全球放射科医生短缺严重影响了诊断效率并延误了医疗治疗，但苏格兰正在应用人工智能工具为医疗影像领域提供解决方案。放射学作为诊断的关键工具，通过CT扫描、核磁共振或X光提供人体影像供分析使用。从这些影像中，可以确认早期肿瘤、疾病进展程度以及治疗方案对患者的疗效。然而，放射科医生短缺导致患者面临诊断延误，可能错过关键的早期干预机会。由于等待就诊的患者数量增加而放射科医生资源有限，亟需优化诊疗流程。
"我们需要提高诊断流程的效率。理想情况下，我们希望缩短整体诊断时间并减少获取最终诊断所需的人工投入，"总部位于爱丁堡的佳能医疗研究欧洲公司(Canon Medical Research Europe)总裁肯·萨瑟兰博士(Dr Ken Sutherland)表示。在苏格兰开发的AI影像技术正在优化流程方面发挥重要作用，有望改变全球诊断模式。
苏格兰放射学中的人工智能应用
放射学流程始于患者接受扫描，获取的影像经审查后有时会进行3D处理，最终形成包含诊断结果和可能治疗建议的报告。了解AI技术最有效的应用节点有助于最大化其价值。
放射学流程可能涉及多家不同公司、机构和算法，过程分散且耗时数周。在时间紧迫的情况下，任何延误都可能严重影响患者的长期健康。然而，AI技术的进步有望将放射学诊断周期缩短至数小时内。在数据被使用和解读的各个环节都存在AI应用的机会。佳能医疗(Canon Medical)采用一种名为"自动解剖标志检测"(Automated Landmark Detection)的AI技术。当患者接受CT扫描时，系统会先获取低分辨率影像，该影像经分析以识别需要进一步检查的区域。传统上，这一决策由人工完成。而佳能医疗利用AI实现自动化扫描规划，精准定位需重点关注的区域。
尽管影像优化本身并非耗时的手动流程，但仍占用放射技师的时间。"如果你仅自动化这一个小步骤，就能节省少量时间。可能只有几秒钟，但如果他们每天操作100次，累积起来就很可观了，"萨瑟兰补充道。佳能还运用自动曝光技术进行影像处理，并尽可能高效地生成数据的三维呈现。
传统上，使用CT扫描和X光构建高分辨率3D模型面临挑战，因为患者需要承受大量辐射。然而，降低辐射剂量又会使影像更难辨识。佳能医疗正在采用技术提升扫描影像的清晰度和重建质量。该技术在美国开发，现已应用于苏格兰医院的扫描设备。
人工智能支持放射科医生工作
AI还可用于辅助影像解读。在苏格兰，Annalise等公司的技术能自动识别影像中的关键区域，协助放射科医生进行诊断并缩短人工检查时间，使需要紧急关注的患者得到优先处理。
"通常，这些工具已应用于分诊流程，确保放射科医生查看正确的患者，而无明显异常的影像则从流程中移除，"萨瑟兰补充道。AI在报告撰写方面也有应用空间。尽管大语言模型(LLMs)应用广泛，但在特定行业中往往缺乏专业性。鉴于当前技术成熟度，完全依赖并信任大语言模型存在风险。
"确保其准确性仍具挑战性，因为AI仍存在所谓的'幻觉问题'——它会以自信且流畅的方式陈述内容，但事实上这些内容并不真实，"萨瑟兰表示，"这是个实际问题。"尽管应用场景仍在发展中，AI已为放射科医生带来切实帮助。
自动化为放射科团队释放产能
自动化可通过消除人工瓶颈、标准化流程以及自动化分诊、转诊和质量保证(QA)检查等重复性任务，使放射科团队能够专注于临床价值最高的领域。自动化能减少差异和错误，加速诊断过程，并确保影像研究在医疗IT系统中无缝流转。
对患者而言，这些优势意味着等待时间缩短、延误减少和体验更顺畅。同时，部门可获得实时洞察以优化吞吐量和产能。在全球医疗服务体系面临日益增长压力的当下，这些优势至关重要。
"临床医生和患者都能从放射学工作流程自动化中受益，"爱丁堡AI临床解决方案提供商Blackford Analysis的董事总经理詹姆斯·霍尔罗伊德(James Holroyd)表示，"临床医生能花更多时间直接与患者互动，专注于更复杂的工作，而患者则能获得更及时的诊疗和随访。"
Blackford的厂商中立AI平台作为协作引擎，使全球AI开发者能够通过单一集成将其解决方案投入临床实践，同时支持医院安全评估和采用这些工具。
提升放射学工作流程效率
AI工具在多个领域创造了改变生命的效率提升，包括急性中风诊疗路径。检测工具可在数分钟内标记细微的大血管闭塞。在德国的一个案例中，早期警报加速了取栓术的转诊，促成了完全临床康复。
在急诊科(A&E)和骨折诊所也已应用AI解决方案，可立即清除阴性结果，无需放射科医生复核。这为英国某大学医院节省了约400小时的患者等待时间，缓解了临床团队压力。
Blackford的产品也提供了类似价值。该公司强调挪威某医院系统使用其产品后，AI分诊帮助放射科医生快速处理了8,500多例阴性病例，使等待时间减少了250天。
"我们已在多种放射学工作流程中看到AI带来的明确可衡量的影响，"霍尔罗伊德补充道，"最一致的成效来自优化日常任务的工具——更快地优先处理紧急病例、缩短报告时间、确保必要随访、提高扫描仪利用率，以及帮助团队在不增加人员的情况下应对日益增长的工作量。"
苏格兰开发医疗影像AI的优势
苏格兰拥有充满活力的生态系统，为医疗影像AI开发提供了坚实基础，其中包括Annalise、Optos和佳能医疗研究(Canon Medical Research)等领先企业，以及公共资助的医疗服务体系、格拉斯哥卓越影像中心(Glasgow Imaging Centre of Excellence)等世界级影像中心，还有数据实验室(Data Lab)等创新计划。这为企业（如Blackford）提供了成熟环境，可直接与临床医生开发、测试和部署创新产品，同时通过其他苏格兰企业的现有网络拓展应用。
苏格兰在医疗AI领域的另一优势是患者数据的关联性。苏格兰国民医疗服务体系(NHS)中的社区健康指数(CHI)号码是患者的唯一标识符。该国还拥有数十年积累的广泛医疗状况数据集和研究资料。
此外，苏格兰拥有强大的AI和数据科学人才输送渠道、政府对数字医疗创新的支持，以及学术界、产业界与国民医疗服务体系(NHS)紧密合作的文化。这些因素共同为Blackford和佳能医疗等公司创造了最佳环境，加速开发安全且具有临床影响力的全球医疗影像AI。
"改变这一市场的不仅是企业，还需要我们与学术界和临床医生的合作，"萨瑟兰表示。Blackford与Optos的长期合作是苏格兰企业成功伙伴关系的典范，既加速了AI平台的商业化，又为领先的眼科解决方案提供商提供了AI解决方案的早期访问权限。
"放射科团队承受着巨大压力，AI在创建可持续、高效工作流程方面发挥着关键作用，"霍尔罗伊德补充道，"苏格兰的优势不仅在于人才，更在于临床医生、技术人员和行业共同致力于开发真正产生影响的解决方案的意愿。"
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