医生一直以来都依赖敏锐的观察力、稳定的操作和一定的创造力来观察人体内部。
人工智能为他们提供了更清晰的视角，能够比人类感官更早地识别图像和波形中的模式。结果是更快地得出诊断结果、减少侵入性检查，以及在许多情况下，提高患者的康复概率。
人工智能的诊断革新正在医学的各个层面展开。从X光片和数字切片到智能隐形眼镜和腕戴式传感器，算法将原始图像转化为可操作的洞察。以下八个进展展示了这种新的“X光视觉”传播速度之快——以及为何值得兴奋。
1. 放射科报告创纪录提速
放射学已成为人工智能临床潜力的试验场。在西北医疗中心（Northwestern Medicine），一个内部开发的生成模型审查了12家医院的近24,000次扫描，将报告完成时间平均缩短了15.5%——许多放射科医生在不牺牲准确性的前提下更快地完成了病例。
与此同时，微软（Microsoft）的实验性诊断协调器（Diagnostic Orchestrator）处理了《新英格兰医学杂志》提供的300个特别棘手的病例，85%的情况下都能做出正确诊断——相比之下，经验丰富的全科医生的正确率仅为20%。它还安排了更少且更便宜的后续检查。这解释了为何美国大约三分之二的放射科部门已经部署至少一种人工智能工具来标记中风、肺结节和乳腺癌。
2. 病理学中的人工智能——数字切片加入数据革命
病理学的数字化使得远程病例审查与咨询、病例共享与归档以及更强大的教育成为可能。引入人工智能后，医生能够以前所未有的速度和效率分析复杂图像。医生可以检测肿瘤及其亚型，进行定量生物标志物分析，识别新型形态结构，并定位罕见事件。简而言之，这是一场变革。
病理学中人工智能市场的增长并不令人意外——2023年估值为27.2亿美元，预计到2033年将以近16%的复合年增长率飙升至1190亿美元。数字扫描仪、云存储和安全网络意味着，一个村庄诊所采集的可疑活检样本现在可以在几分钟内由数百公里外的专家进行复查。人工智能优先处理病理学家首先看到的内容，标记罕见事件，甚至为生物标志物评分计算细胞数量——让专家得以专注于更细致的判断。
3. 能“读懂”细胞的基础模型
如果说放射学中的人工智能工具是训练有素的嗅探犬，基础模型就是百科全书式的追踪犬。哈佛医学院（Harvard Medical School）的UNI和CONCH系统基于来自超过10万个全切片图像的超过1亿个组织块进行训练。它们在30多个诊断任务中表现出色，从器官移植排斥反应到罕见疾病的识别。
在杜克大学（Duke University），研究人员报告称，结合全切片扫描仪与自我监督学习，算法能够识别出即使是经验丰富的专家也容易错过的微妙基因组特征。这种更深层次的人工智能病理学有望实现个性化预后——算法可以在第一滴化疗药物滴落之前，就预测乳腺肿瘤是否可能扩散或对某种药物有反应。
4. 智能隐形眼镜带来眼部健康升级
物联网连接的隐形眼镜搭载微型摄像头，全天拍摄眼睛表面的照片——追踪光反应的微小变化或检测微小撕裂。以这种非侵入性方式监测眼部健康，不仅让患者感到舒适，还能向临床医生持续传输数据。想象一下，无需笨重的机器即可监测青光眼，或在症状出现之前就检测到过敏反应——这要归功于一片比指甲还薄的透明晶圆。
5. 可穿戴设备听见心脏的低语
2025年的一项荟萃分析比较了智能手表与心电图胸贴在检测心房颤动（AF）方面的表现。敏感度方面，手表达到97.4%，胸贴为96.1%——特异性均约为97%。对于未接受治疗的心房颤动患者而言，中风风险急剧上升，手腕上的早期警报意味着可以更早使用救命的抗凝药物。再加上人工智能模型实时筛选腕部噪音数据，最终结果是一个轻量级的哨兵，随每一次心跳而跳动。
6. FDA批准的AI设备如潮水般涌现
监管机构正努力跟上技术的步伐。美国食品药品监督管理局（FDA）列出了超过1,000种已授权的人工智能或机器学习医疗设备。放射学占据主导地位，迄今为止获得了大多数AI批准。这传递出一个明确信号：人工智能的诊断工具箱已不再是实验室里的奇观——它正成为标准装备。
7. 工作流程助手接管文书工作
一旦图像离开扫描仪进入报告队列，速度往往会下降——人工智能也解决了这个问题。西北大学的网络显示，文本生成算法减少了行政瓶颈，同时保持了放射科医生的语气和风格。与此同时，微软的协调器模型展示了多模态推理如何选择正确的后续检查——节省成本和时间。预计类似的辅助工具将出现在病理实验室、内窥镜检查室和全科诊所，以便临床医生可以专注于决策。
8. 手持超声设备获得智能大脑
口袋大小的超声探头可插入智能手机，将任何诊所、救护车或村庄诊所变成即时成像室。实时算法甚至能引导新手用户——提示探头调整至正确角度，并在图像达到诊断标准时显示绿色勾选标志。
UltraSight的人工智能引导软件证明，从未接受过超声波培训的护士和急救员也能在第一次尝试中捕捉到10个标准心脏视图——大大扩展了超声检查的可及性。一旦视频被记录，第二代平台可在数秒内完成分析。飞利浦（Philips）的EPIQ CVx升级版可自动评分心室壁运动，并在几秒内计算出三维二尖瓣反流体积——这项分析过去需要忙碌的超声心动图专家花费数分钟才能完成。
家庭扫描的启示
诊断始终依赖视觉——无论是通过玻璃切片、数字屏幕还是智能隐形眼镜。使用人工智能进行医学诊断不会取代视觉，而是增强它，将其扩展到全球各地，并嵌入日常用品中。
随着算法的发展，数据采集与洞察之间的界限将变得模糊。很快，第一个预警信号可能不是症状，而是一条静默的警报，发送给已经准备好了治疗方案的临床医生。这些机器并没有抢尽风头——它们是在打开灯光，让人类能够更早地看到更多，从而挽救生命。
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