AI如何驱动精准医疗：医学影像技术的变革与应用

AI在医学影像中的角色、影响与机遇

人工智能正在彻底改变医学图像的获取、分析和解读方式。这一变革开启了一个数据驱动诊断以及更快速、更个性化患者护理的新时代。

放射学被广泛认为是受人工智能影响最深刻的医学领域。事实上，迄今所有FDA批准的AI算法中，有76%专注于医学影像人工智能，这清楚地表明了这项技术的重要性。这些进展在计算机视觉领域尤为突出，计算机视觉是AI的一个子领域，专注于解释视觉输入，它使放射学发展成为一门更精确、高效和可扩展的学科。计算机视觉现在为许多核心医学影像工具提供支持，如CT、MRI、X光和超声波。

我亲眼目睹了这一变革。作为医疗AI初创公司Entelai的首席数据科学家，我帮助开发并部署了一个大脑MRI分析系统，该系统直接集成到医院影像工作流程中。该系统能自动识别和勾画脱髓鞘病变（常见于多发性硬化等疾病的神经纤维损伤区域）、测量大脑区域体积、并对萎缩模式进行分类，同时将结果输入患者的电子健康记录。

开发这套系统的过程并非一帆风顺，但如今，该系统已在拉丁美洲的多个影像中心积极使用，客户群稳步增长。这段实际经验，以及我们遇到的技术和运营挑战，构成了本文探讨的核心：人工智能如何在诊断影像领域，从图像获取到诊断，重塑这个领域。

医学影像AI概述

医学影像AI的快速发展主要归功于三个关键因素：神经网络的发展、大量医学影像数据的可用性以及图形处理器（GPU）并行计算的能力。

神经网络本质上是由按层排列、相互连接的节点（或“神经元”）组成的机器学习模型。这些网络通过一种试错形式学习处理信息，根据反馈调整内部参数。卷积神经网络（CNN）是神经网络的一种子类型，因其从图像中提取空间和分层特征的能力，特别适合计算机视觉任务。每一层识别输入的不同方面——如边缘、形状或颜色梯度——逐步构建出图像的详细表征。

尽管CNN多年来一直是学术研究的焦点，但它们突破性的性能表现直到大型、带标签的图像数据集出现后才变得明显。ImageNet就是一个里程碑式的例子，它是一个包含数百万按照层次结构组织的标注图像的数据集。这种规模的数据集改变了计算机视觉，但在其上训练大型CNN也带来了新的计算挑战（包括巨大的功耗需求）。这时GPU就变得至关重要。GPU专为高吞吐量并行处理而设计，通过处理优化神经网络所需的大量运算，显著缩短了训练时间。这使得以更快的速度训练和测试模型成为可能。

AI系统的语言和图像识别能力近年来取得了显著进步，涵盖了语音识别、图像识别和语言理解等领域。研究表明，这些系统在某些方面的表现已经超越人类。

这些技术进步使得十年前还难以想象的技术壮举成为可能。社交媒体上的面部标记、移动支票扫描和基于图像的搜索已成为日常生活的一部分。同样的原理也推动了AI在医学影像应用（包括X光、CT扫描和超声波）中的发展。AI影像技术正被开发用于增强MRI流程，包括更快的图像重建和先进的神经影像分析，以提高效率和诊断能力。例如在Entelai，我们在经过整理和标注的大脑MRI数据集上训练CNN来检测病变并估计大脑区域体积。GPU加速至关重要，尤其是在提高分割准确性的迭代过程中。

医学影像AI具有显著优势：更高的诊断准确性、更快的图像处理和更低的总体成本。然而，医疗环境的敏感性意味着自动化必须谨慎进行。挑战和伦理考量——如透明度、偏见缓解和临床验证——必须整合到产品开发的每一个阶段。

人工智能在医学影像领域的三大益处

医学影像中的人工智能帮助放射科医生工作得更快、更准确，同时减少疲劳。这加强了一支面临巨大压力的劳动力队伍，因为该领域目前正面临全球性人才短缺。有几个因素导致了这一缺口，包括专业人员倦怠加剧以及全球人口老龄化驱动的需求激增。科学界和医学界越来越多地将影像AI视为缓解这一瓶颈的一种方式，使放射科医生能够更高效地工作，并减少因疲劳导致的错误。以下是AI医学影像推动该领域迈向更具可扩展性和韧性未来的三个关键途径。

AI影像是定性医学影像分析的定量补充 放射科医生依靠多年的培训和经验来解释医学图像并得出有意义的结论。人眼擅长检测细微模式，并将患者病史等上下文信息整合到诊断推理中。然而，AI驱动的计算机视觉系统特别适合提取精确测量值并进行大规模定量分析，这对于人类专家来说过于耗时。例如，从MRI扫描中勾画和计算特定大脑区域的体积通常手动操作过于劳动密集型，但图像分析AI工具可以快速准确地完成这项任务。在实践中，我们在Entelai观察到，AI生成的定量输出帮助放射科医生更自信、更一致地验证他们的医学影像分析，即使在快节奏的临床环境中也是如此。AI影像并没有取代专家的判断，而是用客观数据和可重复的测量结果对其进行了增强。
AI医学影像分析降低错误率并改善响应时间 长时间轮班导致的疲劳会增加诊断错误的风险。AI医学影像系统可以作为放射科医生可靠的“第二意见”，标记潜在的疏忽，并提示医学专家复查模糊或高风险的发现。此外，AI驱动的分诊工具可以通过在轮班早期（此时临床医生最警觉）优先审查紧急或复杂病例来帮助优化工作流程。这些系统可以分析诸如排班表和历史表现数据等变量，以更策略性地分配病例。虽然具体方法因实施而异，但分诊驱动的工作流程在减少诊断延迟方面已显示出有希望的结果。例如，在一项针对胸部X光的研究中，AI优先级排序将图像报告的平均周转时间从11.2天减少到仅2.7天。随着AI工具的成熟，在其他成像方式中可能也能实现类似的收益，从而为患者带来更快速的诊断和更早的干预。
降低成本与全天候可用性 通过自动化重复性任务和简化图像分析，AI在诊断影像中有潜力降低运营成本。这些效率可以使诊断服务对医疗系统来说更实惠，对患者来说更易获得。与人类放射科医生不同，AI系统不需要休息，可以不受时间或人员限制，为护理团队提供不间断的支持。这种24/7的能力在偏远或服务不足的地区尤其有价值，因为在那里获得专家解读的机会往往有限。

使用AI进行诊断成像的三个关键挑战

尽管具有显著优势，但部署AI用于诊断目的仍存在必须仔细解决的伦理和技术挑战。这些并非抽象问题，而是具有重大监管影响的实际问题，特别是在GDPR和欧盟AI法案等国际框架日益对透明度和问责制等考量设定要求的情况下。以下是当今医学影像AI面临的三个关键障碍。

数据集偏见 在整理拉丁美洲各诊所的训练数据集时，我亲眼目睹了这一步骤的复杂性和关键性。机器学习模型的可靠性仅取决于其训练数据的质量。当数据集缺乏多样性或未能反映其服务的人群时，生成的模型可能会延续这些偏见。研究表明，这可能导致对代表性不足群体的不准确诊断，加剧健康差距。为避免这种情况，构建数据集时应刻意关注人口统计和临床多样性。数据集再平衡、数据增强和模型重新校准等策略可以帮助缓解偏见，但这些努力必须是更广泛、持续性的伦理AI开发承诺的一部分。我们在Entelai的工作需要与众多诊所建立合作伙伴关系，让它们参与创建全面的数据集，并征得同意为数据池做出贡献的个体患者的同意。
模型泛化 要使医学影像人工智能在不同的医疗环境中都具有临床实用性，它必须在来自不同成像设备和患者群体的新数据上可靠地执行。这种能力被称为泛化，是开发诊断AI系统的关键挑战之一。实际上，泛化指的是模型将其从一个数据集中学到的知识应用于另一组独立的、以前未见过的数据的能力。例如，在一个制造商MRI机器的大脑扫描数据上训练的模型，当应用于不同供应商的图像时，可能表现不佳，这是因为分辨率、对比度或成像协议存在差异。这些差异会降低诊断准确性并损害临床信任。因此，构建稳健、可泛化的模型不仅需要多样化的训练数据，还需要跨一系列数据源的积极验证。我们在Entelai的部署管道中就遇到了这个挑战。各诊所间成像设备和采集设置的差异偶尔会导致系统性能下降。为应对此问题，我们实施了一个专门的监控框架，由我们的质量保证团队密切监督，以跟踪每个新诊所的整合情况。当检测到性能显著下降时，我们的团队会通过微调现有模型或开发专门的模型来响应，这些新模型会根据新环境特定的数据分布进行校准。这一经验强调了实时监控的重要性，这是负责任AI部署的关键组成部分。监控有助于及早发现性能不佳，使团队能够在不准确结果影响到患者或临床医生之前进行干预。在动态的临床环境中，现实条件往往与训练场景不同，适应性和监督对于维持模型性能至关重要。
缺乏可解释性 AI医学影像模型通常作为黑盒运行，这意味着其决策过程可能不透明，甚至对构建它们的开发人员也是如此。虽然这些系统可能提供准确的结果，但其缺乏可解释性构成了临床信任和采纳的障碍。临床医生和患者都需要理解诊断背后的理由，而不是仅仅表面接受。为解决这个问题，研究人员开发了各种可解释性技术，通常分为三类：
- 视觉技术，如显著性图，突出显示对模型输出影响最大的图像区域，让临床医生看到模型在形成结论时“看”了哪里。例如，叠加在CT扫描上的显著性图可以帮助精确定位模型检测到异常的区域。
- 文本技术生成简洁的解释，用通俗语言描述模型的推理过程。这些通常作为决策支持文本来实现，为临床医生提供输出背后逻辑的书面总结。
- 统计技术提供结构化数据——如特征重要性分数或模型比较——以阐明预测是如何做出的。特征重要性分析识别哪些图像组成部分对结果影响最大，而模型比较则允许团队评估不同模型在同一数据集上的表现。当将显著性方法应用于胸部X光时，与检测到的异常相关的区域会使用热图高亮显示，为放射科医生提供支持诊断的视觉线索。可解释性是一个快速发展的领域，提高透明度对于建立信任和确保AI在诊断工作流程中安全、负责任的部署至关重要。欧盟2024年的AI法案明确规定了高风险应用中透明度和可解释性的监管要求。到2026年8月，这些系统必须设计成使医疗保健提供者能够解释AI输出并适当使用它们，同时获得关于性能局限性和已知风险的清晰信息支持。

AI在医学影像中的准确性如何？

研究表明，在某些应用中，AI系统的准确性与专家放射科医生相当，甚至超过他们。例如，在乳房X光筛查中，一项大型人群研究发现，AI的表现与双重读片（一种质量控制实践，由两名独立的放射科医生审查每次扫描）相当，同时将工作量减少了44%。在另一项关于乳腺超声的研究中，AI系统将假阳性降低了37.3%，将不必要的活检降低了27.8%。不过，准确性在很大程度上取决于用例和数据集质量。研究人员发现，在受控研究环境中训练的模型，在部署到现实世界的临床环境（患者群体和图像质量各异）时，可能表现不佳。这凸显了医学影像中人类与AI协作的重要性：AI应被视为人类专业知识的补充，将计算速度和模式识别与实地的医学判断相结合。持续的性能验证和人工监督对于确保可靠、适合上下文的结果至关重要。

利用AI影像实现放射工作流程现代化的四个步骤

医学影像工作流程的每个阶段都提供了通过AI改进的机会。AI模型被用于检测乳腺癌、肺癌、结核病和心血管风险等疾病的早期迹象。从获取图像到最终报告阶段，AI技术正在帮助放射科医生以更高的效率和准确性工作。以下是AI如何整合到放射学管道中的分步概述。

步骤1：图像采集 任何影像工作流程的第一步都是获取清晰、高质量的图像。此处引入的错误可能会在整个管道中蔓延，导致患者辐射暴露增加或诊断延迟。AI工具现在可以帮助在最常见的医学影像用例中最小化这些风险并提高采集效率。

CT：像Radiology Smart Assistant这样的系统支持自动患者定位，在扫描仪内正确定位身体，以确保感兴趣区域居中并在视野内。这些工具还执行错误标记，实时识别运动伪影等问题。这减少了不必要的辐射暴露并提高了扫描效率。
MRI：西门子医疗应用深度学习来加速图像采集并改进图像重建（将原始信号数据转化为清晰、高分辨率图像的过程）。AI还可以自动化切片定位，决定在身体的哪个部位获取图像，并根据临床上下文建议适当的扫描协议。
荧光透视：FluoroShield实现自动准直，在手术过程中动态调整X射线束的大小和形状。这最大限度地减少了对周围组织不必要的辐射暴露，并提高了对感兴趣区域的图像聚焦，这对于胃肠道或心血管系统的动态研究至关重要。
超声波：AI辅助超声工具实时识别解剖标志，引导超声技师找到正确的成像平面，并自动化器官识别。这在护理点环境中特别有帮助，因为扫描质量会显著影响诊断。

步骤2：图像预处理 一旦图像被捕获，就必须从原始数据转换为临床可用格式。这个阶段称为预处理，涉及降噪、伪影校正和图像重建，以增强一致性和诊断质量。AI技术在这方面尤其具有影响力，即使扫描条件不理想，也能实现更快、更准确的处理。

CT：像TrueFidelity这样的工具使用深度学习从低剂量扫描中重建图像，在最小化辐射暴露的同时保留精细的解剖细节。通过学习高质量示例，这些模型可以减少伪影并改善对比度，帮助放射科医生更有信心地解读细微发现。
MRI：AI被应用于加速MRI扫描时间并提高重建保真度，即使使用欠采样的数据也是如此。深度学习模型可以恢复缺失的空间信息并减少噪声，产生更清晰、分辨率更高的图像，这对于检测小病变或细微结构变化尤其有价值。需要注意的是，尽管对这些用例有积极影响，但所有图像增强技术都存在引入伪影或过度平滑区域的风险，这可能掩盖异常或生成原始扫描中不存在的细节。稳健的验证和临床监督对于确保诊断可靠性仍然至关重要。

步骤3：图像分析与解读 一旦图像经过预处理并准备好解读，下一步就是分析，这可以说是AI与医学影像结合最令人兴奋的阶段。在这里，AI模型协助识别异常和分类医疗状况，并可以自动化常规任务，如图像分割，让放射科医生专注于更复杂的诊断挑战。这些任务是许多临床决策的基础，对放射科医生来说通常是最劳动密集型的。

检测：这涉及自动识别图像中肿瘤、骨折或结节等特征的存在和位置。AI医学影像分析模型经过训练可以识别特定模式，如异常肿块的密度或形状，并可以用边界框或标记标记出感兴趣区域。检测工具可以加速诊断时间，并降低忽略细微或偶然发现的风险。
分割：在此步骤中，AI系统通过将图像划分为带标签的区域来分离解剖结构或异常。例如，分割模型可以勾勒出脑室轮廓、描绘肿瘤边缘或分离肺叶，通常可以精确到像素级别。这使得精确测量、体积分析和3D重建成为可能，这对于治疗计划、手术导航和疾病监测至关重要。
分类：在检测和分割之后，AI可以为发现分配诊断标签，例如确定病变是良性还是恶性，或分类与疾病进展一致的組織变化。分类模型通常包含概率评分，为临床医生提供一个置信水平，可以指导进一步调查或行动。检测、分割和分类功能支撑着医学影像人工智能的广泛临床应用：
X光：胸部X光的AI工具可以检测肺炎、胸腔积液或心脏肥大等病症，其准确性通常可与人类放射科医生相媲美。在乳房X光检查中，AI被部署为第二读者，以识别乳腺癌的细微迹象并减少假阴性。这些系统有助于对高风险病例进行分诊，并在放射学专业知识有限的环境中提供决策支持。
CT：在COVID-19大流行期间，AI驱动的CT分析成为检测该疾病肺部特征的有力工具，使临床医生能够在快节奏、大容量的临床环境中对患者进行分诊。这些工具还支持疾病严重程度的监测和长期肺部变化（通常在康复后持续数月）的评估。另外，在牙科成像中，全自动AI系统已与锥形束CT（CBCT）集成以描绘牙齿结构，其分割精度与经验丰富的放射科医生相当，同时运行速度提高了500倍。
MRI：在神经影像学中，像FastSurfer这样的AI工具使用深度神经网络，通过自动识别受多发性硬化等病症影响的区域来加速大脑分割工作流程。同时，我们在Entelai开发的AI系统实现了对皮质和皮质下大脑区域的自动分割，支持临床诊断和神经退行性变的纵向追踪。
超声波：AI技术正被用于提高各种超声应用（包括乳腺成像和超声心动图）的一致性和诊断准确性。特别是，深度学习可以引导图像采集并自动化解读，减少对操作者专业知识的依赖，并扩大高质量护理的可及性，即使在资源有限或偏远地区也是如此。

步骤4：报告生成与临床沟通 放射工作流程的最后一步是生成结构化报告，将发现结果综合成可供转诊医生使用的可行见解。这些报告高度专业化，通常充满临床术语，必须在精确性和效率之间取得平衡，尤其是在大容量环境中。传统上，放射科医生口述或手动输入发现结果，但这个过程可能耗时且容易不一致。 AI正开始通过支持报告生成和理解来改变这一阶段。自然语言处理（NLP）工具可以从图像分析中自动提取关键信息并起草初步报告，减少文档负担并标准化术语。虽然并非完美无缺，但这些系统与专家审查结合使用时，可以支持一致性和速度。先进的系统还在探索报告简化，将技术性发现转化为非专科医生或患者易于理解的语言。随着这些功能的发展，它们有潜力简化临床团队间的沟通并改善护理连续性。

理解诊断影像AI的构建模块

AI模型根据其处理的输入类型（如图像、文本、音频或传感器数据）及其设计产生的输出类型而有所不同。许多临床工具将多个模型组合成一个管道，甚至组合成整合视觉、语言和实时传感器反馈的多模态系统。从CNN到Transformer，各种AI模型通过处理视觉、文本、音频和传感器数据来支持医学影像系统，并且经常跨模态协同工作。以下是主要的医学影像AI模型类型及其使用方式的概述：

图像和视频模型是放射学AI的核心，包括我们在Entelai开发的系统。CNN常用于分类和分割任务，如检测肺结节或测量器官体积。更先进的架构如视觉Transformer可以捕捉更广泛的空间上下文，而生成模型，如生成对抗网络（GAN）、扩散网络和变分自编码器（VAE），越来越多地用于图像增强、合成数据生成和风格迁移。
文本模型帮助构建和解释放射工作流程的书面部分。基于Transformer的模型如GPT和BERT（双向编码器表示Transformer的缩写）可以总结报告、提取结构化发现，甚至将技术性成像描述翻译成患者友好的语言。其他模型使用词嵌入根据上下文捕捉医学术语的含义，或使用长短期记忆网络（LSTM）处理随时间变化的序列文本（如放射学笔记）。需要注意的是，文本模型偶尔会产生幻觉，因此医疗保健提供者必须始终仔细审查其输出，以确保临床准确性。
音频模型应用于临床环境中的信号处理、语音识别和语音命令功能。这些包括循环神经网络（RNN）、LSTM和Transformer，它们为实时转录工具提供支持，使放射科医生能够免提口述发现。除了转录之外，传统的语音合成技术和变分自编码器被用于创建或增强临床音频，例如生成听起来自然的语音或过滤录音中的噪音。
传感器和执行器模型解释来自物理设备（如超声探头或机器人器械）的实时输入，并生成指导运动或定位的输出信号。这些模型依赖于信号处理、控制理论和强化学习，根据传感器反馈持续调整动作，从而提高精度并减少手术过程中手动校正的需求。随着医学影像AI系统变得更加复杂，这些模型类型越来越多地跨模态集成。例如，一个多模态平台可能结合大脑MRI分割、临床文本分析和纵向追踪，以支持对神经退行性疾病进行更全面的评估。这种融合正在为诊断系统打开大门，这些系统可以综合不同的临床数据流，提供更广泛的以患者为中心的洞察。

AI在医学影像中的未来趋势是什么？

当前医学影像AI的浪潮主要由计算机视觉的进步推动，自然语言处理在报告生成和结构化文档方面的额外收益也起到了作用。但一个新的篇章正在开启——专注于能够将医学图像、临床文本、传感器数据和患者病史等多种输入整合到统一诊断模型中的多模态AI系统。这些发展预示着能够改变整个诊断过程的通用医疗AI模型的到来。这些下一代系统旨在超越孤立分析单个扫描。相反，它们可以综合跨模态和时间的信息，考虑先前的成像、实验室结果和医生笔记，以生成更全面、更具临床实用性的报告。这种转变反映了人类临床医生的推理方式，从多个数据点汲取信息来指导判断，而不是仅仅依赖一张图像或一项测试。我在Entelai期间，我们朝着这个方向迈出了基础性的一步。我们将自动化大脑MRI分析与电子健康记录集成，以帮助放射科医生在时间量化趋势的背景下解读新发现。随着这些能力的发展，它们让我们得以一窥AI如何超越图像解读，开始支持更广泛的临床推理。为了实现这一潜力，技术进步必须与仔细验证和伦理部署相匹配。AI在医学影像中的部署受到监管障碍以及对透明算法的需求的影响，这些算法需要建立信任并确保问责。可解释性、监管批准、数据集偏见以及需要高质量标注数据来确保准确和公平结果等问题，将塑造这些系统达到广泛采用的速度和负责任程度。教育倡议和峰会在探讨这些伦理考量的同时，也探讨了将AI整合到放射学实践中的法律方面和培训要求。整合必须强调人类专业知识的重要性，医学影像中的人工智能是辅助而非取代放射科医生，在保持高质量患者护理和人类临床判断的同时，提高诊断准确性和效率。如果做得好，AI影像的下一个阶段可以将诊断从静态快照转变为一个持续学习、决策支持的生态系统，大规模提供更丰富、更个性化的护理。

本文呈现的技术内容由 Roman Vlasov 审阅。

基础知识问答

AI如何应用于医学影像？ AI在医学影像中的应用实现了更高的准确性和效率，同时减少了诊断周转时间。它为CT扫描、MRI、X光和超声波等关键技术提供支持，并提供增强的图像质量和自动化解读。AI还通过模式识别和预测分析支持早期检测。

AI何时首次用于医学影像？ AI在医学影像中的探索始于20世纪60年代，主要用于模式识别等任务。Film Input to Digital Automatic Computer（FIDAC）是一个早期例子，它被开发用于数字化和解读医学图像。随着深度学习的兴起和对大型标注数据集的获取，该领域在2010年代取得了显著进步，从而催生了更准确、可扩展的诊断工具。

AI如何应用于CT扫描？ AI在CT扫描中用于优化图像采集和增强诊断质量。它通过先进的重建技术减少噪声和伪影，并支持对组织和器官的详细分割，帮助标记异常。通过自动化医学影像分析加速诊断，AI最大限度地减少了重新扫描的需要，从而减少了患者的辐射暴露。

AI会取代放射科医生吗？ 尽管AI正在通过提高诊断准确性和加速图像解读来改变放射学，但它预计不会取代放射科医生。相反，AI正越来越多地用作决策支持工具，在患者护理中增强而非取代人类专业知识。