域的应用效果，避免因样本中的噪声或其他因素而导致的误判。通过对抗性训练，人工智能的诊断准确率可以被提高，从而提高诊断能力和效率。

未来，人工智能技术在医学影像领域将继续发挥重要作用。通过深入的研究和探索，我们有望看到更多的应用场景和解决方案，帮助医学影像技术更好地服务于人类健康。