概述
关于人工智能（AI）的炒作在医疗保健领域仍然盛行，尤其是在放射学方面。如果您还记得计算机辅助设计（CAD）的早期，您会惊叹于这项技术已经走了多远。一个“ChatGPT原住民”可能会认为，在这个领域中，AI还需要做很多工作才能达到其全部潜力。这两种观点都是正确的。本文将探讨为什么AI难以检测异常，其角色如何变化，以及2025年及以后的趋势。
寻找大海捞针：检测是困难的
早期发现疾病是困难的，因为疾病通常从放射影像数据中非常细微的变化开始。由于个体之间存在大量的正常自然差异，很难确定哪些微小变化才是真正异常的。例如，肺结节最初非常小；弥漫性肺病始于容易被忽视的组织变化。
这就是机器学习（ML）发挥重要作用的地方。它可以学习识别那些不正常的特定变化，并将其与正常变异区分开来。这种正常变异可能有不同的来源：个体解剖结构、图像采集设备的技术差异，甚至是完全正常的组织外观的时间变化。我们需要用大量数据训练ML模型，以便它们能够形成这些变异的表示，并识别出指向疾病的那些变化。
AI能否帮助我们更早地检测异常？
AI可以通过多种方式提供帮助。首先，它可以在影像数据中识别与疾病相关的特定模式，如癌症、间质性肺病或心血管疾病。通过尽可能多地训练数据，AI能够稳健地检测对初次诊断重要的发现。通过解析整个图像体积，它可以支持放射科医生突出可疑区域，从而提高医生的敏感性。
其次，AI可以利用超出人类容易观察和报告的图像特征。在肺癌检测中，放射科医生首先评估结节的大小、形状和类别，以决定患者管理的下一步行动。AI可以分析结节表面的三维纹理和细粒度特征，更可靠地确定其恶性风险。这直接影响到个别患者的管理，例如是否需要进行活检或随访的时间和频率。
一项由Adams等人（JACR）的研究表明，将基于指南的偶然结节管理与ML分析相结合，可以显著减少假阳性。这意味着对于AI判断为良性的情况，减少了不必要的活检数量；而对于AI判断为恶性的病例，则加快了治疗时间。重要的是要强调——AI并不是主张取消指南，而是挑战我们在必要时用AI结果补充指南。在这种情况下，如果ML评分以高置信度与指南相矛盾，则采用ML评分；否则遵循指南指示。我们将看到更多类似的应用在未来出现。
第三，AI可以帮助量化患者随时间的变化，这对于适当的随访至关重要。当前的ML和医学图像分析算法可以对同一患者的多个图像进行对齐——我们称之为“配准”，这样我们可以在不同的时间点查看相同的位置。在肺癌的情况下，添加跟踪算法可以让放射科医生在打开病例时看到每个肺结节的整个历史。这不仅节省了时间，还提高了医生的工作体验。
放射学会因AI而演变。问题是，如何演变？
AI正在迅速进步的方向有几个。最明显的是，我们正在收集更多样化和有代表性的数据，以构建在临床环境中表现良好的稳健模型。这不仅包括来自不同类型扫描仪的数据，还包括与共病相关、使癌症检测更加困难的数据。
除了数据，ML方法也在不断进步，以提高准确性。例如，一个主要的研究领域是研究如何区分生物变异与图像采集差异；另一个领域是研究如何将ML模型迁移到新领域。多模态和预测是两个特别令人兴奋的方向，也暗示了放射学在未来几年内可能发生的变化。在精准医学中，综合诊断是一个关键方向，旨在使用来自放射学、实验室医学、病理学和其他诊断领域的数据进行治疗决策。如果这些数据一起使用，它们可以提供比任何单一参数更多的信息来指导决策。这已经成为标准做法，例如在肿瘤委员会中；ML将简单地进入讨论。这引发了一个问题：ML模型应该如何处理来自多个来源的集成数据？我们可以尝试预测未来的疾病以及个体对治疗的反应。它们共同拥有巨大的力量，我们可以利用这些力量创建“假设”预测，以指导治疗决策。
2025年的趋势：塑造效率、质量和报销
有几个因素正在推动AI在临床实践中的应用。两个重要方面是效率和质量。
效率
通过让放射科医生专注于复杂数据整合这一关键和具有挑战性的工作，AI可以帮助提高效率。AI可以通过在护理点提供关键和相关信息（例如定量值）或通过自动化一些任务（如异常检测或分割）来支持这一点。这有一个有趣的副作用：它不仅使变化评估更快，还将像素级分割和疾病模式的体积测量等任务从研究带入临床实践。手动分割大范围模式在许多情况下是完全不可行的，但自动化使得这些信息在常规护理中变得可访问。
质量
AI影响工作的质量。这意味着：提高诊断水平、推荐特定治疗、更早发现疾病或更准确地评估治疗反应。这些都是对每位患者的益处。目前，这些益处与系统层面的成本效益之间的关系正在评估，以研究和基准化引入AI对放射学健康经济学的影响。
报销
AI的采用不再仅仅是关于效率；它因其对患者护理和成本节约的实际贡献而得到认可和奖励。其纳入报销方案突显了这一转变。虽然减少不必要的程序和加速治疗的好处现在看来是显而易见的，但这一旅程很长。现在，随着第一批成功案例的出现，AI的变革性影响已经明确。通过改善患者结果和优化医疗流程，AI正在重塑行业，前景令人兴奋。
塑造医学影像的未来
医学影像正在经历根本性的转变。精准医学、综合诊断和新型分子诊断技术改变了治疗决策的方式，在日益复杂的治疗选择中。AI是这一变化的催化剂，因为它使医生能够整合不同模态捕捉的更多特征，并将其与治疗反应联系起来。
尽管大规模采用这些工具仍需时间，因为存在技术挑战、集成问题和健康经济学方面的担忧，但我们所有人都可以做的一件事是成为知情患者。我们可以与医生讨论他们可能测试或使用的AI工具，以及这些工具如何补充他们的专业经验和知识。市场反映了需求；因此，如果我们尽早要求准确的检测，AI就会到来。
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