本報訊（記者 李靜 通訊員 祁孝成）隨著科技的飛速發展，AI（人工智能）在醫療領域的應用日益廣泛，尤其在放射科領域取得了顯著成效。近期，相城區太平街道社區衛生服務中心放射科經過多次調試，成功引入AI圖像分析系統，在提升影像診斷的準確性與效率的同時，也為患者了提供更精準、高效的醫療服務，有效改善了患者的就醫體驗。
該中心放射科主任劉虎介紹，AI技術的引入顯著減輕了放射技師的工作負擔。它能夠自動完成煩瑣的圖像重建和后期處理工作，顯著提升了工作效率，縮短了患者的檢查時間。據初步統計，在AI的輔助下，患者從接受放射檢查到領取報告的時間平均縮短了10%-20%。
傳統上，放射科醫生需要耗費大量時間仔細審閱每一份影像資料。而現在，AI輔助診斷系統能夠迅速處理海量影像數據，自動篩選出需要重點關注的區域或疑似病變，為醫生提供初步的診斷建議。這不僅提升了診斷的準確率，還顯著加快了診斷速度，有效放大了放射醫師的診斷效能。
目前，該中心放射科主要將AI應用于肺部結節的篩查工作。劉虎介紹，過去采用人工方式篩查時，每位患者至少會產生200張以上的CT圖片，醫生需要耗費大量時間在這些圖片中仔細尋找危險的肺部結節，并準確描述其位置和大小。這一過程不僅耗時費力，還容易導致醫生因長時間閱片而產生視覺疲勞，進而增加漏診和誤診的風險。同時，患者也需要等待較長時間才能獲取檢查結果。
然而，自從引入了AI醫學輔助診斷系統后，情況得到了顯著改善。該系統能夠迅速進行初步篩查，并在秒級時間內檢測出3mm及以上的實性、鈣化、部分實性、磨玻璃等不同密度類型的肺結節，同時自動定位結節所在的肺段。這不僅大大提高了篩查速度，還使得初篩過程更加準確和高效。在肺結節的良惡性鑒別方面，AI技術憑借其強大的分析能力，能夠提取出肺結節中具有重要影響的微特征，這些特征對于分級和預判磨玻璃結節早期肺腺癌浸潤亞型具有重要意義。同時，AI技術還具有無創、可捕捉腫瘤異質性和可重復性等優勢，為臨床診斷提供了有力支持。
“盡管AI技術在醫療領域的應用取得了顯著成效，但它并不能完全取代人工診斷。”劉虎表示，AI技術可以作為臨床診斷的重要參考，但最終的診斷結果仍然需要由經驗豐富的醫生進行確認和解讀。
