8月4日～5日，医学影像科组织了第二次人工智能（AI）临床应用培训。承接前次AI应用培训学习班，本次培训以AI数据标准化采集和后处理临床应用为主题，科室医生、技师、护士团队共同参与准备，并且得到了医学影像科党支部的大力协助。

　　培训班由原北京大学第一医院党委书记、原北京大学第一医院医学影像科主任蒋学祥致开幕辞。蒋主任肯定了本学科目前在AI工作中的进展，也对今后的工作提出了要求，要求大家在临床工作中，保证影像质量的标准化，为病人负责，更为今后AI的发展打下坚实的基础。医学影像科党支部书记刘建新也对技师团队提出了要求，要求大家抓住机会，多参与AI工作，利用AI提升技师价值。

　　医学影像科在7月成立了人工智能实验室（AI Lab），探索人工智能落地于影像工作全流程的实施。科主任王霄英教授介绍了科室内所开展的AI相关工作，对结合了AI的医学影像未来发展进行了展望。

　　影像检查全流程，包括临床申请检查、检查前评估、影像检查技术方法、图像后处理、影像诊断、临床决策建议、疾病进展预测等多方面。本次培训，不仅为大家展示了各流程中AI落地的实际临床场景，更着重讲解了各种检查技术、各种疾病的数据标准化采集和后处理。

　　在增强CT、MR检查前，需要先对病人进行评估，其中比较重要的一个内容就是对比剂肾损害（CIN）的评估。罗健护士长介绍了对比剂应用基本安全规范；AI团队则介绍了一个CIN的初步预测模型。该模型基于科室多年的CIN随访数据而建立，希望未来该模型能够应用到护士工作中，更加精准地预测CIN风险。

　　质量优良的图像是影像科工作基础，这就要求检查技术必须满足一定的规范。只有在投照、扫描过程中做到严格的质控，获得标准化的图像，才能为AI提供优质的资源。李津书技师长以及多位经验丰富的技师代表，为大家讲解了各种影像技术、图像重建及参数提取等方面的规范化处理。另外，部分年轻技师也为大家介绍了数据重建与AI的相互影响，展示了国际上一些前沿进展。

　　获得图像后，很重要的一步就是后处理。医学影像科后处理中心已经成立多年，后处理中心的功能不仅仅是打印胶片，更加包含了在诊断基础上的测量、标注及各种高级处理。标准的后处理测量和图像标注，是获得真实临床情境数据的基础。医学影像科对14种临床常见疾病进行了标准化测量，在本次培训班中做了图像标准化后处理讲座，涵盖诊断、扫描、测量、标注、打印胶片、结构化报告填写、图文链接报告等内容，每个讲座均由一名技师和一名医师共同完成，逐一进行详细讲解，作为之后开展工作的标准规范。

　　医学影像科工作的另外一个重点是影像诊断。本次培训重点并不在具体疾病的诊断方法，而是介绍了AI落地到具体临床工作帮助影像诊断的一些工作。比如肝纤维化、胰腺囊性占位的影像组学评估等，并展望了AI植入结构化报告的流程，希望在未来能够帮助影像医生解决在读片时遇到的一些困难。

　　事实上，影像医师真正起到作用的时刻，是临床医生根据医学影像、报告做出更正确、更合适的决策的时刻。目前的工作在真正解决临床问题时常有欠缺，因此需要应用AI、图文链接报告等多种手段提高影像工作的价值。AI团队在预测手术切缘阳性、急性脑血肿再出血风险等方面做了许多工作，这些工作是传统影像报告所欠缺、但是对临床决策很重要。另外，图文链接报告能够通过链接关键图像、视频、图表、文献等，更加全面、清晰地向临床医生及病人展示影像结果，进而可以更加有效地被临床应用而造福患者。

　　AI的发展将来会深刻地影响医学影像科的工作。我们不能单纯地等待AI的来临，更要做AI的创造者，并对影像工作全流程进行改变、优化，以适应AI的植入，使AI更好地服务于影像诊断工作，服务于临床，服务于患者，更好地发展学科。

（医学影像科  王可/文、全硕/图）