随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医疗领域的应用正逐步从概念走向实践。青海大学附属医院医学影像中心作为区域医疗创新的先锋，率先引入国内多家领先的人工智能软件系统（AI智能软件），覆盖胸部、心脑血管、骨疾病等多个领域，实现了从临床诊断及科研探索的全链条智能化升级，挺高了疾病的检出率及诊断的准确性。 

一、临床诊断：精准高效，赋能医生决策

    医学影像中心整合了国内医疗领域领先的联影、数坤、推想及CVI四家企业的AI诊断软件，构建了多维度智能诊断体系，显著提升了影像分析的效率与准确性。 

    1. 胸部疾病与肺结节筛查

    联影、推想及GE的AI系统在肺结节检测中展现强大能力。通过深度学习算法，系统可自动识别结节位置、体积、密度类型（实性、磨玻璃、混合型），并提供良恶性风险预测、前后随访对比分析，自动生成结构化报告。传统需20分钟的手动分析缩短至数秒，医生可专注于复杂病例的鉴别诊断。

 

    2. 心脑血管疾病智能分析 

    （1）冠脉CTA与心脏MRI：数坤AI系统对冠状动脉斑块类型（钙化、脂质、纤维）、狭窄程度进行量化分析，自动生成FFR（血流储备分数）报告；CVI系统则通过心脏MRI实现心肌应变分析、梗死区域精准勾画及四维血流动力学评估，为心肌病、先心病提供关键数据。

 

    （2）头颈CTA与脑灌注：联影与数坤系统可自动提取血管三维模型，识别狭窄、动脉瘤及斑块，并通过脑灌注分析（CBF、CBV等参数）快速评估脑缺血半暗带，为卒中急救争取黄金时间，指导临床治疗方案的制定及对预后进行预判。

 

    3. 骨疾病与急诊应用

    联影AI在胸部CT中同步检测肋骨骨折，自动标注骨折位置（如“左侧第2前肋陈旧性骨折”），并生成三维重建图像，显著减少急诊漏诊率。

 

    4. 神经系统疾病深度解析

    （1）脑出血量化出血体积、追踪吸收情况。脑肿瘤定位、自动标注与体积测量。 

 

    （2）脑结构分析：基于MRI T1WI图像的自动分割技术，AI将脑区细分为百余个子结构，提供容积、占比等数据，辅助神经外科精准规划手术路径。 

 

二、科研创新：数据驱动，探索医学前沿

    医学影像中心依托AI科研平台，推动疾病机制研究与诊疗技术创新。 

    1. 脑科学与脑疾病研究 

    （1）脑小血管病多模态分析：联影AI整合T1、T2 FLAIR、DWI等多序列MR图像，自动识别腔隙灶、血管周围间隙扩大、白质高信号等征象，量化脑小血管病负荷。 

 

    （2）脑健康评估：通过脑区容积、皮层厚度等参数构建脑衰老模型，探索阿尔茨海默病早期生物标志物。 

    2. 心血管疾病大数据挖掘 

    数坤与CVI系统提供冠状动脉斑块成分分析、心肌应变参数及血流动力学数据，结合临床随访，建立冠心病风险预测模型，推动个性化治疗策略优化。 

    3. 多中心协作与平台化科研

    联影科研网络平台开放脑结构分割、肺结节数据库等模块，支持多中心数据共享与算法训练，促进跨学科研究合作。 

三、未来展望：从辅助诊断到智慧医疗生态

    青大附院的实践表明，AI不仅提升了诊断效率，更通过结构化数据积累为科研提供“燃料”。未来，随着多模态AI融合（如影像-病理-基因组学联动）、5G远程诊断及手术导航技术的深化，医学影像中心有望构建区域性智慧医疗枢纽，推动精准医疗普惠高原地区。 

    人工智能正重塑医学影像的边界。青大附院影像中心通过临床与科研的双轮驱动，不仅让影像医生工作更高效、诊断更精准，而且在脑科学、高原心血管疾病等领域进行了深度探索，为未来影像医学的高速发展埋下伏笔。这场始于影像的智能化革命，终将引领医疗走向更精准、更人性化的新时代。

 

供稿：医学影像中心    温生宝