当AI真正走进临床，它能不能成为医生可靠的助手？

9月19日，在西安召开的中华医学会第19次核医学学术大会暨核医学成立70周年纪念大会期间，人机协同技能竞赛在青年学组专场举行。来自全国的核医学专家组成多支队伍，在真实临床场景中借助AI（人工智能）进行影像判读，围绕病灶检出、SUV定量评估、疑难病例鉴别、报告质控等任务展开竞技。

比赛现场（主办方供图）

AI智能体占优势

医学影像是人工智能在医疗卫生领域的重点应用方向。PET/CT检查需要医生从大量影像中寻找病灶，并完成定位、定量分析和报告书写。随着检查需求增长，如何借助AI提升阅片效率和诊断规范性，同时识别AI可能出现的偏差，成为此次比赛关注的重点。

中华医学会核医学分会主任委员汪静教授表示，“近年来，我国PET/CT装机量和检查量增长迅速，但行业面临一个很现实的问题：检查需求增长得快，但高水平专业人才的培养速度没有那么快。而AI报告系统恰恰可以发挥弥补增效作用。从专用角度，我们会积极迎接AI的挑战。未来，我们不仅要推动AI技术应用，还要通过人机协同，让AI成为医生能力的延伸，进而推动标准、质控、人才培养和临床规范同步发展。”

据悉，此次大赛使用的核医学AI智能体具备“看、想、写、查”四大能力。“看”，就是理解PET、CT、PET/MR等多模态影像，自动发现和定位异常病灶；“想”，就是把影像、定量指标和患者临床信息结合进行逻辑分析；“写”，就是把这些结果转化成规范的影像所见和诊断结论，生成结构化图文报告；“查”，就是进行报告质控，检查有没有遗漏、矛盾或者不规范的地方。

历经五轮比拼，AI智能体总分超越医生队平均分，展现出在诊断、报告撰写及质控环节具备优良的综合能力。尤其是“PET/CT报告书写赛”中，AI智能体队完成一份肿瘤PET/CT诊断报告的时间仅3分钟，显著优于另外4支队伍的平均耗时。

须在真实临床环境中持续验证

据悉，这是继今年4月核医学人机阅片挑战后，中华医学会核医学分会再次以技能竞赛形式将AI带入临床应用场景。

西京医院核医学科主任、核医学分会青年学组副组长康飞表示，在病灶筛查、定量分析等工作中，AI能够帮助医生提高效率，比如神经PET检查中， AI可以帮助医生完成脑区分割和标准化定量，为视觉判读提供更加客观的参考。“另外一个非常重要的方向就是报告系统。过去医生可能把很多时间花在病灶测量、截图、描述和整理报告等简单重复劳动上。如果AI能够把这些标准化、重复性的工作自动完成，医生就可以把更多精力放在真正需要专业判断的地方，提升临床工作质效。”康飞说。

从比赛实战，到临床应用，医学影像AI正进入加速落地阶段。2024年，国家卫健委等部门印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，将医学影像智能辅助诊断列入重点应用场景；2025年印发的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，进一步提出推广医学影像辅助诊断、报告生成、影像质量评价等智能辅助服务。

该系列赛事技术支持团队王超博士表示，未来分子影像的发展不仅需要持续提升硬件能力，还需要通过软件和AI提高影像信息的处理效率。医疗AI真正走向临床，还需要在不同医院、设备和患者中持续验证其稳定性和可靠性。

技术支持团队另一个代表詹翊强博士表示，医学影像AI正从单一任务向病灶识别、定量分析、报告生成和质量控制等多个环节延伸。在核医学场景中，其目标是将多模态影像、定量指标和临床信息结合起来，成为嵌入临床工作流程的辅助工具。

目前，西京医院等多家医疗机构核医学科正在开展影像大模型和智能报告系统的多中心研究，通过不同医院、设备和病例数据持续验证和优化相关技术。

与会专家表示，从人机比拼走向人机协同，AI在核医学中的探索也正从单点功能向临床工作流程延伸。如何进一步明确人和AI各自的优势和边界，并在真实临床环境中持续验证，将成为核医学智能化发展的重要方向。