未来放射科：Al 如何助力CTMR 诊断，让检查更精准...

伴随着人工智能的发展，放射科也发生了翻天覆地的变化。CT、MR是临床影像诊断的主要方式，其是否准确、高效直接关系到疾病的诊断。本文从AI在图像分析、流程优化两方面入手，拆解AI是如何通过病灶检测、参数优化、报告生成等技术革新去解决传统CT/MR诊断的痛点的，普及AI技术的应用原理和临床价值，使大众了解放射科未来是精准化、高效化、个性化的，消除大众对于AI诊断的误解，呈现出现有技术赋能之下医疗诊断的新面貌。

一、AI 赋能图像分析：从 “肉眼筛查” 到 “智能精准识别”

（一）病灶检测：毫秒级定位，降低漏诊风险

传统的CT、MR诊断时医生需要看几百张甚至上千张图像才能找到病灶，费时费力，受疲劳、经验差异等因素的影响大，容易造成微小病灶漏诊。用AI的深度学习算法可以做到病灶的自动、高精度检测。肺部CT扫描时，AI系统能在3秒内把整个肺的图像分析完毕，找到1mm的小结节，把结节的位置、大小、密度等信息标出来，检出灵敏度高于95%，人工做不到。在脑部做MR检查的时候，AI可以很快找到脑出血、脑肿瘤等病灶的位置，为急症病人争取抢救的时间。机器初筛、医生复核的模式既减轻了医生的工作量，又大大提高了诊断的准确性。

（二）病灶定性：智能分析，辅助精准判断

AI不仅可以定位病灶，还可以帮助医生做病灶的定性诊断，解决临床上良恶性不能鉴别的难题。经过大量的标注影像数据的训练之后，AI系统就可以获取病灶的纹理、形态、强化特征等特征，再和数据库中病例比对，得出良恶性预测结果。肝脏做CT增强扫描的时候，AI可以分析病灶的血供状况，分辨肝细胞癌和血管瘤以及脓肿这些不同的病变，给医生出具量化分析报告，缩减主观判断出错的概率。乳腺MR检查中AI可以区分乳腺病变的动态加强曲线来判断病变性质，对乳腺癌早期筛查起着重要的作用。

（三）多模态融合：打破影像壁垒，全面评估病情

CT和MR各有成像优势，临床一般需要结合两种影像做综合诊断。利用AI技术对CT、MR图像进行多模态融合分析，用图像配准、特征提取等算法把两种影像的互补信息融合在一起，得到更完整的病情评价报告。在治疗肿瘤的时候，AI可以把CT的解剖信息同MR的功能成像信息融合起来，准确找到肿瘤的边界，评价肿瘤侵犯的范围以及有无转移，从而给放疗计划赋予准确的参照依据。多模态融合分析可以提高诊断的全面性，也可以给个性化治疗方案的制定提供数据支持。

二、AI 优化检查全流程：从 “被动等待” 到 “高效闭环管理”

（一）扫描参数智能优化：个性化方案，提升成像质量

CT、MR扫描参数设置会影响影像质量，辐射剂量（CT）。传统的扫描采用标准化的参数，不能适应不同的体型、病情的患者。根据患者年龄、体重、病灶所在部位等制定个体化的扫描方案。儿童患者时AI会调节CT管电流、管电压，降低辐射剂量但是保持清晰的成像效果，肥胖患者时AI会调节MR扫描序列、参数，减少伪影干扰提高图像质量。智能化参数设置既可以保证检查的安全性，也可以提高扫描的针对性。

（二）报告自动化生成：缩短等待时间，规范诊断表述

传统的CT、MR报告需要医生手工整理图像数据、描述病变，一份报告大概需要30分钟以上，患者等待时间长。AI技术可以实现报告的自动生成，图像分析结束后自动提取病灶的关键信息（位置、大小、性质等），按照临床规范格式生成初步报告，医生只需要核对修改后就可以定稿，报告生成时间不超过5分钟。AI生成的报告格式规范、数据准确，能减少医生个人表达不同导致的沟通误会，让医疗服务更规范。

（三）病例智能管理：辅助临床决策，助力学术研究

放射科存档的大量CT、MR病例是临床诊断的财富，也是学术研究的财富。由于存在AI所创建的病例库，所以能够对病例实施智能化的检索以及分析。医生诊治疑难病例的时候，AI根据病灶特征快速找到相似病例给医生提供参考，AI对病例数据统计分析，发现疾病影像学特征和发病规律，给学术研究提供数据支撑。

三、结语

AI技术用精准、高效、个性化的方式改变放射科诊断模式。病灶毫秒级检测、个性化扫描方案的制定、自动化报告生成、病例智能管理，AI在CT/MR诊断全流程中起着重要的作用，可以解决传统诊断漏诊率高、效率低、标准化不足的问题，也可以给医生提供有力的技术支持，使诊断更精准、流程更高效、患者体验更好。伴随着AI技术同医疗影像的不断融合，放射科将会出现一种以AI辅助、医生把控为特点的新智能诊断模式，给疾病的早期发现、精准治疗提供更好的保障。大众不必担心AI会取代医生，应该期待技术赋能所带来的更好的医疗服务，使影像检查真正成为守护健康的火眼金睛。