近期，一则来自科技日报的消息在医学界引发热议。美国西北大学医学院成功研发出全球首个嵌入临床流程的生成式人工智能放射系统，正在以前所未有的速度和精度重塑医学影像诊断领域。

目前，该 AI 系统已在西北大学旗下的 12 家医院实现全面部署。在 2024 年的短短 5 个月实际应用期间，系统处理了近 2.4 万份放射科报告，成效斐然。它使报告生成效率平均提升了 15.5%，部分医生的工作效率更是大幅跃升 40%，且在保证准确率稳定的基础上，后续 CT 影像分析效率甚至能达到 80% 的惊人提升。

与当下市面上那些只能检测单一疾病的窄域 AI 工具截然不同，西北大学医学院的这套系统展现出独特优势。它具备读取完整 X 光或 CT 图像的能力，能自动生成完成度高达 95% 的个性化报告，供医生审核确认。在生成报告的过程中，系统不仅能精准总结关键发现，还贴心地为医生提供诊断和治疗的辅助模板。

而该系统最令人瞩目的功能当属其强大的实时预警能力。当面对气胸等致命病情时，它能够迅速标记并在报告生成过程中与病历交叉验证，一旦发现危急状况，立刻向医生发出警示，为患者争取宝贵的救治时间。

值得一提的是，这套 AI 系统完全由西北大学医学院自主构建，其训练数据全部源自医疗系统内部的真实临床资料，这与依赖 ChatGPT 等通用 AI 模型的方案有着本质区别。这种方式使得系统更加轻量且精准，大幅降低了对计算资源的依赖，运行速度得以大幅提升。

研究人员指出，这是首次有 AI 系统在涵盖全身各类 X 光影像的广泛应用场景中，展现出如此高准确率与高效率的优势。

据统计，预计到 2033 年，美国将面临 4.2 万名放射科医生的严重短缺，而影像检查数量却每年以约 5% 的速度持续增长。在这样的背景下，这套 AI 系统显得尤为重要。它有望助力医生将诊断报告的交付时间从数日大幅缩短至数小时，有效缓解由于人才短缺带来的巨大压力。

研究团队明确表示，该技术的开发并非为了取代人类医生，而是旨在通过提升工作效率，使医生能够更快地做出诊断，尤其在危急病例的诊断过程中发挥至关重要的作用。

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