据科技日报消息，美国西北大学医学院研发的全球首个嵌入临床流程的生成式人工智能放射系统正在革命性地改变医学影像诊断。该系统能在毫秒内识别危及生命的病症，为全球放射科医生短缺危机提供了创新解决方案。
这套AI系统已在西北大学所属的12家医院全面部署。2024年5个月的实际应用中，系统成功分析了近2.4万份放射科报告，平均提升报告生成效率15.5%，部分医生工作效率甚至提高40%，且准确率保持不变。后续研究更显示，在CT影像分析中效率提升可达惊人的80%。
与市面上只能检测单一疾病的窄域AI工具截然不同，这套系统具备读取完整X光或CT图像的能力，自动生成95%完成度的个性化报告供医生审核确认。系统不仅能总结关键发现，还提供诊断和治疗的辅助模板。
更重要的是，系统具备实时预警功能，能即时标记气胸等致命病情，并在报告生成过程中与病历交叉验证，一旦发现危急状况立即提醒医生。
该AI系统完全自主构建，训练数据全部来自医疗系统内部真实临床资料，区别于依赖ChatGPT等通用AI模型的方案。这种方法使系统更加轻量精准，显著降低计算资源依赖，运行速度更快。
研究人员表示，这是首次有AI系统在涵盖从头到脚的各类X光影像中全面展现高准确率和高效率优势。
数据显示，预计到2033年美国将面临4.2万名放射科医生短缺，而影像检查数量每年增长约5%。这套AI系统有望帮助医生将诊断报告交付时间从数日缩短至数小时，有效缓解人才短缺压力。
研究团队强调，该技术目标并非取代人类医生，而是通过提升效率让医生能更快作出诊断，特别是在危急病例中发挥关键作用。
