放射学领域正在经历深刻的变革。作为一名长期从事临床实践和医学影像人工智能发展的放射科医生，我亲眼见证了计算机辅助检测（CAD）系统从简单的辅助工具演变为越来越复杂的解决方案。然而，我们现在正处于一个更为重要的变革门槛上：放射学中自主AI系统的出现。
当前CAD的状态及其局限性
尽管CAD系统无疑对放射学实践做出了宝贵的贡献，但它们主要作为支持工具，帮助放射科医生识别潜在异常或提供第二意见。尽管近年来已投入约56亿美元，这些系统尚未完全解决我们领域面临的根本挑战：工作量增加、积压增多和持续的人手短缺。例如，缺乏放射科医生来解读胸部X光片意味着许多检查未被报告。现实情况是，传统的CAD解决方案虽然有所帮助，但通常只能节省相对较少的时间，对放射科医生和医疗机构每天面临的主要运营挑战几乎没有影响。我们需要超越单纯的辅助，考虑能够从根本上改变我们工作流程的解决方案。
自主AI的前景
自主AI代表了这一演变的下一步。与传统CAD系统不同，自主AI可以在特定任务上独立运作，无需直接的人工干预即可做出临床决策。这尤其适用于全球第二大影像量的胸部X光片，2022年仅此一项就完成了超过8.75亿次扫描。目前，Oxipit是唯一一家获得CE认证的胸部X光片自主AI解决方案公司，这是该领域的一个重要里程碑。这一成就表明，自主AI不仅是一个理论概念，而是已经在全球范围内使用的实际技术。
对工作流程的实际影响
根据我的经验，在欧洲各地的医疗机构工作时，我观察到自主AI可以安全地过滤掉普通医院环境中20%到40%的胸部X光片，有时甚至更多。这些病例没有临床上显著的发现，否则需要宝贵的放射科医生时间来审查和报告。这种能力为医疗保健提供者创造了一个有吸引力的商业案例，特别是在资源紧张的环境中。该系统自动处理正常病例的能力使放射科医生能够将重点和专长转移到更复杂的病例上，从而更快地为患者提供护理。
解决实施挑战
然而，实施自主AI并非没有挑战，我们需要解决这些问题以实现更广泛的应用。基于我在欧洲各地与医疗机构的互动，我确定了几个关键考虑因素：
- 地区差异：自主AI的接受和实施在不同国家之间可能存在显著差异。如果我们希望这项技术得到推广，就需要理清各地区的法规。每个国家都有自己的规则或根本没有规则，因此很难让所有人参与进来。我们可以先在一些国家设立最佳实践，然后其他国家可以效仿。
- 伦理考虑：随着AI系统承担更多的决策角色，围绕偏见、公平性和责任的伦理考虑变得越来越重要。我们需要仔细考虑每个上下文中关于责任、责任和患者同意的问题。
- 建立信任：建立对自主系统的信心需要强有力的证据和验证。这包括在实施现场进行广泛的微调，以确保假阴性的数量最小或在可接受范围内。
- 工作流程整合：技术必须无缝整合，以增强而不是扰乱现有工作流程。这可能包括不同的方法，如直接整合到图像存档和通信系统（PACS）中，或通过AI市场作为所有应用程序的单一来源。告知、教育和培训报告接收者也至关重要，以确保他们对技术的准备、意识和接受度。
- 结果评估：持续监控和评估AI系统性能是维持准确性和防止性能下降的关键。由于各种因素，如数据分布的变化、底层软件或硬件的更新或现实环境的变化，AI模型可能会出现性能漂移或衰退。如果没有持续的监控，这些性能问题可能会被忽视，导致AI系统输出的潜在错误或不准确。为了避免这些漂移或衰退，医疗机构应实施强大的监控和评估过程。
放射学实践的未来
自主AI正面临当前全球AI应用曾经面临的相同挑战。展望未来，我相信我们将朝着一个自主AI处理越来越多常规病例的未来迈进，使放射科医生能够专注于更复杂的检查和咨询角色。这一转变不会使放射科医生过时；相反，它将使我们能够在最高水平上发挥我们的专长。基础模型的集成及其从大量非结构化数据（包括图像、报告和临床信息）中学习的能力表明，我们正朝着更加复杂的系统发展。这些系统最终可以生成综合报告，结合所有可用的患者信息，支持真正个性化的精准护理。
前进的道路
为了成功地将自主AI整合到放射学实践中，我们需要通过继续进行回顾性和前瞻性研究来生成有力的证据，以证明这些工具在临床实践中的有效性和安全性。我们必须调整培训，确保放射科医生保持核心诊断技能，同时学会有效地与自主系统合作。制定明确的协议也至关重要，通过建立可以适应不同医疗系统和监管框架的指南。这些协议应解决如何处理高影响的假阳性发现，并规定谁将负责验证和签署报告。最重要的是，我们必须关注质量，通过保持严格的保证过程来确保自主系统的性能达到或超过人类水平的准确性。从CAD到自主AI的过渡不仅仅是技术进步，而是我们如何处理放射学实践的根本转变。虽然CAD系统已经铺平了道路，但自主AI提供了应对我们领域面临的根本挑战的潜力：需求增加、资源限制和需要更高效的工作流程。作为目前唯一获得CE认证的胸部X光片自主AI解决方案，Oxipit的成功实施表明，这项技术不仅是理论上的，而且是实用且有益的。其ChestLink解决方案只会为高度确信图像无异常的胸部X光片生成自动报告，从而使灵敏度指标高于99%，确保在生成自主报告之前对排除异常的高度信心。这个能够将图像分类为正常或异常的AI系统将是应对放射科医生长期短缺的重要改进。然而，我们必须谨慎地对待这一过渡，确保在适应新功能的同时保持高标准的患者护理。放射学的未来不在于取代人类专业知识，而在于通过能够处理常规病例的自主系统来增强人类专业知识，使放射科医生能够专注于复杂病例和咨询角色。这一演变将需要临床医生、技术提供商和医疗机构之间的持续合作，但潜在的好处——提高效率、减少积压和更好的患者护理——使得这一旅程值得付出努力。
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