美国西北大学医学院近期推出了一项革命性的医学影像诊断技术——全球首个整合至临床流程的生成式人工智能放射系统。该系统凭借其超凡的速度与精准度，正在为解决全球放射科医生严重短缺的问题提供崭新的途径。
自2024年初以来，这套AI系统已在西北大学旗下的12家医院全面投入应用。在短短五个月内，它成功分析了接近2.4万份放射科报告，显著提高了报告生成的效率，平均增幅达到15.5%。尤为部分医生的工作效率因该系统而提升了40%，且诊断准确率丝毫未减。更深入的研究揭示，在CT影像分析领域，该系统实现的效率提升甚至可高达80%。
与传统的仅能检测单一疾病的窄域AI工具不同，这套系统具备全面解读X光和CT图像的能力。它能够自动生成高达95%完成度的个性化诊断报告，供医生进行最后的审核与确认。该系统不仅汇总关键诊断信息，还提供了辅助性的诊断和治疗建议模板，极大地减轻了医生的工作负担。
尤为关键的是，该系统内置实时预警机制，能够迅速识别如气胸等致命病情，并在报告生成过程中与患者的病历信息进行交叉验证。一旦发现紧急状况，系统会立即向医生发出警报，确保患者能够及时获得必要的医疗干预。
据研究人员介绍，这是首次有AI系统在涵盖全身各类X光影像的诊断中，全面展现出高准确率与高效率的双重优势。这一突破性进展不仅提升了医学影像诊断的准确性和速度，更为解决放射科医生短缺的问题提供了切实可行的解决方案。
数据显示，预计到2033年，美国将面临高达4.2万名放射科医生的短缺，而影像检查的数量却以每年约5%的速度持续增长。这套AI系统的应用，有望将医生的诊断报告交付时间从数日缩短至数小时，从而有效缓解因人才短缺带来的压力。
研究团队明确表示，该技术的初衷并非取代人类医生，而是旨在通过提高诊断效率，使医生能够更快地做出准确的诊断，特别是在处理危急病例时发挥至关重要的作用。这一创新技术的出现，无疑为医学影像诊断领域带来了前所未有的变革。
