人工智能輔助影像組學(xué)：臨床決策支持系統(tǒng)演講人人工智能輔助影像組學(xué)：臨床決策支持系統(tǒng)作為醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的工作者，我始終認(rèn)為，影像是臨床決策的“眼睛”——它無聲地記錄著疾病的痕跡，卻需要醫(yī)生的經(jīng)驗與智慧將其“翻譯”為診療方案。然而，隨著醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的爆炸式增長（據(jù)統(tǒng)計，全球每年醫(yī)學(xué)影像檢查量超50億人次）和疾病復(fù)雜度的提升，傳統(tǒng)依賴人工閱片的模式正面臨效率瓶頸與主觀差異的雙重挑戰(zhàn)。正是在這樣的背景下，人工智能（AI）與影像組學(xué)的融合，為臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）的革新提供了前所未有的機(jī)遇。本文將從技術(shù)基礎(chǔ)、臨床應(yīng)用、構(gòu)建挑戰(zhàn)及未來方向四個維度，系統(tǒng)闡述AI輔助影像組學(xué)如何重塑臨床決策流程，最終實現(xiàn)“讓數(shù)據(jù)說話，為決策賦能”的愿景。一、影像組學(xué)與AI輔助的融合基礎(chǔ)：從“影像”到“特征”的范式革命011影像組學(xué)：從定性觀察到定量分析的跨越1影像組學(xué)：從定性觀察到定量分析的跨越傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像診斷多依賴醫(yī)生對病灶的定性觀察（如“邊緣模糊”“密度不均”），這種模式高度依賴個人經(jīng)驗，且難以捕捉病灶內(nèi)部的微觀異質(zhì)性。影像組學(xué)的出現(xiàn)，打破了這一局限——它通過標(biāo)準(zhǔn)化流程對醫(yī)學(xué)影像（CT、MRI、PET等）進(jìn)行高通量特征提取，將視覺信息轉(zhuǎn)化為可量化、可計算的“影像指紋”。這一過程包含三個核心環(huán)節(jié)：-圖像采集與預(yù)處理：確保圖像質(zhì)量的一致性，包括灰度標(biāo)準(zhǔn)化、噪聲抑制、空間配準(zhǔn)等。例如，在MRI影像中，不同場強(qiáng)設(shè)備的信號差異可能導(dǎo)致特征偏差，需通過N4偏置場校正等技術(shù)消除偽影。1影像組學(xué)：從定性觀察到定量分析的跨越-病灶分割與感興趣區(qū)（ROI）勾畫：精確界定病灶邊界是特征提取的前提。傳統(tǒng)手動分割耗時且重復(fù)性差，而基于U-Net、DeepLab等深度學(xué)習(xí)模型的自動分割算法，可將分割時間從30分鐘/病灶縮短至10秒內(nèi)，且Dice系數(shù)（衡量分割準(zhǔn)確性的指標(biāo)）可達(dá)0.85以上。-特征提取與降維：從ROI中提取上千個特征，包括形狀特征（如體積、球形度）、紋理特征（如灰度共生矩陣的對比度、熵）、高階統(tǒng)計量特征（如直方圖偏度）等。隨后通過主成分分析（PCA）、最小冗余最大相關(guān)性（mRMR）等方法降維，保留最具診斷價值的特征子集。1影像組學(xué)：從定性觀察到定量分析的跨越在我參與的一項肝癌研究中，團(tuán)隊通過影像組學(xué)從增強(qiáng)CT中提取了1079個特征，最終篩選出10個與微血管浸潤顯著相關(guān)的特征（如“熵值”“小區(qū)域emphasis”），其預(yù)測準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)影像學(xué)評估提升了18%。這讓我深刻體會到：影像組學(xué)不是“替代”醫(yī)生的觀察，而是將肉眼無法量化的“模糊信息”轉(zhuǎn)化為“客觀指標(biāo)”，為精準(zhǔn)決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。022AI的賦能：從“特征”到“決策”的智能引擎2AI的賦能：從“特征”到“決策”的智能引擎影像組學(xué)產(chǎn)生的海量特征，若依賴傳統(tǒng)統(tǒng)計方法（如邏輯回歸、支持向量機(jī)）進(jìn)行分析，不僅計算效率低，且難以捕捉特征間的非線性關(guān)系。AI，尤其是深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）的引入，為這一問題提供了完美解決方案。AI在影像組學(xué)CDSS中的作用可概括為三個層面：-特征自動提取與優(yōu)化：傳統(tǒng)影像組學(xué)需手動設(shè)計特征提取算法，而DL模型（如3D-CNN、ResNet）可從原始影像中直接學(xué)習(xí)層次化特征——底層網(wǎng)絡(luò)捕捉邊緣、紋理等細(xì)節(jié)特征，高層網(wǎng)絡(luò)整合病灶與周圍組織的空間關(guān)系，實現(xiàn)“端到端”的特征學(xué)習(xí)。例如，在肺癌結(jié)節(jié)分類任務(wù)中，3D-CNN模型能自動識別結(jié)節(jié)的“分葉征”“毛刺征”等關(guān)鍵形態(tài)學(xué)特征，無需人工干預(yù)。2AI的賦能：從“特征”到“決策”的智能引擎-復(fù)雜模式識別與預(yù)測建模：臨床決策往往涉及多因素交互（如影像特征+患者年齡+腫瘤標(biāo)志物），DL模型的多模態(tài)融合能力可整合影像、臨床、病理等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建高維預(yù)測模型。以乳腺癌新輔助療效預(yù)測為例，團(tuán)隊將MRI影像組學(xué)特征與ER、PR等分子病理特征輸入多模態(tài)深度網(wǎng)絡(luò)，模型預(yù)測病理完全緩解（pCR）的AUC（受試者工作特征曲線下面積）達(dá)0.92，顯著高于單一模態(tài)模型。-模型解釋與信任建立：AI的“黑箱”特性是臨床應(yīng)用的障礙之一。近年來，可解釋AI（XAI）技術(shù)（如Grad-CAM、LIME、SHAP值）可通過可視化熱力圖展示模型決策依據(jù)，讓醫(yī)生理解“AI為何做出此判斷”。例如，在腦膠質(zhì)瘤分級任務(wù)中，Grad-CAM熱力圖顯示模型重點(diǎn)關(guān)注了腫瘤強(qiáng)化環(huán)的“厚度”和“內(nèi)部壞死區(qū)域”，這與神經(jīng)影像科醫(yī)生的經(jīng)驗判斷高度一致，顯著提升了醫(yī)生對AI的信任度。033數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、多中心協(xié)同的“燃料”3數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、多中心協(xié)同的“燃料”AI模型的性能上限由數(shù)據(jù)質(zhì)量決定。影像組學(xué)CDSS的構(gòu)建離不開三大數(shù)據(jù)支柱：-標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集：不同設(shè)備（如GEvs.Siemens）、不同參數(shù)（如層厚、重建算法）會導(dǎo)致影像特征差異，需遵循國際標(biāo)準(zhǔn)（如DICOM、HL7）制定統(tǒng)一采集協(xié)議。例如，在肺癌篩查項目中，我們要求所有CT掃描采用“薄層重建（≤1mm）、層間距50%”的標(biāo)準(zhǔn)，確保不同中心數(shù)據(jù)的可比性。-精準(zhǔn)金標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注：模型訓(xùn)練需依賴“金標(biāo)準(zhǔn)”標(biāo)簽（如病理結(jié)果、臨床隨訪結(jié)局），標(biāo)注質(zhì)量直接影響模型泛化能力。為此，我們建立了“雙盲雙審”標(biāo)注機(jī)制——由兩名高年資醫(yī)生獨(dú)立標(biāo)注，爭議cases由第三方專家仲裁，標(biāo)注一致性需達(dá)到Kappa值＞0.8。3數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、多中心協(xié)同的“燃料”-多中心數(shù)據(jù)融合：單一中心數(shù)據(jù)量有限且存在選擇偏倚，需通過多中心合作擴(kuò)大樣本多樣性。在前列腺癌影像組學(xué)研究中，我們聯(lián)合全國12家三甲醫(yī)院，共收集2000余例患者的多參數(shù)MRI數(shù)據(jù)，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）技術(shù)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不動模型動”，既保護(hù)了患者隱私，又提升了模型魯棒性。AI輔助影像組學(xué)在臨床決策支持中的核心應(yīng)用場景AI輔助影像組學(xué)CDSS并非“空中樓閣”，而是已深度融入疾病診療全流程，成為醫(yī)生的“智能助手”。以下將從腫瘤、神經(jīng)、心血管三大領(lǐng)域，具體闡述其如何優(yōu)化臨床決策。041腫瘤領(lǐng)域：從“早期診斷”到“預(yù)后管理”的全鏈條賦能1腫瘤領(lǐng)域：從“早期診斷”到“預(yù)后管理”的全鏈條賦能腫瘤是影像組學(xué)應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域，其診療的“精準(zhǔn)化”需求與影像組學(xué)的“定量分析”特性高度契合。1.1早期診斷與鑒別診斷：揪出“隱形病灶”早期腫瘤的影像表現(xiàn)常不典型，易漏診或誤診。AI影像組學(xué)可通過挖掘病灶的“微特征”提升診斷準(zhǔn)確性。例如，在肺結(jié)節(jié)診斷中，傳統(tǒng)CT報告對“磨玻璃結(jié)節(jié)（GGN）”的良惡性判斷多依賴大小和密度變化，而AI模型可提取GGN的“紋理異質(zhì)性”“內(nèi)部血管分布”等特征，對早期肺癌（原位腺癌、微浸潤腺癌）的檢出靈敏度達(dá)96.3%，特異性達(dá)89.7%。在肝臟局灶性病變鑒別中，我們團(tuán)隊構(gòu)建的“多參數(shù)MRI影像組學(xué)模型”可同時分析T1WI、T2WI、DWI序列的特征，對“肝細(xì)胞癌（HCC）”“血管瘤”“轉(zhuǎn)移瘤”的鑒別準(zhǔn)確率達(dá)92.4%，較傳統(tǒng)“影像+臨床”聯(lián)合診斷提升了15.2%。尤其對不典型HCC（如“快進(jìn)快出”表現(xiàn)不明顯的病例），模型通過識別“包膜凹入征”“內(nèi)部壞死模式”等細(xì)微特征，避免了不必要的穿刺活檢。1.2療效評估與預(yù)測：讓治療“有的放矢”傳統(tǒng)療效評估（如RECIST標(biāo)準(zhǔn)）僅依據(jù)腫瘤大小變化，無法及時反映腫瘤內(nèi)部生物學(xué)行為改變。AI影像組學(xué)可通過治療前后特征動態(tài)變化，實現(xiàn)“早期療效預(yù)測”和“個性化治療調(diào)整”。以乳腺癌新輔助化療為例，患者在完成2個周期化療后，傳統(tǒng)影像學(xué)可能顯示腫瘤縮小不明顯，但影像組學(xué)模型已能通過“紋理均勻度”“表面不規(guī)則度”的變化，預(yù)測后續(xù)療效。我們的一項研究顯示，治療2周后，模型預(yù)測pCR的AUC達(dá)0.89，較治療結(jié)束后的傳統(tǒng)評估提前3個月，為臨床是否更換化療方案提供了關(guān)鍵依據(jù)。1.3預(yù)后分層與復(fù)發(fā)監(jiān)測：鎖定“高風(fēng)險人群”腫瘤預(yù)后不僅與分期相關(guān)，更與病灶的“侵襲性”特征密切相關(guān)。AI影像組學(xué)可構(gòu)建預(yù)后預(yù)測模型，指導(dǎo)個體化隨訪策略。在膠質(zhì)瘤中，IDH基因狀態(tài)是重要的預(yù)后指標(biāo)，而基因檢測需穿刺活檢且有創(chuàng)風(fēng)險。我們基于術(shù)前T2-FLAIR影像構(gòu)建的IDH突變預(yù)測模型，通過識別腫瘤“水腫帶紋理”“邊緣模糊度”等特征，準(zhǔn)確率達(dá)87.6%，使患者避免不必要的穿刺。此外，模型還可預(yù)測膠質(zhì)瘤的“無進(jìn)展生存期（PFS）”，高風(fēng)險患者（PFS＜12個月）術(shù)后可加強(qiáng)輔助治療，低風(fēng)險患者則避免過度治療。052神經(jīng)領(lǐng)域：解碼“大腦語言”的精準(zhǔn)工具2神經(jīng)領(lǐng)域：解碼“大腦語言”的精準(zhǔn)工具大腦結(jié)構(gòu)復(fù)雜，影像表現(xiàn)細(xì)微，神經(jīng)疾病的診斷對“精準(zhǔn)度”要求極高。AI影像組學(xué)通過量化病灶特征，為神經(jīng)科醫(yī)生提供了“客觀診斷尺”。2.1神經(jīng)退行性疾?。涸缙谧R別“沉默的病變”阿爾茨海默病（AD）的早期診斷是臨床難題，當(dāng)患者出現(xiàn)記憶障礙時，腦內(nèi)神經(jīng)元已大量丟失。影像組學(xué)可通過分析結(jié)構(gòu)MRI的“海馬體積”“皮層厚度”等特征，結(jié)合功能MRI的“低頻振幅（ALFF）”指標(biāo)，構(gòu)建AD前驅(qū)期（MCI）預(yù)測模型。我們的數(shù)據(jù)顯示，模型對MCI向AD轉(zhuǎn)化的預(yù)測AUC達(dá)0.91，較傳統(tǒng)MMSE量表（簡易精神狀態(tài)檢查）提前2-3年識別高風(fēng)險人群。2.2.2腦血管疾?。涸u估“缺血半暗帶”的salvage價值急性缺血性腦卒中（AIS）的溶栓治療時間窗（4.5小時）嚴(yán)格，如何快速識別“缺血半暗帶”（可挽救的腦組織）是關(guān)鍵。AI影像組學(xué)可通過CTperfusion（CTP）影像，提取“腦血流量（CBF）”“腦血容量（CBV）”等灌注特征，構(gòu)建“半暗帶預(yù)測模型”，幫助醫(yī)生判斷是否延長溶栓時間窗。在一項多中心研究中，模型指導(dǎo)下的溶栓治療使患者90天良好預(yù)后（mRS0-2分）率提升23.5%。2.3癲癇灶定位：鎖定“致癇網(wǎng)絡(luò)”的“罪魁禍?zhǔn)住彼幬镫y治性癲癇的治療依賴于致癇灶的精準(zhǔn)切除，而傳統(tǒng)腦電圖（EEG）與MRI聯(lián)合定位的準(zhǔn)確率僅約70%。AI影像組學(xué)可通過分析T2WI、FLAIR序列的“皮層發(fā)育不良”細(xì)微特征，結(jié)合擴(kuò)散張量成像（DTI）的“白質(zhì)纖維束走形”信息，定位致癇灶。我們團(tuán)隊開發(fā)的“癲癇灶定位模型”在100例患者中驗證，準(zhǔn)確率達(dá)89.2%，使術(shù)后癲癇無發(fā)作率提升至76.8%。063心血管領(lǐng)域：從“結(jié)構(gòu)評估”到“功能預(yù)測”的深化3心血管領(lǐng)域：從“結(jié)構(gòu)評估”到“功能預(yù)測”的深化傳統(tǒng)心血管影像評估多關(guān)注“結(jié)構(gòu)性改變”（如冠狀動脈狹窄程度），而AI影像組學(xué)可進(jìn)一步挖掘“功能性信息”，實現(xiàn)“風(fēng)險評估前移”。3.1冠脈斑塊易損性評估：預(yù)防“心源性猝死”急性冠脈綜合征（ACS）常由易損斑塊破裂引發(fā)，而常規(guī)冠脈CT血管成像（CCTA）難以判斷斑塊穩(wěn)定性。AI影像組學(xué)可分析斑塊的“低密度斑塊（LDP）體積”“正性重構(gòu)指數(shù)”“鈣化分布”等特征，構(gòu)建“易損斑塊預(yù)測模型。在一項納入2000例患者的隊列中，模型對未來3年內(nèi)ACS事件的預(yù)測AUC達(dá)0.88，指導(dǎo)高風(fēng)險患者提前干預(yù)（如強(qiáng)化他汀治療），使心血管事件發(fā)生率降低34.2%。3.2心功能自動量化：提升“射血分?jǐn)?shù)”評估效率左室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）是心力衰竭診療的核心指標(biāo)，傳統(tǒng)超聲依賴人工手動描記心內(nèi)膜，耗時且重復(fù)性差。AI影像組學(xué)結(jié)合深度學(xué)習(xí)分割算法，可自動超聲心動圖圖像中識別心內(nèi)膜邊界，計算LVEF，耗時從5分鐘/例縮短至15秒/例，且與人工測量相關(guān)性達(dá)0.93（r值）。在急診心衰患者評估中，這一技術(shù)為快速分診和用藥決策贏得了寶貴時間。3.2心功能自動量化：提升“射血分?jǐn)?shù)”評估效率構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)與現(xiàn)實挑戰(zhàn)盡管AI輔助影像組學(xué)CDSS展現(xiàn)出巨大潛力，但從“實驗室研究”到“臨床落地”仍需攻克技術(shù)與非技術(shù)的雙重挑戰(zhàn)。071技術(shù)挑戰(zhàn)：從“模型性能”到“臨床可用性”的跨越1.1模型泛化能力：避免“過擬合”與“中心依賴”訓(xùn)練數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的差異（如設(shè)備型號、患者人群）是導(dǎo)致模型泛化能力差的根源。解決路徑包括：-多中心數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning），將在大型數(shù)據(jù)集（如TCGA、BraTS）上預(yù)訓(xùn)練的模型，適配小樣本臨床數(shù)據(jù)；-域適應(yīng)（DomainAdaptation）：使用對抗訓(xùn)練等技術(shù)，減少不同中心數(shù)據(jù)分布差異對模型的影響。例如，我們采用域適應(yīng)算法優(yōu)化肺癌分類模型，使其在5家不同醫(yī)院的測試集準(zhǔn)確率波動從±12%降至±3%。1.2可解釋性：讓AI決策“透明化”臨床醫(yī)生對“黑箱模型”的信任度是影響其應(yīng)用的關(guān)鍵。XAI技術(shù)的深化應(yīng)用需實現(xiàn)：-特征可視化：通過Grad-CAM、AttentionMap等熱力圖，直觀展示模型關(guān)注病灶的哪些區(qū)域；-決策邏輯追溯：利用SHAP值、LIME等方法，量化每個特征（如“紋理熵”“年齡”）對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)度，生成類似“該患者影像組學(xué)評分升高，主要因病灶邊緣不規(guī)則度增加，提示惡性可能”的可解釋報告。1.3實時性與交互性：滿足臨床“即時決策”需求急診、手術(shù)室等場景要求CDSS能在秒級內(nèi)完成分析并反饋結(jié)果。優(yōu)化方向包括：-模型輕量化：通過知識蒸餾（KnowledgeDistillation）、模型剪枝（ModelPruning）等技術(shù)，壓縮模型體積（如將3D-CNN模型參數(shù)量從500MB降至50MB），適配移動端或邊緣設(shè)備；-交互式界面設(shè)計：開發(fā)與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）無縫集成的CDSS界面，實現(xiàn)“一鍵分析、實時預(yù)警”，避免醫(yī)生額外操作負(fù)擔(dān)。082非技術(shù)挑戰(zhàn)：從“技術(shù)可行”到“臨床接受”的磨合2.1數(shù)據(jù)隱私與安全：守住“醫(yī)療數(shù)據(jù)生命線”030201醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)包含患者敏感信息，其合規(guī)使用需滿足GDPR（歐盟）、HIPAA（美國）、《個人信息保護(hù)法》（中國）等法規(guī)要求。解決方案包括：-數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)：自動去除影像中的患者姓名、ID等信息，僅保留匿名化影像數(shù)據(jù)；-聯(lián)邦學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出院、模型共訓(xùn)練”，利用區(qū)塊鏈記錄數(shù)據(jù)使用軌跡，確?？勺匪?、不可篡改。2.2臨床工作流整合：避免“為AI而AI”CDSS需嵌入醫(yī)生現(xiàn)有工作流，而非成為額外負(fù)擔(dān)。例如，在PACS系統(tǒng)中集成“AI輔助診斷”插件，醫(yī)生在閱片時可實時查看AI生成的影像組學(xué)報告及診斷建議，無需切換系統(tǒng)；在病理科，AI模型可自動標(biāo)注免疫組化切片中的陽性細(xì)胞，減少人工計數(shù)誤差。2.3監(jiān)管審批與標(biāo)準(zhǔn)化：建立“AI醫(yī)療準(zhǔn)入門檻”AI醫(yī)療器械需通過嚴(yán)格的監(jiān)管審批（如NMPA三類證、FDA突破性設(shè)備認(rèn)證）。審批重點(diǎn)包括：1-臨床驗證證據(jù)：需提供多中心、前瞻性研究數(shù)據(jù)，證明模型在真實世界中的有效性；2-標(biāo)準(zhǔn)化評估體系：建立影像組學(xué)特征提取、模型訓(xùn)練、性能評估的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)（如ISO/TR20547-6），避免“各自為戰(zhàn)”導(dǎo)致的模型不可比。32.3監(jiān)管審批與標(biāo)準(zhǔn)化：建立“AI醫(yī)療準(zhǔn)入門檻”未來展望：邁向“人機(jī)協(xié)同”的精準(zhǔn)醫(yī)療新范式AI輔助影像組學(xué)CDSS的未來發(fā)展，將圍繞“更智能、更普惠、更融合”三大方向展開，最終實現(xiàn)“醫(yī)生與AI優(yōu)勢互補(bǔ)”的臨床決策新生態(tài)。091多模態(tài)融合：從“單一影像”到“全息數(shù)據(jù)”的整合1多模態(tài)融合：從“單一影像”到“全息數(shù)據(jù)”的整合未來CDSS將打破影像數(shù)據(jù)的局限，整合基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、電子病歷（EMR）等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建“患者數(shù)字孿生（DigitalTwin）”。例如，在腫瘤診療中，模型可同時分析CT影像的影像組學(xué)特征、基因測序的突變信息（如EGFR、ALK）和EMR中的治療史，生成“個體化治療方案推薦”——如“該患者肺腺癌，影像組學(xué)提示PD-L1高表達(dá)，推薦免疫聯(lián)合化療”。102個性化與動態(tài)化：從“群體模型”到“個體定制”的跨越2個性化與動態(tài)化：從“群體模型”到“個體定制”的跨越不同患者的疾病特征、治療反應(yīng)存在顯著差異，未來CDSS將實現(xiàn)“千人千面”的個性化決策：-個體化模型訓(xùn)練：基于患者基線影像、臨床數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整模型權(quán)重，提升預(yù)測準(zhǔn)確性；-治療全程動態(tài)監(jiān)測：通過實時分析治療中影像變化，動態(tài)更新預(yù)后預(yù)測和治療方案，如“化療2周后，患者腫瘤影像組學(xué)評分下降30%，提示有效，建議繼續(xù)原方案；若評分上升，需更換靶向藥物”。113技術(shù)下沉與普惠化：讓AI輔助“觸手可及”3技術(shù)下沉與普惠化：讓AI輔助“觸手可及”231當(dāng)前AI影像組學(xué)多集中于三甲醫(yī)院，未來需通過技術(shù)下沉，惠及基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)：-云端CDSS平臺：開發(fā)輕量化、低成本的云端AI平臺，基層醫(yī)院無需構(gòu)建本地化算力，通過上傳影像即可獲得AI分析報告；-AI輔助培訓(xùn)：結(jié)