73 种病一“扫”看穿，联影造出最强影像大模型

（原标题：73 种病一“扫”看穿，联影造出最强影像大模型）

在世界人工智能大会期间，一场特殊的“对决”正在上演：由复旦大学附属中山医院（以下简称：中山医院）放射科主任兼放射诊断科主任曾蒙苏带队，3名医生在胸部一扫多查智能体辅助下完成影像诊断与报告撰写，另3名医生则凭经验应战。

在现场的3例病例中，智能体在复杂病例诊断上展现出较强优势。无AI辅助组医生的鼠标在影像上一点点拖动，需逐行排查每一个断层影像，并手动撰写报告，花费8分钟完成影像诊断和报告撰写工作，而有AI辅助组医生借助智能体，一键就检出肺结节、冠脉钙化等胸部异常，医生仅需要逐一核实诊断即可生成报告，整体效率提升25%。

需要注意，联影智能的胸部一扫多查智能体与过往的单病种 AI 存在根本区别，也并非是市面上将多个单病种小模型简单堆叠、再包装成 “一扫多查” 的应用。

以往影像科医生在阅片时全靠自己一双眼睛和多年积累的经验，仔细寻找病灶。后来有了医疗 AI后，虽然能减轻一些负担，但这些 AI 大多是单病种小模型，只能辅助医生诊断一种疾病，如同要专用钥匙才能打开对应的锁：查肺结节要用专属钥匙开 “结节锁”，诊肺炎得换另一把钥匙开 “肺炎锁”。要是患者同时患多种疾病，医生需频繁更换钥匙，既不仅增加操作负担，也延长患者等待时间。

更关键的是，当前 AI 应用中，阅片与报告撰写是割裂的：影像数据与诊断内容无法实时关联，关键信息需重复迁移，流程繁琐且易中断临床思维。

面对上述问题，2024年初，中山医院放射科与联影智能共同将胸部平扫 CT 确定为首个一扫多查应用场景，锁定 73 种胸部异常作为目标病种，共收集40多万胸部CT影像数据。

在双方合作中，中山医院放射科专家深度参与算法优化、产品设计全流程，从临床实际需求出发提出改进建议，推动产品持续迭代，使其更贴合一线诊疗习惯。

历时一年多攻坚，双方成功研发出世界首个胸部 CT一扫多查智能体，依托胸部平扫影像，可自动检出肺结节、骨折、肺气肿、主动脉增宽等 73 种胸部常见异常，其平均 AUC 值达 94%，诊断准确性处于行业领先水平。此外，该智能体不仅能实现从影像到报告的自动化输出，还支持医生以语音方式录入报告，开创了放射医生阅片诊断与报告撰写的新体验。

AI辅助组医生正在撰写影像报告

总的来说，一线医生的实战感受直观印证了人机协同的价值。AI辅助组的医生说：“胸部一扫多查智能体就像‘超级助手’，能精准筛查出所有的病灶信息，还能实现图像-报告实时联动，直接让写报告变成审报告，也便于高年资医生和临床医生对报告进行审核。”

曾蒙苏在赛后表示：“这场比赛并非‘人机对立’，而是对‘人机协同’的深度探索。”

他认为，AI 不仅提升了工作效率、减少了失误，更重要的是降低了人力成本，低年资医生+AI也能拥有较高的诊断水平。“未来，我相信 AI 会进一步解放我们的双手，让工作更轻松。”

不过他也强调，这对医生的要求会更高：必须更细致地书写每一份诊断报告，确保临床医生能清晰理解，真正为患者的后续诊疗提供助力。

 复旦大学附属中山医院放射科主任兼放射诊断科主任曾蒙苏

在顶尖医院的实践中，智能体的应用已向更广阔的医疗场景延伸。

为了探索AI在医疗领域中的终极可能，联影智能已与复旦大学附属中山医院、中山大学肿瘤防治中心等多家顶尖医院合作，协力已经打造出一批成体系的智能体，覆盖影像诊断、病历书写、患者问诊、外科手术等多个医疗场景。

“2018年起，我们与联影作为攻坚克癌的产医搭档，在精准放疗、人工智能等领域开展深度合作，相继诞生在线自适应放疗、转移瘤 AI 等重要成果。”中山大学肿瘤防治中心（以下简称：中大肿瘤）副院长孙颖说道。

中山大学肿瘤防治中心副院长孙颖

“诊断脑、肝、骨等部位的转移瘤占到我们医院影像科工作量的70%。以脑转移瘤为例，其发病率较高，为尽早发现微小转移灶，需在常规磁共振扫描后进行1mm薄层重建，由此产生的磁共振图像多达上百张，医生需从中排查隐秘病灶，工作难度极大。

为此，我们与联影智能团队历经一年多联合攻关，研发出脑转移瘤病灶智能检出、自动显示病灶信息、自动生成影像所见的 AI应用。在此基础之上，我们还推出骨转移瘤的AI应用。

目前，这两套 AI 系统分别在全国400余家医院落地应用，标志着该方案从中大肿瘤走向全国，让更多肿瘤患者能够享受到更高效、更精准的医疗服务。”

此外，孙颖还分享了双方在探索智能体在患者问诊、医院信息化管理等多医疗场景下的应用。

据孙颖介绍，患者就诊时常面临诸多不便。比如就医时需携带大量纸质病史材料，不仅携带麻烦，还容易丢失；在跨院就诊时，由于医疗资料共享困难，跨院间的检查结果难以互认，这也导致患者需要重复检查，并增加患者的经济负担。

基于这一现状，联影智能与中山大学肿瘤防治中心合作共创基于“中大肿瘤”经验的智慧诊室解决方案，以AI深度赋能患者问诊场景。

在预问诊环节，患者可通过数字人、文本对话等预问诊方式，以互动对话的形式预先描述个人信息和症状，并自主上传既往检查报告。

该AI的赋能下，不仅方便医生在诊前预览患者的院外病史及检查数据，还能辅助后续各项病历文本的生成，极大地提升了患者的就诊体验。

在病历书写上，双方联合开发电子病历智能体，能将医患对话实时转写为文本并自动生成规范病历。

而对异地或跨院患者，智能体能自动调取预问诊时录入的外院报告，为医生提供了综合判断依据，保证病历更全面精准。

莎车地处南疆喀什，拥有493个村庄。约100万常驻人口，是新疆当之无愧的第一人口大县。

但由于地理位置偏远，境内多山，莎车没有太多城市的喧嚣，也少了城市拥有的完整医疗资源。

据统计，莎车全县现有的职业医师总数不足900人。莎车县人民医院的蔡思鹏主任在会上表示：在他所在的影像科，一支19名放射医生组成的队伍每年要出具91万余次影像诊断报告，全年在高负荷工作下苦苦支撑。

为这样一个边陲小镇短时间内补上医生资源匮乏的短板几乎没有可能。在这里，AI带给了他们新的解题思路。

莎车县人民医院的AI变革始于国家建设紧密型县域医共体政策和上海援疆的支持。

在此期间，莎车人民医院与联影集团展开深度合作，逐步筑起从高端影像设备、医疗信息化到 AI 技术的系统性医疗能力。

在论坛上，蔡思鹏与会期间分享了自己的AI使用经历：“过去乡镇卫生院的拍片质量参差不齐，很多技师没有接受过专业的培训，拍出来片子合格率只有50%左右，常常需要我们下到各个卫生院进行指导。

而如今，莎车下属的各个乡镇卫生院都逐步配上了联影智能 DR 智能质控系统。这个应用能够实现实时监控、指导技师摆位，告诉他们拍出的照片是否能够满足诊断需求。几番磨合下，我们的拍片合格率已经超过了95%。

同时，有了信息化系统后，我们还可以随时查看任意时间、任意乡镇的拍片质量，一并解决了传统式抽查中的不全面性与主观性等问题，再也月月下乡、周周督导。”

除了成像中的质控外，莎车县人民医院还在影像科、骨科、心血管科、神经内科、神经外科等科室上了成像后的专科AI，可以辅助诊断骨折、冠脉、头颈血管、肺动脉、主动脉等等部位的疾病，整体数量已经超过了20种。

而在今年，该院还与联影智能联合研发了一款肺结核 AI，可以实现快速检出并提示疑似肺结核的患者，助力医生快速、有效、低成本地进行筛查。

2024年，莎车县人民医院阅读了百万张胸片，最终筛查出了上万名高危人群。如今有了肺结核AI的帮助，他们终于可以卸下这份沉重的“负担”。