新型AI以前所未有的速度和准确性改变放射学New AI Transforms Radiology with Speed, Accuracy Never Seen Before

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.mccormick.northwestern.edu美国 - 英语2025-06-07 05:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2274字
一项大型临床研究表明,一种全新的生成式AI系统在提高放射科医生生产力高达40%的同时,没有牺牲准确性。该系统能够实时分析影像并起草个性化放射学报告,从而加速了救命诊断,并为全球放射科医生短缺问题提供了一个可扩展且经济的解决方案。
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新型AI以前所未有的速度和准确性改变放射学

问题

由于影像量不断增加以及放射科医生短缺问题日益严重,放射学正面临全球性的瓶颈。

我们的构想

研究人员开发了一种前所未有的内部生成式AI系统,该系统可以快速分析影像并在实时中起草个性化的放射学报告。

为什么重要

这一突破性技术将放射科医生的生产力提高了多达40%,加速了救命诊断,并为日益严重的全球健康危机提供了一个可扩展且经济的解决方案。

我们的团队

莫兹亚尔·埃特马迪教授,医学学生乔纳森·黄(PhD '20)

一项新的大型研究发现,西北大学医学院开发的一种前所未有的生成式AI系统正在彻底改变放射学——提升生产力、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。

莫兹亚尔·埃特马迪

“据我所知,这是首次使用AI来显著提高生产力,尤其是在医疗领域。即使在其他领域,我也未曾见过如此高达40%的提升。”资深作者莫兹亚尔·埃特马迪说。他是西北大学范伯格医学院麻醉学助理教授,同时也是西北工程学院生物医学工程助理教授。

在这项研究中,AI系统在拥有11家医院的西北医学网络中进行了为期五个月的实时部署,在此期间分析了近24,000份放射学报告。埃特马迪的团队随后比较了有无AI工具情况下的放射学报告创建时间和临床准确性。

结果表明,平均而言,放射学报告完成效率提高了15.5%——有些放射科医生的效率甚至提高了40%——而准确性没有受到影响。后续工作(尚未发表)显示,效率最高可达80%,并且该工具也适用于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。这也是第一次有一种生成式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。

“它使我们的效率翻倍”

与市场上专注于检测单一条件的狭义AI工具不同,西北大学的综合模型分析整个X光片或CT扫描图像。然后自动生成一份95%完整的报告,并根据每位患者的个人情况进行个性化处理,采用放射科医生自己的报告风格,放射科医生可以选择使用、审查和最终确定这些报告。这些报告总结了关键发现,并为放射科医生的诊断和治疗提供了模板。

“对于我和我的同事们来说,说它使我们的效率翻倍并不夸张。这是一个巨大的优势和力量倍增器。”共同作者萨米尔·阿布杜德说,他是西北医学的急诊放射科主任,也是范伯格医学院的放射学临床助理教授。

标记危及生命的状况

除了提高效率外,AI系统还能实时标记危及生命的状况,如气胸(肺塌陷),甚至在放射科医生查看X光片之前。

随着AI模型为每张图像起草报告,一个自动工具会监控这些报告的关键发现,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,它可以立即提醒放射科医生。

“在任何一天的急诊室里,我们可能有100张图像需要审查,我们不知道哪一张图像中包含能够挽救生命的诊断。”阿布杜德说,“这项技术帮助我们更快地进行分类——因此我们可以更快地抓住最紧急的病例,并更快地让患者接受治疗。”

西北大学团队还在调整AI模型,以检测可能被遗漏或延迟的诊断,如早期肺癌。

“在放射科医生查看之前就有一份草稿报告可用,这提供了一个简单、可操作的数据点,可以迅速有效地采取行动。这与传统的分类系统完全不同,后者需要针对每个诊断逐一进行细致的训练。”埃特马迪说,他还是西北医学信息服务中心的高级技术临床主任,他的医院工程团队在那里进行了大部分研究。

“无需依赖科技巨头”

西北大学的工程师们并没有采用像ChatGPT这样的大型互联网训练模型,而是完全从零开始构建了自己的系统,使用了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,专门用于西北大学的放射学——更快、更准确,且所需的计算能力要少得多。

“我们不仅推动了医疗保健AI的发展——我们还以大AI实验室成本的一小部分推进了AI的基本原理。这是医疗保健AI的DeepSeek时刻的开始。”埃特马迪说。

“卫生系统无需依赖科技巨头。”第一作者乔纳森·黄说,他是范伯格医学院的三年级医学生,持有麦考密克学院的生物医学工程博士学位。

“我们的研究表明,构建定制的AI模型完全在普通卫生系统的范围内,无需依赖昂贵且不透明的第三方工具,如ChatGPT。我们认为,这种对AI访问的民主化是推动其在全球范围内采用的关键。”埃特马迪补充道。

埃特马迪领导着一个贝尔实验室式的工程团队,嵌入在医院系统中,吸引了来自大型科技公司和金融领域的顶尖人才。

“我最自豪的成就是建立了一个强大的跨学科团队,能够执行卫生系统的最高优先事项。”埃特马迪说。“我们不仅推动了医疗保健AI的发展——我们还以大AI实验室成本的一小部分推进了AI的基本原理。这是医疗保健AI的DeepSeek时刻的开始。”

解决全球瓶颈

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,而影像量每年增长高达5%,而放射学住院医师职位仅增加2%。

西北大学的AI系统提供了解决方案,帮助放射科医生清理积压的工作,并在几小时内而不是几天内提供结果。尽管这项技术强大,但它不会取代人类。

“你仍然需要放射科医生作为金标准。”阿布杜德说。“医学在不断变化——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个解释都适合患者。”

两项专利已经批准给西北医学技术,其他专利正在审批过程中。该工具正处于商业化的早期阶段。


(全文结束)

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