人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指创造并运用算法来模拟人类智能过程，让计算机像人类一样思考和行动。想象一下，如果计算机能够像我们诊断医生一样看懂图像、协助我们写报告，那该有多方便！AI技术在各个领域都异常火热，特别是在医学影像领域，就是通过电脑来协助医生看病人的X光片、CT、MR等扫描等图像，让医生更快速、更准确的判断病情、诊断疾病、预测预后。今天我们就来聊一聊AI在医学影像诊断领域中带来的好处、用在哪些场景以及目前遇到的挑战和未来发展方向

一、AI技术在影像诊断报告中的好处

(资料图)

1. 提升效率：传统的影像诊断报告需要医生花费大量时间和精力进行图像分析，然后写下报告。而AI技术能够利用自动和智能的方法,迅速精确的解析影像数据,从而得到详尽的诊断报告。这样不但极大提高了医务人员的工作效率,还降低了人们的工作强度，并将人为差错的可能性降到最低。

2. 提高准确度：医学影像检查是一个复杂而琐碎的工作,要求医生拥有大量的实践经验和专业知识。而AI技术能够运用机器学习和深度学习算法,在大量的影像资料中了解和获得最有价值的特征,以协助医师正确地评估和预测病情。有研究表明，AI在某些疾病的诊断中已经达到甚至超过了人类医生的水平。

3.标准化报告：影像诊断报告的撰写通常涉及医生个体的主观因素以及各家医院的要求，导致报告的风格和内容存在差异。然而， AI不受这些影响，它可以通过规范化的算法和模型，生成统一、标准化的诊断报告，提供一致的结果。

4. 个性化解读：世界上没有两片完全相同的树叶，同样的，每个患者情况都是不一样的，患者病情和生理特征都是独一无二的，而AI技术可以根据患者的个体差异和需求，实现个性化的医学影像解读。

二、AI在影像诊断报告中的应用场景

1. 辅助医生准确诊断：AI技术可以自动分析并解读影像图像，辅助医生进行诊断。例如：在对肺结节的检查中,AI可自动识别和记录肺结节,并鉴别实性结节、磨玻璃结节和混合磨玻璃结节,以辅助医生做出判断与分析,并协助医生在更早期的时候发现肺癌。在肺部感染中，AI可以快速判断肺部的感染程度，评估肺叶和肺段的感染体积及比例，计算肺组织渗出及实变的范围及体积，提供更详细及可靠的诊断依据。在血管斑块分析方面，AI也可以准确并标记斑块的位置和性质，帮助医生判断血管的严重程度。在骨折诊断中，AI可以快速判断骨折的类型和严重程度，提供可靠的诊断依据。

2.评估与提高影像质量：医学影像质量对于准确诊断至关重要。AI可以通过分析影像数据，评估图像的质量，并提供优化建议。例如，对于有金属伪影的CT图像，AI可以通过去金属伪影技术减轻图像伪影，提高图像质量。对于低剂量CT图像，AI可以通过图像重建算法提高图像质量，减少噪声和伪影。

3.疾病预测与风险评估：AI技术可以通过学习大量的病例数据和相关的临床信息，建立预测模型，帮助医生进行疾病的预测和风险评估。例如，在心血管领域，AI可以通过分析心脏影像和患者的临床数据，预测心脏病发作的风险。在卒中方面，AI通过分析颈动脉及脑动脉斑块，可以对脑卒中的发生风险进行预报，为临床及时干预提供可靠依据。

三、AI在影像诊断报告中遇到的挑战和未来发展方向

虽然AI在医学影像领域有着巨大的潜力，但同时也面临着一些挑战，首先是数据安全问题，医学影像数据包含大量的敏感信息，对于数据的隐私和安全保护是一个重要的挑战。在使用AI技术时，需要制定严格的数据管理和隐私保护政策，确保患者数据的安全性和隐私性。其次是诊断的可靠性问题，AI技术目前还没有成熟，在不同应用场景诊断往往会出现一些误差。在肺结节的一些诊断中，AI往往将一些细小的血管断面误认为肺结节。在骨折的诊断中，AI有时将呼吸伪影较重的患者的正常肋骨断面误认为是肋骨骨折。由此可见，当前影像诊断医生还不能完全依赖AI对疾病进行诊断，AI技术还需要进一步完善。展望未来，随着数据量的不断积累，AI模型的性能将进一步提升，未来远程医疗将得到进一步普及，AI技术可以通过云端实时分析影像数据，为偏远地区的患者提供及时的医疗服务。

总之，AI在现代医学影像领域的应用正在改变着医学诊断的方式。它提供了自动化、高效性和准确性的优势，拓展了医学影像诊断的应用场景。然而，AI在影像诊断报告中还面临一些挑战。未来，随着AI技术的不断提高和研究的深入，必将为现代医学影像诊断发展插上腾飞的翅膀，为临床医生提供更可靠的辅助决策工具，促进个体化医疗的发展。

作者：

唐小波 上海市第一人民医院嘉定医院/上海市嘉定区江桥医院放射科

王夕富 上海交通大学医学院附属第一人民医院放射科，上海市第一人民医院嘉定医院/上海市嘉定区江桥医院放射科