據科技日報消息，美國西北大學醫學院研發的全球首個嵌入臨床流程的生成式人工智能放射系統正在革命性地改變醫學影像診斷。該系統能在毫秒內識別危及生命的病癥，為全球放射科醫生短缺危機提供了創新解決方案。

　　這套AI系統已在西北大學所屬的12家醫院全面部署。2024年5個月的實際應用中，系統成功分析了近2.4萬份放射科報告，平均提升報告生成效率15.5%，部分醫生工作效率甚至提高40%，且準確率保持不變。后續研究更顯示，在CT影像分析中效率提升可達驚人的80%。

　　與市面上只能檢測單一疾病的窄域AI工具截然不同，這套系統具備讀取完整X光或CT圖像的能力，自動生成95%完成度的個性化報告供醫生審核確認。系統不僅能總結關鍵發現，還提供診斷和治療的輔助模板。

　　更重要的是，系統具備實時預警功能，能即時標記氣胸等致命病情，并在報告生成過程中與病歷交叉驗證，一旦發現危急狀況立即提醒醫生。

　　該AI系統完全自主構建，訓練數據全部來自醫療系統內部真實臨床資料，區別于依賴ChatGPT等通用AI模型的方案。這種方法使系統更加輕量精準，顯著降低計算資源依賴，運行速度更快。

　　研究人員表示，這是首次有AI系統在涵蓋從頭到腳的各類X光影像中全面展現高準確率和高效率優勢。

　　數據顯示，預計到2033年美國將面臨4.2萬名放射科醫生短缺，而影像檢查數量每年增長約5%。這套AI系統有望幫助醫生將診斷報告交付時間從數日縮短至數小時，有效緩解人才短缺壓力。

　　研究團隊強調，該技術目標并非取代人類醫生，而是通過提升效率讓醫生能更快作出診斷，特別是在危急病例中發揮關鍵作用。