人工智能提升放射学质量与效率
人工智能（AI）在放射学中正被日益广泛地应用于提升影像质量和优化运营流程。在繁忙的CT和MRI科室中，AI创新技术有效解决工作瓶颈并提高操作一致性——通过提升检查通量、减少重复扫描和改善诊断效果，最终实现投资回报率（ROI）的优化。现代“智能”影像系统将AI深度集成至技术员操作台、影像重建与分析全流程。例如，新一代AI辅助CT扫描仪可提供更稳定的结果、更高影像质量、更低辐射剂量和更快检查通量，从而为患者服务任务创造额外时间。本文聚焦于CT和MRI中即用型技术及AI创新应用。
简化技术员操作界面
新型AI驱动扫描仪操作台为技术员提供直观的引导式用户体验。通过自动化复杂设置和工作流程，使高级扫描操作更易执行。这些创新带来多重优势：
• 缩短培训周期：操作简便性使员工更快掌握系统，降低培训要求和入职时间及相关成本。
• 保障质量与效率一致性：标准化的分步工作流程最大限度减少操作差异与错误，确保不同技术员执行的检查质量统一。这将提升诊断放射科医师的诊断信心，同时使技术员能更高效工作并专注患者护理，从而提升检查通量。
此类创新至少部分缓解了技术员短缺及经验不足人员上岗的挑战。将技术员从机械操作中解放出来，还能显著改善患者体验。
自动化患者定位与扫描规划
AI驱动的自动定位技术通过摄像头和深度学习实现单触式患者中心定位。该创新增强患者摆位过程，同步提升质量与效率：
• 加速摆位流程：单触式自动定位大幅缩短定位时间，加快检查准备并提升患者通量。
• 精准可重复定位：系统可靠定位患者（94%误差在等中心点2厘米内），优化影像质量与辐射剂量。一致的定位还减少了因摆位不佳导致的重复扫描需求，节省时间、降低辐射暴露与成本。
• 快速精准扫描规划：基于AI的解剖标志点检测（ALD）利用3D标志扫描技术识别关键解剖点，并将扫描范围与协议自动对齐。这减少了人工预估、提升一致性并节约时间。
类似前述讨论，此类创新至少部分缓解了技术员短缺问题，同时提升整体质量和患者体验。
深度学习重建
基于AI的影像重建技术提升图像清晰度并加速扫描过程。在CT中，深度学习算法可降低噪声，在更低辐射剂量下生成更高质量图像。在MRI中，除降噪提质外，还能显著缩短扫描时间：
• CT与MRI影像质量双提升，CT辐射剂量降低：深度学习重建即使在大幅减量的辐射剂量下仍保持诊断质量，提升患者安全而不牺牲影像品质。该技术同样可优化MRI图像质量并缩短扫描时间。
• 加速MRI检查，提升通量：深度学习可大幅缩短MRI序列时间，削减检查时长。更短的扫描意味着每台MRI设备可服务更多患者，无需新增硬件即可有效扩容。这改善患者体验、减少等待时间，并通过每日更多检查量带来强劲投资回报率。
自动化后处理
包括AI在内的增强技术正广泛应用于自动化后处理任务（如传统需人工操作的影像重组等）：
• 节约时间：自动化重复性任务（如生成标准视图）可显著节省时间，提升工作效率，使技术员能专注患者护理，同时改善报告周转时间。
• 标准化输出与快速诊断：自动后处理为每次扫描提供一致的高质量结果。这种一致性减少错误，加速诊断与报告流程，提升患者护理与医院运营效率。
• 即时可用结果：零点击工作流精简研究处理流程，生成快速可操作结果，及时向医疗团队传递危急诊断信息。
结论
在CT和MRI影像领域，现有AI技术可增强运营效率、质量和安全性，并解决包括人员短缺在内的运营痛点。简化操作界面、自动定位、深度学习重建和自动化后处理各自贡献于更快工作流程和更可靠结果。这些改进使放射科能用现有资源处理更高检查量，通过增加通量、减少重复扫描和优化人员利用实现投资回报率，同时全面提升护理标准。
- Pierre K, Haneberg AG, Kwak S, 等. 人工智能在放射学全流程中的应用：流程简化、工作流优化及其他. Semin Roentgenol 2023;58:158-169
- Caballo M, McLennan L, Benbow M, 等. CT扫描工作流中人工智能辅助平台的定量评估. J Med Imaging Radiat Sci 2025;57:102133
- Golbus AE, Schuzer JL, Steveson C, 等. 新一代大容量CT系统的低剂量螺旋CT定位像降低扫描长度与整体辐射暴露. Eur J Radiol Open 2024;13:100578
- Kobayashi N, Nakaura T, Yoshida N, 等. 深度学习重建对CT检查辐射剂量降低与癌症风险的影响：真实世界临床分析. Eur Radiol 2025;35:3499-3507
- Murphy H. 基于深度学习的重建技术使脊柱MRI采集时间近乎减半. Radiology Business; 2024
【全文结束】
