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胸片(pian)曝光2024：科技(ji)浪潮下的(de)影像(xiang)“智”变

在(zai)飞速发(fa)展的21世纪，医学(xue)影(ying)像技术如同一匹(pi)不知疲(pi)倦(juan)的骏(jun)马(ma)，在(zai)疾病(bing)的早(zao)期(qi)发现、精(jing)准诊(zhen)断(duan)和治疗(liao)监测(ce)的道路(lu)上(shang)奋力奔腾。而在这场(chang)技术(shu)革新的浪潮中(zhong)，胸片，作(zuo)为最基(ji)础、最(zui)常(chang)用的医(yi)学(xue)影(ying)像检(jian)查手段之(zhi)一，正经历着前(qian)所未(wei)有的(de)“智(zhi)”变(bian)。2024年，当(dang)我们再次审视(shi)胸片的(de)曝光与诊断，看到(dao)的不再是静态(tai)的X射线影像(xiang)，而(er)是充(chong)满了(le)智慧、精准(zhun)与无(wu)限可(ke)能的新(xin)篇章。

AI赋(fu)能：让“火(huo)眼(yan)金睛(jing)”不(bu)再是传说

过(guo)去(qu)，胸片阅片主(zhu)要依(yi)赖于放(fang)射(she)科(ke)医生的经验和肉(rou)眼观察。虽然资深(shen)医生经(jing)验丰富，但面对(dui)海量(liang)的影像数(shu)据，难(nan)免会有(you)视(shi)觉(jue)疲(pi)劳，或(huo)因病(bing)灶细(xi)微而产生(sheng)漏诊(zhen)、误诊(zhen)的风(feng)险。而2024年，人工智(zhi)能（AI）的(de)深度融入(ru)，正在彻(che)底(di)改写(xie)这一(yi)局(ju)面(mian)。

智(zhi)能识别(bie)与筛(shai)查：AI算(suan)法通过对海量(liang)胸(xiong)片(pian)影(ying)像(xiang)的(de)学(xue)习，能够快(kuai)速(su)、准(zhun)确(que)地(di)识别出(chu)肺部结节(jie)、肺炎、气(qi)胸(xiong)、胸(xiong)腔积液等(deng)常(chang)见病变(bian)。在疾(ji)病筛(shai)查(cha)阶(jie)段，AI可(ke)以作为医(yi)生的(de)得力助(zhu)手，自动(dong)标记可疑区域(yu)，大大(da)提(ti)高(gao)筛查(cha)效(xiao)率(lv)，尤(you)其(qi)是在大规(gui)模(mo)体(ti)检(jian)或(huo)突发公共卫生(sheng)事(shi)件(jian)（如疫情(qing)）的(de)背(bei)景(jing)下，AI的优势尤为突出(chu)。

它可(ke)以(yi)帮助(zhu)医(yi)生从繁杂的工作中(zhong)解(jie)脱出(chu)来(lai)，将更(geng)多精(jing)力投(tou)入到(dao)复杂(za)的(de)病(bing)例分(fen)析和与(yu)患者(zhe)的(de)沟通(tong)中(zhong)。

量(liang)化分(fen)析(xi)与定(ding)性诊断(duan)：AI不仅能识别病(bing)灶，还(hai)能对(dui)其进(jin)行(xing)精(jing)准的量(liang)化分析(xi)，例(li)如测量(liang)结节(jie)的大小、密(mi)度、边(bian)缘(yuan)形态等(deng)。这些(xie)量化数据为医(yi)生(sheng)提供了(le)更(geng)客观的诊断依据，有(you)助于区(qu)分良(liang)恶性病变(bian)，减(jian)少(shao)主(zhu)观判断带来的(de)误(wu)差(cha)。未来(lai)，AI甚至(zhi)有(you)望通(tong)过分析病(bing)灶的(de)细微特(te)征，辅助(zhu)医生进(jin)行更(geng)深层次(ci)的(de)定性诊(zhen)断，为后续(xu)治(zhi)疗(liao)方(fang)案的制定提(ti)供关键信息(xi)。

工作(zuo)流程优(you)化：AI还(hai)能优(you)化影(ying)像科(ke)的工(gong)作流程。例如，自动生成报(bao)告草稿，根据(ju)影(ying)像特征预(yu)测报(bao)告(gao)中的重点信(xin)息，甚至辅助(zhu)进行影(ying)像(xiang)数据的(de)管理(li)和检索。这(zhe)不仅(jin)能(neng)提(ti)升工(gong)作效率，还能减少人(ren)为(wei)错误(wu)，保(bao)障医(yi)疗质(zhi)量(liang)。

低(di)剂(ji)量(liang)曝光(guang)：在“看(kan)得清”与“更安全(quan)”间找到(dao)黄(huang)金(jin)平(ping)衡(heng)

辐射安(an)全一(yi)直是(shi)医(yi)学(xue)影像(xiang)领(ling)域高(gao)度关注(zhu)的问题。胸(xiong)片虽(sui)然使(shi)用的X射(she)线(xian)剂量相对较低(di)，但对于(yu)需要(yao)长(zhang)期监测(ce)或(huo)反(fan)复(fu)进行检查(cha)的(de)患者，累积(ji)的(de)辐射(she)剂量(liang)仍(reng)然不容(rong)忽视。2024年(nian)，低剂(ji)量(liang)曝光技术(shu)的研究与(yu)应(ying)用(yong)取得了显著进展。

新型探(tan)测(ce)器与图像重建技(ji)术：随(sui)着探测器(qi)技术(shu)的不(bu)断(duan)进(jin)步，以(yi)及先进的(de)图像(xiang)重建算法（如基于AI的(de)去噪和锐(rui)化技术(shu)），在(zai)更(geng)低(di)的X射(she)线(xian)剂(ji)量(liang)下(xia)，依然(ran)能够获得(de)足够清(qing)晰(xi)、诊断(duan)价值(zhi)高的(de)胸片图像(xiang)。这意味着，我们(men)可(ke)以(yi)在不(bu)牺牲诊断(duan)精度的前(qian)提(ti)下，进一步降(jiang)低患者的(de)辐射暴露。

“一站(zhan)式”成像(xiang)解决方(fang)案：部分(fen)新(xin)型设(she)备集成(cheng)了低剂量CT和DR（数字(zi)X射线(xian)成像）的(de)功能，可(ke)以在(zai)一次(ci)检(jian)查(cha)中，根据病情需要选择不(bu)同的(de)曝光(guang)剂(ji)量和成(cheng)像模(mo)式(shi)，实现(xian)“一(yi)站式(shi)”的精(jing)准成(cheng)像。这不(bu)仅方便(bian)了患(huan)者，也(ye)为医(yi)生提供了更灵活(huo)的诊断选择(ze)。

个性化(hua)曝光(guang)方(fang)案：未(wei)来，结合患者的临床(chuang)信息(xi)、体(ti)型等因素，AI有(you)望(wang)辅助制定个(ge)性化的曝光方案，实现“最(zui)少辐(fu)射，最佳图像”，真(zhen)正做(zuo)到以患者(zhe)为中心。

数字影(ying)像的(de)互(hu)联(lian)互(hu)通(tong)：打破信(xin)息孤(gu)岛

2024年的(de)胸片影(ying)像(xiang)诊断，早(zao)已超(chao)越(yue)了单(dan)纯的“拍照(zhao)”和“看片”的(de)范畴。数字(zi)影(ying)像的互(hu)联互(hu)通，正让信息流动更加顺(shun)畅，诊断更加(jia)高效。

云影(ying)像平台(tai)：基于云计(ji)算和(he)大数(shu)据技术，云影(ying)像(xiang)平台能够(gou)安全地(di)存(cun)储(chu)、传(chuan)输和(he)共享海量(liang)的医学影像数(shu)据。这意味着，无(wu)论患(huan)者身(shen)处何(he)地，医生(sheng)都能随(sui)时随(sui)地访(fang)问其(qi)既(ji)往(wang)的(de)胸片影像(xiang)，进(jin)行对(dui)比分析(xi)，制定更(geng)连贯(guan)的治疗(liao)方(fang)案(an)。这(zhe)对于偏远(yuan)地区(qu)、基层医(yi)院的影(ying)像诊(zhen)断能力提升，具有(you)革(ge)命性的意(yi)义(yi)。

远(yuan)程医疗与会(hui)诊(zhen)：云影(ying)像平(ping)台(tai)也为(wei)远(yuan)程医疗和(he)多(duo)学(xue)科会诊提(ti)供了(le)坚实的基础。医生可以通过网(wang)络进行实时的(de)影(ying)像(xiang)会(hui)诊，疑难(nan)杂症(zheng)的诊断不(bu)再局(ju)限于地域(yu)限制，优(you)质(zhi)医疗资源得以(yi)更广(guang)泛地(di)共享。

影像数据(ju)标(biao)准(zhun)化与(yu)共享：随着(zhe)DICOM（数字(zi)成(cheng)像和通(tong)信在(zai)医学领(ling)域(yu)）等标准的(de)不断完善(shan)和(he)推广，不(bu)同品(pin)牌、不同型号的(de)影像设备所产(chan)生的影像(xiang)数据(ju)能够(gou)实现(xian)高度兼容，为(wei)AI算法的(de)训练(lian)和应用(yong)提(ti)供了(le)海量、高(gao)质(zhi)量(liang)的数据源(yuan)。

胸(xiong)片，这一(yi)古老而又(you)常青(qing)的影(ying)像(xiang)学技(ji)术，在(zai)2024年，正(zheng)以一种(zhong)全(quan)新的姿态展(zhan)现(xian)在我们面前。它不再(zai)是冰冷的X光片(pian)，而是(shi)承载(zai)着科(ke)技智(zhi)慧、精准诊(zhen)断和无(wu)限希望(wang)的数(shu)字(zi)信使。接(jie)下(xia)来的(de)part2，我们将(jiang)更深入(ru)地探讨(tao)这些技术(shu)趋势(shi)在临(lin)床(chuang)应用中的具(ju)体体现(xian)，以及它(ta)们如何真(zhen)正(zheng)惠及(ji)每一位患(huan)者(zhe)。

胸(xiong)片(pian)曝光(guang)2024：技术革(ge)新(xin)驱动(dong)临床应用(yong)的(de)“加(jia)速(su)度”

在part1中，我(wo)们(men)深入探讨了2024年胸片(pian)影像诊断(duan)领域在(zai)人工智(zhi)能(neng)、低剂(ji)量曝光以(yi)及(ji)数(shu)字影像(xiang)互(hu)联(lian)互通(tong)方(fang)面取得(de)的显(xian)著技(ji)术(shu)进展。技术的(de)进步终将回归(gui)临床，为(wei)患者(zhe)带(dai)来切(qie)实(shi)的(de)益(yi)处(chu)。本part将聚焦(jiao)于这(zhe)些前(qian)沿技(ji)术如(ru)何驱动(dong)临床(chuang)应用的“加速度”，解(jie)析它(ta)们(men)在不(bu)同疾病(bing)诊断、治(zhi)疗(liao)监测乃至公共卫生(sheng)领(ling)域所展现(xian)出的强(qiang)大力(li)量。

早(zao)期肺癌筛(shai)查：从(cong)“被动发现(xian)”到“主(zhu)动出击”

肺(fei)癌，作(zuo)为(wei)全(quan)球范(fan)围内的健康杀(sha)手，其早期发现(xian)与诊断(duan)至关重(zhong)要。传统(tong)的胸片(pian)在(zai)肺癌筛查中(zhong)的作用(yong)一直备(bei)受争(zheng)议(yi)，其对微小结节(jie)的(de)敏(min)感(gan)性有(you)限(xian)。2024年(nian)，AI驱动的胸片(pian)诊(zhen)断系(xi)统正(zheng)在(zai)改(gai)变(bian)这(zhe)一现状。

AI辅(fu)助结(jie)节检(jian)测与(yu)良恶(e)性鉴(jian)别(bie)：AI算法(fa)能(neng)够显(xian)著(zhu)提(ti)高(gao)胸片对(dui)微(wei)小(xiao)肺结(jie)节的(de)检出(chu)率，尤(you)其(qi)是(shi)一些(xie)CT难以(yi)发现(xian)的(de)隐匿性(xing)病灶(zao)。更重要的是，AI还能通(tong)过分(fen)析结节(jie)的(de)形态学特(te)征（如边缘(yuan)是否光滑、有无分叶、毛刺等），以(yi)及结合患者的(de)临床信(xin)息，辅(fu)助(zhu)医生进行(xing)良恶(e)性鉴别(bie)。

这意味着，原(yuan)本需要耗(hao)费大(da)量时(shi)间和(he)精(jing)力进行的CT复(fu)查(cha)，现在(zai)在(zai)胸(xiong)片(pian)阶段就可(ke)以得(de)到更精准的初(chu)步判断，从(cong)而更有(you)效(xiao)地将有限(xian)的(de)医疗资源导(dao)向(xiang)真正(zheng)有高风(feng)险的(de)患者，减少(shao)不必(bi)要的CT检查(cha)，降(jiang)低患(huan)者(zhe)的辐(fu)射暴露(lu)和(he)经济(ji)负担。

多(duo)模(mo)态影(ying)像融(rong)合：未(wei)来，AI有(you)望融(rong)合胸(xiong)片、低剂量CT、甚至(zhi)电子(zi)鼻咽(yan)镜、基(ji)因检测等多(duo)种信息(xi)，构建(jian)更(geng)全面的(de)肺癌(ai)风险(xian)评(ping)估(gu)模(mo)型，实现更精(jing)准的个(ge)体(ti)化(hua)筛(shai)查策(ce)略。

呼吸系(xi)统感(gan)染性疾(ji)病(bing)的精准诊(zhen)断与(yu)管理(li)

肺(fei)炎、结(jie)核(he)等(deng)呼吸(xi)系(xi)统感(gan)染性疾(ji)病(bing)在临(lin)床上十分常见，及时准确的诊(zhen)断是有(you)效(xiao)治疗(liao)的关键。2024年的胸(xiong)片技术，为(wei)这些疾病的(de)诊(zhen)断(duan)和(he)管理注(zhu)入(ru)了(le)新(xin)的活力(li)。

AI加(jia)速肺炎诊(zhen)断：AI算法能(neng)够快速识别胸(xiong)片中(zhong)肺(fei)炎(yan)的典型(xing)影像(xiang)学表现(xian)，如渗出影(ying)、实(shi)变(bian)影等，并能(neng)辅助区(qu)分不(bu)同(tong)类型的肺(fei)炎。在(zai)传染(ran)病爆发期(qi)间，AI的高效(xiao)识别能力(li)可以(yi)极大(da)缓解(jie)医疗压力，帮(bang)助(zhu)医疗(liao)机构(gou)快速筛查和(he)隔离疑(yi)似病例(li)。

结核病(bing)影像(xiang)学(xue)进(jin)展：对(dui)于肺结核的诊(zhen)断，AI同样(yang)发挥着(zhe)重(zhong)要作用。它不(bu)仅能辅(fu)助(zhu)识别(bie)结核病灶(zao)，还能(neng)通过量化分析(xi)病灶(zao)的范(fan)围和(he)密度，为评估病(bing)情活(huo)动(dong)性、治疗(liao)效果(guo)提供(gong)参考(kao)。低剂量曝光技术也使(shi)得结核(he)病(bing)患者（尤(you)其是(shi)需(xu)要(yao)长(zhang)期随(sui)访(fang)的慢性和(he)耐药结(jie)核(he)患者）的影(ying)像学(xue)检查(cha)更加安全。

胸(xiong)腔(qiang)积液(ye)与气胸的(de)量化评估：AI能够更精确地(di)量化胸(xiong)腔积液的体积，以(yi)及(ji)评(ping)估气胸的(de)程(cheng)度(du)，为临床决(jue)策提(ti)供(gong)更(geng)客观的(de)依(yi)据。

慢阻(zu)肺(fei)（COPD）等慢(man)性疾(ji)病的长期(qi)监(jian)测

慢阻(zu)肺是一种(zhong)常见(jian)的慢性呼(hu)吸系(xi)统疾病(bing)，需要长(zhang)期的(de)影像(xiang)学(xue)监(jian)测来评(ping)估(gu)病情进展(zhan)和治(zhi)疗(liao)效(xiao)果。

量化(hua)评(ping)估肺(fei)气肿(zhong)和(he)气道(dao)重(zhong)塑：结(jie)合(he)AI算法，胸片影(ying)像可(ke)以进(jin)行(xing)更精细的量(liang)化分(fen)析(xi)，评估肺(fei)气肿(zhong)的程(cheng)度、气(qi)道壁(bi)的(de)增(zeng)厚等(deng)。这(zhe)些(xie)量化指标(biao)对于理解(jie)疾病(bing)的进展、评(ping)估预(yu)后(hou)以(yi)及指导治疗具有重要意义。

低(di)剂(ji)量方(fang)案(an)的优势：对于需(xu)要(yao)定(ding)期(qi)进行胸(xiong)片检(jian)查的(de)慢阻(zu)肺患(huan)者，采(cai)用低(di)剂量(liang)曝光技术可以(yi)有效(xiao)降(jiang)低(di)其累积辐(fu)射剂(ji)量，保(bao)障(zhang)其(qi)长期(qi)健康。

心脏与(yu)血(xue)管(guan)疾(ji)病的初步(bu)筛查与(yu)风(feng)险预警

虽然(ran)胸(xiong)片并非诊断(duan)心(xin)脏与(yu)血管(guan)疾病的首(shou)选影像学(xue)方法(fa)，但在(zai)一些情况(kuang)下，它(ta)仍(reng)然(ran)能提(ti)供(gong)有价值的初步信(xin)息。

心(xin)脏大(da)小与形态评(ping)估(gu)：胸片可以直观(guan)地显(xian)示心(xin)脏(zang)的(de)大小和(he)形态，对于发(fa)现(xian)心房、心(xin)室的增大(da)，以及判断是否存(cun)在(zai)心力衰(shuai)竭(jie)的迹象，具(ju)有一定(ding)的(de)参考价值。AI辅助(zhu)的(de)影像分析(xi)，可(ke)以(yi)使这些(xie)评估(gu)更加标准(zhun)化和(he)量化。

主动(dong)脉钙(gai)化与(yu)肺动(dong)脉高(gao)压的线索(suo)：胸(xiong)片有时(shi)也能(neng)发现(xian)主动脉的(de)钙化，或提(ti)示(shi)肺动(dong)脉(mai)增宽(kuan)，这些(xie)可能(neng)与高(gao)血压、动脉(mai)粥样硬(ying)化或肺动脉(mai)高压(ya)等疾(ji)病相关(guan)，可(ke)以作(zuo)为进一步检(jian)查(cha)的(de)线索。

AI在(zai)报告(gao)生成与(yu)质量控(kong)制中的作(zuo)用

除(chu)了直(zhi)接的影像(xiang)诊断，AI在报告生成和(he)质(zhi)量控制(zhi)方面也(ye)发挥着越来(lai)越重要的(de)作用。

自动生成(cheng)报告草稿(gao)：AI可以(yi)根(gen)据影(ying)像(xiang)中(zhong)的(de)发现，自动生成(cheng)初(chu)步(bu)的报告草稿(gao)，包括(kuo)描述病(bing)灶的(de)位(wei)置(zhi)、大小(xiao)、形(xing)态(tai)以(yi)及(ji)可能(neng)的诊(zhen)断建(jian)议(yi)。这(zhe)极大(da)地减轻了放射(she)科(ke)医生的报告(gao)撰(zhuan)写负担(dan)，提高了(le)工作效(xiao)率(lv)。

智能(neng)质控(kong)与(yu)疑难病例(li)标记：AI还可以(yi)通(tong)过(guo)对(dui)海量影像(xiang)数据的学(xue)习，识(shi)别出(chu)一些不寻(xun)常或(huo)高度(du)疑似恶性(xing)病变的影(ying)像，并(bing)将其(qi)标记(ji)出来(lai)，提(ti)醒(xing)医生重(zhong)点(dian)关(guan)注(zhu)。这种智(zhi)能质(zhi)控有助于避(bi)免漏诊(zhen)，并为年(nian)轻医(yi)生提供学(xue)习和(he)成长的机(ji)会。

展望未(wei)来：以人(ren)为本，智(zhi)慧医(yi)疗的无限(xian)可能

2024年，胸(xiong)片(pian)曝光技(ji)术与(yu)医学影(ying)像(xiang)诊断(duan)的结(jie)合，正(zheng)以前所未(wei)有的速(su)度向(xiang)前(qian)发展(zhan)。AI的深度融(rong)合，不(bu)仅提(ti)升(sheng)了诊(zhen)断(duan)的(de)精准(zhun)度(du)和效(xiao)率，更(geng)重要的是(shi)，它正在重塑医疗服(fu)务模式，朝着更(geng)个性化、更(geng)便捷(jie)、更普惠(hui)的(de)方向迈(mai)进(jin)。低(di)剂量曝光(guang)技术的(de)普及，则(ze)体(ti)现了(le)对患(huan)者安全的(de)极致追(zhui)求(qiu)。

我(wo)们(men)有理由相(xiang)信，随(sui)着技术的不断迭代(dai)和临床(chuang)应用的(de)深入，胸(xiong)片将继续在疾病的早(zao)期发(fa)现、精准(zhun)诊(zhen)断(duan)和健康(kang)管理中扮(ban)演不(bu)可或(huo)缺(que)的角色(se)。未来(lai)的医(yi)学影像，将是人(ren)工智(zhi)能、大数(shu)据(ju)、多模态信息融(rong)合的(de)智慧(hui)结(jie)晶，而胸(xiong)片，作(zuo)为(wei)最基(ji)础(chu)的影像学(xue)检查，将成为这场(chang)智(zhi)慧医疗变革中，承载(zai)更多希望(wang)、带来更多福(fu)音的“先行者”之一(yi)。

患者将(jiang)因(yin)此(ci)受(shou)益(yi)于(yu)更(geng)早、更(geng)准(zhun)、更安(an)全(quan)的(de)诊断(duan)，医疗(liao)体系的运(yun)行效(xiao)率也(ye)将得(de)到(dao)显(xian)著提升，真(zhen)正实(shi)现“科技向善(shan)，医疗(liao)为民”的(de)美好(hao)愿(yuan)景。

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图片来源：每经记者 陈攀霄 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄