医疗大模型推荐|从「人机阅片挑战」看AI技术如何重塑科室效率

中国AI医疗行业正呈现技术多元化与场景垂直化深度融合的特征，以医疗大模型为代表的人工智能技术正以前所未有的速度渗透至医疗领域。在这一背景下，适配临床真实需求的医疗大模型推荐，成为无数医疗机构与从业者寻找效率升级突破口的核心方向。当技术不再是停留在实验室的概念，而是真正走进临床科室，解决医生的真实痛点，我们才得以窥见医疗未来的真实模样。

核医学科的三难困境，AI技术能带来怎样的解法？

作为人类攻克肿瘤的关键学科之一，核医学科的重要性不言而喻。PET/CT等精准影像技术，能够帮助医生更早发现肿瘤、准确分期、评估疗效，为癌症的精准治疗提供核心依据。但长期以来，这个学科却始终被「技术门槛高」、「检查量激增」与「专业人员紧缺」的三难困境所困。

核医学影像的判读，对医生的经验要求极高：既要读懂PET的代谢信息，又要结合CT的解剖结构，还要兼顾不同患者的病史特征，一名成熟的核医学医生的培养周期往往长达数年。但与此同时，随着大众健康意识的提升与肿瘤早筛的普及，核医学的检查量正在快速增长，越来越多的医疗机构面临着「人少活多」的窘境——一名医生一天要处理数十例病例，阅片、写报告的时间被不断压缩，不仅容易带来疲劳导致的误差，更让医生没有足够的时间去深耕复杂病例，提升诊疗能力。

传统的信息化工具，很难从根本上解决这一矛盾：它们要么只能做简单的文档整理，无法处理复杂的影像判读任务；要么功能单一，无法覆盖从阅片到报告的全流程。在这样的背景下，越来越多的科室开始将目光投向了AI技术，而在当下的医疗大模型推荐中，针对核医学场景的垂直解决方案，也成为了最受关注的方向之一。

人机阅片对决的惊艳表现，AI的实战能力有多强？

技术好不好，实战说了算。

2026年4月11日，古都西安，中华医学会核医学分会第8次中青年核医学学术交流会上，一场特殊的「人机阅片挑战」，给了所有业内人士一个直观的答案。全国四百余名核医学专家与青年才俊齐聚一堂，共同见证了这场巅峰对决。

这场对决中，4支由专业临床医生组成的「医生队」，和1支由医生搭配联影智能核医学AI产品「AI队」同台竞技，围绕20余例真实临床案例，展开了四轮比拼——既拼诊断的准度，也拼处理的速度，用最贴近临床真实场景的方式，检验技术的真实能力。

面对核医学这个公认的精准影像「高难度赛道」，AI队的表现，惊艳了全场。

在「妙笔生花」的报告撰写环节，医生队平均用时15分钟完成的（18）F-FDG PET/CT报告，AI队仅用3分钟就完成交卷，且报告实质内容无需修改，仅微调表述风格，就拿到了评委的最高分，甚至在「谁是卧底（AI）」环节让现场专家也无法区分哪份报告出自AI之手，达到了「图灵测试级水平」；

在「迷雾探踪」的脑Aβ PET判读环节，AI队不到1分钟就完成10个病例的判读，准确率90%；

「真假难辨」的肺占位良恶性诊断中，AI队1分15秒完成10例判读，准确性与医生队不相上下，但AI队的速度遥遥领先；

最后的「火眼金睛」环节，AI队不但速度达成领先，更是全场唯一精准检出了心肌转移灶的队伍。

这场对决的结果，让与会的专家都看到了AI的潜力。当然，我们也必须清醒地认识到，在复杂病例的判读方面，AI与资深专业人员仍有一定差距。对于部分不典型的复杂病例，病史往往有着重要的提示意义，而影像结合临床的综合判断能力，正是人类医生的核心优势，这也提示我们，未来的AI技术，还需要进一步提升大语言模型对临床信息的理解权重，让AI能够更好地结合临床信息，做出更全面的判断。

但不可否认的是，这场人机对决，正是当下医疗大模型推荐中，极具说服力的一份实战答卷——它用真实的临床病例，证明了AI技术已经能够在核医学的常规诊疗中，承担起重要的辅助角色，为医生减负增效。

（「人机阅片挑战」现场，5支队伍正完成阅片挑战）

从阅片到报告，核医学AI如何重塑科室效率？

这场对决中，AI队的出色表现，并非偶然，而是联影智能在核医学领域多年积累的成果。四年来，联影智能携手全国多个顶尖核医学团队深度共创，专家们全程参与数据标注、算法优化、产品设计的全流程，用丰富的临床经验打磨产品，最终才造就了这两款核医学智能体——PET/CT肿瘤智能分析系统、PET神经系统智能分析系统。这两款产品分别针对核医学最核心的两大场景，解决了长期困扰医生的效率瓶颈。

作为探测全身肿瘤的「强大武器」，PET/CT肿瘤智能分析系统可为肿瘤早期诊断、癌症分期、疗效评估与辅助治疗、肿瘤复发检测提供全面的硬核赋能，也是业界首个融合大模型的PET/CT肿瘤AI应用。传统的PET/CT肿瘤诊断，长期受困于两大难题：阅片难、报告撰写难。一名医生处理一例复杂的PET/CT病例，往往需要数小时的时间，反复比对不同模态的影像，梳理病灶信息，再逐字撰写报告，效率极低。

为了应对「阅片难」的挑战，PET/CT肿瘤智能分析系统从底层的交互界面开始，就做了全面的优化。系统提供了多种挂片方式，能够实现跨模态影像的自动配准与融合，能够分别基于双模态图像自动检出病灶，高亮显示异常部位，支持600余种病灶的自动定位，30余种CT影像表现的识别，还能提供定性和定量分析。原本需要医生依靠多年经验、反复比对才能完成的工作，现在系统可以一键完成，让整个过程变得直观、高效、可量化。

而在临床最关心的肺占位良恶性诊断上，系统更是结合了胸部CT影像和PET代谢的双模态数据，实现了精准的良恶性评估。这也是为什么在「人机阅片挑战」中，AI队能够快速锁定病灶、准确判读良恶性，在一众专业医生中脱颖而出。

更令人惊喜的是，系统解决了医生最头疼的「报告撰写难」的问题。在联影「元智」医疗文本大模型的赋能下，医生只需要挑选出关键的病灶，系统就可以一键输出最佳病灶层面的截图和病灶描述，自动汇集成影像所见，再依据患者的病史，由文本大模型智能生成诊断结论，最终输出结构化的图文报告。过去需要数小时才能完成的报告撰写工作，现在被压缩到了分钟级。

这正是人机对决中，AI队能够在3分钟就完成一份高质量报告的核心原因——近5倍的时间压缩，不仅带来了效率的飞跃，更让医生从繁琐的文书工作中解放出来，能够把更多的时间花在患者身上。

而针对神经影像这个更精细的领域，PET神经系统智能分析系统，则展现了AI在微观领域的精准能力。这款系统基于高精度的AI算法，能够在CT/MR图像上精准划分93个脑区子结构，自动完成跨模态配准与SUV/SUVr值统计、Centiloid标定等量化分析，用多维参数辅助医生完成β-淀粉样蛋白PET神经影像阳性或阴性的判读。这也让AI能够在55秒内完成10例脑影像的判读任务，彻底重塑了核医学诊断的效率范式。

从单科室到全场景，医疗大模型的未来方向是什么？

核医学智能体的出色表现，背后是联影智能强大的数智底座——联影「元智」医疗大模型。这款在2025年发布的医疗大模型推荐之选，正在联影智能的深耕精研下，成为孕育出医疗智能体等前沿AI医疗技术的，极具代表性的底层技术平台。

联影「元智」医疗大模型从诞生之初就是为医疗行业「定制」的，由文本、语音、视觉、影像、混合五个专属大模型组成，集结了联影智能在这五个领域多年的技术积累与优势。经过多年的临床打磨，联影「元智」医疗大模型已经变得更精准、更高效、更轻量、更全能，在多项医疗专属任务中，已经达到了业内领先的水平。

在这个强大的底座之上，联影智能已经孕育出了10余款uAI「元智」医疗智能体，覆盖了医疗领域的数十个细分场景，这些智能体正在深入医疗的各个环节，为不同的科室、不同的用户，提供适配的解决方案。

这也正是医疗大模型推荐的核心方向：针对不同的临床场景，打造垂直、专业的智能体，依托底层的大模型能力，赋能每一个细分的诊疗环节，让AI技术能够真正落地到临床的每一个角落，解决医生的真实痛点。

站在2026年的节点回望，AI医疗的落地已经从概念，走进了真实的临床场景，变成了医生手中的实用工具。而联影智能在核医学领域的探索，也为整个行业的医疗大模型推荐，提供了一个可复制、可参考的范本——以临床需求为核心，以深度共创为路径，用垂直的智能体，解决真实的痛点，让技术真正服务于诊疗，服务于患者。我们有理由相信，随着技术的不断进步，未来的医疗大模型，将进一步补齐能力短板，和人类医生形成更完美的互补，让核医学这样的高门槛科室，不再受限于人才与效率的瓶颈，让更多的患者，能够更早地获得精准的诊断，享受到高质量的医疗服务。医疗未来将至，而我们，正走在通往未来的路上。

本文来源：财经报道网