西北大学医学部自主研发的首个生成式AI系统正在彻底改变放射学领域，提高生产力，能在毫秒内识别危及生命的状况，并为全球放射科医生短缺问题提供突破性解决方案。一项大型新研究发现。
这项研究成果将于周四（6月5日）在《JAMA Network Open》上发表。
“据我所知，这是首次使用AI技术明显提高生产力，尤其是在医疗保健领域。即使在其他领域，我也未曾见过能提高40%的效率。”
莫兹亚尔·埃特马迪博士，该研究的资深作者，西北大学范伯格医学院麻醉学助理教授以及麦考密克工程学院生物医学工程助理教授说道。
在这项研究中，AI系统在拥有12家医院的西北医学网络中进行了实时部署，在2024年的五个月内分析了近24,000份放射学报告。埃特马迪团队随后比较了有无AI工具时放射图像报告创建时间和临床准确性。
结果显示，放射图像报告完成效率平均提高了15.5%，有些放射科医生的效率甚至提高了40%，而不会影响准确性。后续未发表的工作显示，效率可提高高达80%，并使该工具可用于CT扫描。节省的时间使放射科医生能够更快地返回诊断结果，特别是在每秒都至关重要的紧急情况下。
根据研究作者的说法，这是世界上第一个集成到临床工作流程中的生成式AI放射学工具。它也是第一次生成式AI模型在所有类型的X光片（从头骨到脚趾）上都表现出高准确性和高效率。
“它使我们的效率翻了一番”
与市场上专注于检测单一疾病的狭义AI工具不同，西北大学的综合模型分析整个X光片或CT扫描。然后自动生成一个95%完整的个性化报告，放射科医生可以选择使用、审查和最终确定。这些报告总结了关键发现，并提供了增强放射科医生诊断和治疗的模板。
“对我和我的同事来说，说它使我们的效率翻了一番并不夸张。这是一个巨大的优势和力量倍增器。”共同作者萨米尔·阿布德博士，西北医学急诊放射科主任以及范伯格医学院放射学临床助理教授说道。
标记危及生命的状况
除了提高效率外，AI系统还能在放射科医生查看X光片之前实时标记出危及生命的状况，如气胸（肺塌陷）。当AI模型为每张图像起草报告时，自动工具会监控这些报告以查找关键发现，并与患者记录进行交叉检查。如果系统识别出需要紧急干预的新状况，可以立即提醒放射科医生。
“在急诊室的任何一天，我们可能有100张图像需要审查，但我们不知道哪一张图像包含能挽救生命的诊断。”阿布德说道，“这项技术帮助我们更快地进行分类——因此我们能更快地发现最紧急的病例，并更快地将患者送入治疗。”
西北大学团队还在适应AI模型以检测可能被遗漏或延误的诊断，如早期肺癌。
“无需依赖科技巨头”
西北大学工程师并没有采用像ChatGPT这样的大型互联网训练模型，而是从零开始构建了自己的系统，使用的是来自西北医学网络的临床数据。这使得团队能够创建一个轻量级、灵活的AI模型，专门用于西北医学的放射学——更快、更准确，且所需的计算能力远少于前者。
“医疗系统无需依赖科技巨头。”第一作者乔纳森·黄博士，范伯格医学院三年级医学生，同时也是麦考密克工程学院生物医学工程博士说道。
“我们的研究表明，构建定制AI模型对于典型的医疗系统来说是完全可行的，无需依赖昂贵且不透明的第三方工具如ChatGPT。我们认为，这种AI访问的民主化是推动其在全球范围内应用的关键。”埃特马迪补充道。
解决全球短缺问题
放射学正成为医疗保健领域最大的瓶颈之一。到2033年，美国预计将出现多达42,000名放射科医生的短缺，因为影像量每年增加最多5%，而放射科住院医师职位仅增加2%。
西北大学的AI系统提供了一个解决方案，帮助放射科医生清理积压工作，并在几小时内而不是几天内提供结果。尽管技术强大，但它不会取代人类。
“你仍然需要放射科医生作为金标准。”阿布德说道，“医学不断变化——新药物、新设备、新诊断——我们必须确保AI跟上步伐。我们的角色是确保每次解释都对患者正确。”
两项专利已获得批准，其他专利正处于审批的不同阶段。该工具正处于商业化的早期阶段。
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