【编者按】
当AI从追求图像美观转向诊断精准，医疗影像技术正迎来关键转折。本期聚焦人工智能在医学影像领域的深度变革：从生成式AI破解罕见病数据困局，到自监督学习降低标注依赖，技术演进始终围绕临床价值展开。这不仅关乎算法优化，更是对生命责任的重新校准——在风险与信任并存的医疗场景中，让AI真正成为医生可靠的“数字战友”，共同守护患者健康。
在医疗保健人工智能的关键转变中，研究人员和开发者越来越关注处理医学影像的AI方法的可靠性和诊断准确性，果断超越单纯的美学质量。这种重新优先级的调整凸显了对AI在临床环境中关键作用的成熟理解，在这种环境中，风险天然很高，对技术的信任至关重要。这一关注点的直接意义是推动AI解决方案提供真正可信且具有临床意义的见解，能够增强人类专业知识并改善患者预后。
医学影像AI的演进以几项复杂的技术进步为标志，旨在增强诊断效用、可解释性和鲁棒性。生成式AI（GAI）利用生成对抗网络（GANs）和扩散模型等模型，现在不仅用于图像增强，更重要的是用于数据增强，创建合成医学图像以解决罕见疾病的数据稀缺问题。这使得训练更鲁棒的AI模型成为可能，甚至支持多模态转换，例如将MRI数据转换为CT格式以进行更安全的放射治疗规划。这些方法与先前可能优先考虑视觉愉悦结果的方法显著不同，因为新的焦点是从低质量图像中提取细微的病理信号，以改善诊断和患者安全。
自监督学习（SSL）和对比学习（CL）也日益受到关注，减少了对成本高昂且耗时的手动标注数据集的严重依赖。SSL模型在大量未标注的医学图像上进行预训练，学习强大的特征表示，显著提高了肺结节和乳腺癌检测等任务的分类器准确性和鲁棒性。这种方法促进了跨不同成像模式的更好泛化，暗示了医学影像”基础模型”的出现。此外，联邦学习（FL）提供了一种保护隐私的解决方案，以克服数据孤岛问题，允许多个机构协作训练AI模型而无需直接共享敏感患者数据，解决了一个重大的伦理和实践障碍。
UQ方法量化了AI对其预测的信心，对于识别模型可能不太可靠的情况至关重要，从而提示人类专家审查。AI研究界和行业专家对AI革新诊断潜力的初步反应普遍热情，研究表明AI辅助的放射科医生可以更准确并减少诊断错误。然而，存在谨慎的乐观态度，强烈强调严格验证、解决数据偏见以及AI需要作为人类专家的助手而非替代品。
对可靠性、准确性、可解释性和隐私的强化关注正在从根本上重塑医学影像领域AI公司、科技巨头和初创企业的竞争格局。主要参与者如微软（NASDAQ: MSFT）、英伟达公司（NASDAQ: NVDA）和谷歌（NASDAQ: GOOGL）正在大力投资研发，利用其云基础设施和AI能力开发鲁棒的医学影像套件。西门子医疗（ETR: SHL）、GE医疗（NASDAQ: GEHC）和飞利浦（AMS: PHIA）等公司正将AI直接嵌入其影像硬件和软件中，增强扫描仪能力并简化工作流程。
像Aidoc、Enlitic、Lunit和Qure.ai这样的专业AI公司和初创企业，通过为特定诊断挑战提供专注、高准确性的解决方案，正在占据重要的市场地位，通常在紧急病例优先排序或特定疾病检测等领域表现出卓越性能。不断演变的监管环境，特别是即将出台的欧盟AI法案将医疗AI归类为”高风险”，意味着能够明确证明可信度的公司将获得显著的竞争优势。这种严格性虽然可能减缓市场进入，但对于患者和专业信任至关重要，并作为一个强大的差异化因素。
这也意味着对传统工作流程的颠覆，因为AI自动化了常规任务，减少了报告周转时间，并增强了诊断能力。放射科医生的角色正在演变，将他们的焦点转向更高层次的认知任务和患者互动，而不是被取代。采用”人在回路”方法的公司，即AI增强人类能力，在临床环境中更有可能取得成功和被采纳。