每经编辑｜陈里予    

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胸(xiong)片曝光2023：AI浪潮席卷，智能诊断重塑影像格局

在2023年，胸片影像诊断领域正经历一场前所未有的技术革新，其中人工智能（AI）的深度融合无疑是最为耀眼的亮点。曾经，胸片阅片主要依赖于放射科医师的经验和(he)肉眼观察，这不仅耗时耗力，也难免存在主观误差和漏诊误诊的风险(xian)。随着AI技术的飞速发展，特别是深度学习算法的(de)突破，胸(xiong)片阅片正迈入一(yi)个“智能(neng)时代”。

AI在胸片(pian)诊断中的应用，首先体现在其强大(da)的(de)图像识别和分析能力上。通过海量胸片数据的学习，AI模型能够精准地识别出微小的病灶，例如早期肺结节。这些(xie)结节在传统阅片中可能因体积微小、密度不均或位于伪影区域而被忽略，但AI算法能够通过模式识别(bie)，在第一时间将其标记出来，为医生提供重要的参考信息。

这对于肺癌等恶性肿瘤的早期筛查至关重要，因为早期发现意味着更高的治愈率和更低的治疗成本。

AI极大地提升了阅片效率。在大型医院或体检中心，日均阅片量(liang)可能高达数百甚至数千张。AI系统可以在极短的时间内完成初步筛查，将可疑病灶自动标注、分类，并生成初步的诊断报告。这不仅能显著减轻放射科医师的工作负担，让他们能够将更多精力投(tou)入到复杂病例的分析和疑难杂症的诊断上，还能缩短患者等待报告的时间，提升就医(yi)体验。

更进一步，AI在胸片影像的量化分析方面也展现出巨大潜力。传统的胸片分析往往是定性的，而AI可以实现影像的定量测量，例如病灶的大小、体积、密度、生长速度等。这些精确的量化数据不仅有助于医生更(geng)客观地评估病情，还能为(wei)制定个体化的治疗方案提供科学依据，例如根据肺结节的大小和生长速度来判断其恶性可能性，从而决定是否需要进一步的检查或治(zhi)疗。

2023年，我们看到更多AI辅助阅(yue)片系(xi)统进入临(lin)床实践，并取得了令人瞩目的成果。这些系统在肺结节检出率、良恶性鉴别准确率等方面，已经能够(gou)达到甚至超越(yue)经验丰富的医师水平(ping)。AI在其他胸部疾病的诊断中也发挥着越来越重要的作用，例如肺炎、胸腔积液、肺气肿等。

AI模型能够根据影像特征，快速(su)准确地给出鉴别诊断建议，为临床医(yi)生提(ti)供多角度的参考。

AI并非要取代医生(sheng)，而是成为医生的得力助手。AI的优势在于其处理海量数据、识别细微模式和保证稳定性的能力，而医生的优势在于其临床经验、对患者整(zheng)体情况的(de)判断(duan)以及与患者的沟通能力。AI生成的初(chu)步诊(zhen)断报告，仍需要医生进行最终的审核和(he)确认，尤其是在面对一些复杂(za)或罕见的病例时(shi)，医生的经(jing)验和判断力是不可替代的。

2023年的趋势更加强调“人机协同”，AI与医生共同协作，实现(xian)最佳的诊断效果(guo)。

随着AI技术的不断成熟，其在影像后处理方面的应用也日益广泛。例如，AI可以帮助医生进行更精确的影像重建，减少伪影，提高图像质量。在三维重建、病灶追踪等方面，AI也展现出强大的能力，能够帮助医生(sheng)更直观地(di)了解病灶的三维形态和空间关系，从而做出更精(jing)准的诊断和治疗计划。

总而言之，2023年是(shi)胸片(pian)影像诊断AI技术蓬勃发展的一年。AI正以前所未有(you)的速度和深度(du)渗透到胸片诊断的各个环节，从病灶(zao)的(de)筛查、识别(bie)、量化到辅助诊断、后处理，都在不断刷新着我们对影像诊断的认知。AI与(yu)放射科医师的协同作战，正引领着胸片影像诊断走向一个更加精准、高效、智能的新时代，为疾病的早期发现和精准治疗(liao)提供了前所未有的强(qiang)大武器。

胸片曝光2023：低剂量技术革(ge)新与多模态融合，开启精准(zhun)筛查新篇章

在2023年，除了AI的飞速发展，胸片曝光在剂量控制和多模态融合方面也迎来了重要的技术革新。随(sui)着人们对辐射安全意识的提高以及对(dui)早期疾病筛查(cha)需求的增加，低剂量影像技(ji)术(shu)正以前所未有的速度发展和普及，为胸片诊断带来了更安全(quan)、更精准的临床应用。

传统的胸部X光检查虽然辐射剂量相对较低，但其成像质量和对微(wei)小病灶的显示能力存在一定局限。而胸部CT扫(sao)描，虽然能提供更精细的影像，但其辐射剂量通常高于X光。因此，如何在保证诊断信息获取的前提下，最大程度地降低辐射剂量，是影像医学领域长期追求的目标。

2023年，低剂量CT（LDCT）技术(shu)的发展取得了显著突破，成为胸片曝光领域的重要趋势(shi)。

LDCT技术通过优(you)化X射线球管的加(jia)载参数（如毫(hao)安秒、千伏）、采用更先进(jin)的图像重建算法（如基于AI的迭代重建算法），以及(ji)在扫描过程中对X射线束进行滤波和准(zhun)直等方式，显(xian)著降低了辐射剂量。低剂量带来的图像(xiang)噪声增加是其面临的主要挑战。2023年，随着AI技术的加持，这种挑战得到了有效克服。

AI驱动的图像去噪和增强算法，能够(gou)有效抑制LDCT图像中的噪声，同时保留甚至提升对微小病灶的显示能力，使得LDCT在保证(zheng)低剂量(liang)的能够提供媲美甚至优于标准剂量CT的诊断信息。

LDCT在肺癌筛查中的应用，是2023年胸片曝光(guang)技术最重要的临床实践之一。多项大型研究已证实，对于高(gao)危(wei)人群(qun)（如长期吸烟者、有肺癌家族史者等），采用LDCT进(jin)行年度筛查，能够显著提高早(zao)期肺癌的发现率，并降低因肺癌导致的死亡率。2023年，随着LDCT设备的普及和AI辅助分析软件的成熟，肺癌筛查的门槛进(jin)一(yi)步降低，更多地区(qu)和机构开始将LDCT筛查纳入常规健康管理计划。

除(chu)了LDCT，传统(tong)的胸部X光技术也在剂量控制方面不断进步。新(xin)型数(shu)字X光探测器和图像处理技术的应用，使得在更低的X射线剂量下获得(de)更高质量的影像(xiang)成为可(ke)能。例如，一些先进的数字X光系统能够实现(xian)“低剂量高分辨率”的成像，对于早期微小病灶的检出能力有了显著提升。

2023年，胸片曝光技术的另一个重要趋势是多模态影像的融合。这意味着不仅仅依赖单一的影像模式，而是将不同成像方(fang)式（如X光、CT、MRI、PET-CT等(deng)）获取的信息进行(xing)整合分析，以获得更全面、更精准的诊断。例(li)如，将LDCT扫描发现的肺结节信息(xi)，与PET-CT的代谢活性信息相结合，可以更准确地评(ping)估结节的良恶性。

AI在多模(mo)态影像融合方面扮演着关键角色，它能够学习不同模态图像之间的复杂关联，实现信息的有(you)效整合和协同分析。

这种多模态融合的应用，也延伸到了(le)胸部影像的(de)定量分析和病灶追踪。通过整合不同时间点、不同模态的影(ying)像数据，AI可以更精确地监测病灶的变化，评估治疗(liao)效果，预测疾病进(jin)展。这对于慢(man)性呼吸系统疾病（如COPD、肺纤维化）的管理，以及对肿瘤治疗反应的评估，都具有极其重要的临床价值。

在临床应用方面，2023年胸片曝光技术的进步，正在深刻地改变着疾病的诊断和治疗模式(shi)。

早期筛查的普及化：LDCT的成熟(shu)使得肺(fei)癌等疾病的早期筛查更加安全有效，真正(zheng)实现“早发现、早诊断、早(zao)治疗”。诊断的精(jing)准化：AI辅助诊断和多模态融合，显著提高了诊断的准确性和特异(yi)性，减少了不必要的过度诊断和治疗。治疗的个体化(hua)：精准(zhun)的影像信息为制定个(ge)体化的治疗方案提供了坚实的基础，例如根据影像学特征选择最合适的药物或手术方式。

疾病(bing)管理(li)的智能化：AI在病灶追踪和疗效评估方面的能力，使得对慢性疾病的管(guan)理更加智能和便捷。

展望(wang)未来，随(sui)着技术的不断迭代和创新，胸片曝光技术将(jiang)朝着更低剂量、更高分辨(bian)率、更智能化的方向发展。AI与影像技术的深度融合，以及(ji)多模态影像的协同应用，将继续推动影像诊断进入一个更(geng)加(jia)精准、高效、个性化的新时代，为人类健康福祉做出更大(da)的贡献。2023年，我们正站在这个新纪元的起点，对未来的发展充满期待。

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图片来源：每经记者 陈实 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄