国际原子能机构CT人工智能合作研究项目
核医学与放射学
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数字创新与放射组学增强卫生系统
当今卫生系统面临双重疾病负担：
- 非传染性疾病：占全球死亡率70%以上，中低收入国家受影响尤为严重
- 传染性疾病：持续的传染病爆发和大流行不断冲击全球医疗系统
这一复杂挑战要求通过创新、数据和技术快速响应能力，构建更智能化的弹性医疗体系
基于数据的放射组学与AI医疗转型
医疗数字化正在产生海量数据集，特别是医学影像数据。将这些数据与放射组学及人工智能（AI）结合可实现：
- 从MRI、CT、PET等医学影像中提取定量数据的放射组学技术
- 结合AI和机器学习（ML）后能实现：
- 疾病早期检测与风险分层
- 个性化治疗方案规划
- 治疗反应监测
- 提升诊断准确性和效率
这种跨影像模态的技术使精准医疗决策成为可能
政策优先事项与战略行动
为释放AI和放射组学的潜力，决策者应：
- 投资建设安全的互操作性医疗数据数字基础设施
- 在医疗系统中培养AI、放射组学和数据科学能力
- 促进公私学术界合作推动创新
- 制定公平的医疗AI伦理和监管框架
- 确保高质量数据治理以实现可靠实施
战略性采用这些工具可增强医疗系统韧性，特别是高疾病负担地区
人工智能对抗呼吸系统疾病
新冠疫情、SARS和MERS等爆发显示对智能监测和快速诊断的需求。
- AI和机器学习工具可改进病原体检测，预测疾病传播路径，支持循证医疗规划
- 放射组学在新冠期间通过更快更准识别肺部损伤发挥关键作用，具体应用包括：
- 改进诊断和分诊
- 预测疾病严重程度
- 规划ICU和呼吸机需求
这些技术能优化未来疫情下的医疗资源分配
国际原子能机构的优势
国际原子能机构在核科学和医学影像领域拥有60余年领导经验，自1958年起帮助各国应用核医学技术对抗传染病和非传染性疾病。核心优势包括：
- 全球影像专家培训项目
- 领导超100个协调研究项目（CRPs）
- 管理全球影像数据库（DIRAC、NUMDAB、IMAGINE）
**ZODIAC（第4支柱）**已建立全球观测站，每日收集超2万张胸片和5千例CT扫描数据，用于检测呼吸系统威胁
国际原子能机构协调研究项目E13054
ZODIAC呼吸系统疾病表型观测站是国际原子能机构主导的国际合作项目，利用AI分析新冠及其他呼吸系统疾病的影像数据。核心目标包括：
- 开发影像数据分析AI模型
- 建立安全的全球影像数据库
- 识别跨人群的疾病严重度标志物
- 提供个性化影像能力建设指导
- 支持疫情早期检测
预期影响：
- 提升临床决策智能性
- 优化医疗资源配置
- 促进全球科研合作
通过在放射组学和人工智能领域的战略性投入，国际原子能机构正助力各国构建更智能、更快速、更具弹性的医疗体系，以应对当前和未来健康挑战。
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