隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步從概念走向?qū)嵺`。青海大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心作為區(qū)域醫(yī)療創(chuàng)新的先鋒，率先引入國(guó)內(nèi)多家領(lǐng)先的人工智能軟件系統(tǒng)（AI智能軟件），覆蓋胸部、心腦血管、骨疾病等多個(gè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了從臨床診斷及科研探索的全鏈條智能化升級(jí)，挺高了疾病的檢出率及診斷的準(zhǔn)確性。 

一、臨床診斷：精準(zhǔn)高效，賦能醫(yī)生決策

    醫(yī)學(xué)影像中心整合了國(guó)內(nèi)醫(yī)療領(lǐng)域領(lǐng)先的聯(lián)影、數(shù)坤、推想及CVI四家企業(yè)的AI診斷軟件，構(gòu)建了多維度智能診斷體系，顯著提升了影像分析的效率與準(zhǔn)確性。 

    1. 胸部疾病與肺結(jié)節(jié)篩查

    聯(lián)影、推想及GE的AI系統(tǒng)在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中展現(xiàn)強(qiáng)大能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別結(jié)節(jié)位置、體積、密度類型（實(shí)性、磨玻璃、混合型），并提供良惡性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、前后隨訪對(duì)比分析，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告。傳統(tǒng)需20分鐘的手動(dòng)分析縮短至數(shù)秒，醫(yī)生可專注于復(fù)雜病例的鑒別診斷。

 

    2. 心腦血管疾病智能分析 

    （1）冠脈CTA與心臟MRI：數(shù)坤AI系統(tǒng)對(duì)冠狀動(dòng)脈斑塊類型（鈣化、脂質(zhì)、纖維）、狹窄程度進(jìn)行量化分析，自動(dòng)生成FFR（血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù)）報(bào)告；CVI系統(tǒng)則通過(guò)心臟MRI實(shí)現(xiàn)心肌應(yīng)變分析、梗死區(qū)域精準(zhǔn)勾畫及四維血流動(dòng)力學(xué)評(píng)估，為心肌病、先心病提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

 

    （2）頭頸CTA與腦灌注：聯(lián)影與數(shù)坤系統(tǒng)可自動(dòng)提取血管三維模型，識(shí)別狹窄、動(dòng)脈瘤及斑塊，并通過(guò)腦灌注分析（CBF、CBV等參數(shù)）快速評(píng)估腦缺血半暗帶，為卒中急救爭(zhēng)取黃金時(shí)間，指導(dǎo)臨床治療方案的制定及對(duì)預(yù)后進(jìn)行預(yù)判。

 

    3. 骨疾病與急診應(yīng)用

    聯(lián)影AI在胸部CT中同步檢測(cè)肋骨骨折，自動(dòng)標(biāo)注骨折位置（如“左側(cè)第2前肋陳舊性骨折”），并生成三維重建圖像，顯著減少急診漏診率。

 

    4. 神經(jīng)系統(tǒng)疾病深度解析

    （1）腦出血量化出血體積、追蹤吸收情況。腦腫瘤定位、自動(dòng)標(biāo)注與體積測(cè)量。 

 

    （2）腦結(jié)構(gòu)分析：基于MRI T1WI圖像的自動(dòng)分割技術(shù)，AI將腦區(qū)細(xì)分為百余個(gè)子結(jié)構(gòu)，提供容積、占比等數(shù)據(jù)，輔助神經(jīng)外科精準(zhǔn)規(guī)劃手術(shù)路徑。 

 

二、科研創(chuàng)新：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，探索醫(yī)學(xué)前沿

    醫(yī)學(xué)影像中心依托AI科研平臺(tái)，推動(dòng)疾病機(jī)制研究與診療技術(shù)創(chuàng)新。 

    1. 腦科學(xué)與腦疾病研究 

    （1）腦小血管病多模態(tài)分析：聯(lián)影AI整合T1、T2 FLAIR、DWI等多序列MR圖像，自動(dòng)識(shí)別腔隙灶、血管周圍間隙擴(kuò)大、白質(zhì)高信號(hào)等征象，量化腦小血管病負(fù)荷。 

 

    （2）腦健康評(píng)估：通過(guò)腦區(qū)容積、皮層厚度等參數(shù)構(gòu)建腦衰老模型，探索阿爾茨海默病早期生物標(biāo)志物。 

    2. 心血管疾病大數(shù)據(jù)挖掘 

    數(shù)坤與CVI系統(tǒng)提供冠狀動(dòng)脈斑塊成分分析、心肌應(yīng)變參數(shù)及血流動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)，結(jié)合臨床隨訪，建立冠心病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，推動(dòng)個(gè)性化治療策略優(yōu)化。 

    3. 多中心協(xié)作與平臺(tái)化科研

    聯(lián)影科研網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開(kāi)放腦結(jié)構(gòu)分割、肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)庫(kù)等模塊，支持多中心數(shù)據(jù)共享與算法訓(xùn)練，促進(jìn)跨學(xué)科研究合作。 

三、未來(lái)展望：從輔助診斷到智慧醫(yī)療生態(tài)

    青大附院的實(shí)踐表明，AI不僅提升了診斷效率，更通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)積累為科研提供“燃料”。未來(lái)，隨著多模態(tài)AI融合（如影像-病理-基因組學(xué)聯(lián)動(dòng)）、5G遠(yuǎn)程診斷及手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)的深化，醫(yī)學(xué)影像中心有望構(gòu)建區(qū)域性智慧醫(yī)療樞紐，推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療普惠高原地區(qū)。 

    人工智能正重塑醫(yī)學(xué)影像的邊界。青大附院影像中心通過(guò)臨床與科研的雙輪驅(qū)動(dòng)，不僅讓影像醫(yī)生工作更高效、診斷更精準(zhǔn)，而且在腦科學(xué)、高原心血管疾病等領(lǐng)域進(jìn)行了深度探索，為未來(lái)影像醫(yī)學(xué)的高速發(fā)展埋下伏筆。這場(chǎng)始于影像的智能化革命，終將引領(lǐng)醫(yī)療走向更精準(zhǔn)、更人性化的新時(shí)代。

 

供稿：醫(yī)學(xué)影像中心    溫生寶