西安电子科技大学智能医学影像大数据中心科研团队负责人缑水平（左一）与团队成员共同研究智能医学影像系统（资料照片）。 受访单位供图

“以前医生看胃癌CT片，200多层图像，得一张张扒着数淋巴结，眼睛都熬红了。现在，他们利用我们的人工智能技术，几秒钟就能精准找出病灶，连带血管、小肠的边界都分得明明白白。”3月25日，西安电子科技大学智能医学影像大数据中心科研团队负责人缑水平教授指着屏幕上的肿瘤影像，欣慰地说。

多年来，该团队始终坚守科研初心、扎根科研一线，攻坚克难、屡获突破，用实打实的科研成果推进国家大健康产业高质量发展。

肿瘤放疗的“AI导航仪”

“我们国家的医学影像数据量巨大，但是高年资医生不足，医生诊断效率与病人个性化需求之间存在严重矛盾。人工智能就像一位‘超级助手’，可以有效提升诊疗效率、平衡医疗资源，促进筛查与早诊。”团队成员、西安电子科技大学人工智能学院讲师童诺的这番话，既点出了国内医学影像领域的核心痛点，也道出了团队深耕肿瘤智能诊疗的初心。

为了啃下这块“硬骨头”，团队成员投身北京肿瘤医院的临床一线，白天，跟着医生查床、看影像，记录肿瘤患者特有的影像特征；研究“如何快速区分病灶与正常组织”“怎样平衡肿瘤切除与器官功能保留”等临床实际痛点；晚上，他们再根据医生不同手术切除方法、术后复发、转移情况等数据，规划最优治疗方案。

经过数百次算法迭代和临床验证，团队终于攻克核心技术难题，成功研发出“影像解译的肿瘤自适应智能放疗靶区勾画系统”。该系统突破了低对比度下靶区准确一致勾画的关键技术，研制了跨媒体医学影像智能解译平台，实现了个体化精准放疗、多维度精准预测，提高勾画一致性20％，准确率高，比手动勾画速度提高6倍至8倍。对医生而言，原本需要全神贯注20多分钟的勾画工作，如今AI不到2分钟就能完成；对患者来说，精准的靶区定位大幅降低了治疗副作用，为后续治疗提供了更有利的条件。

“放疗和手术不一样，它不是一刀切开，而是通过外部射线穿透体表直达病灶，这意味着射线会经过很多正常组织。”缑水平解释，“我们团队做的，就是通过人工智能技术精准识别肿瘤核心区域与边界，明确手术入路方式，提前标注术中危险点如血管、神经及周围风险器官，既要确保肿瘤被彻底清除，又要最大限度保护器官的基本功能。”

目前，这套智能诊疗系统已在UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校）放疗中心、西安交通大学第一附属医院、西京医院等国内外知名医疗机构投入临床应用，针对肝细胞瘤、肝管瘤、转移性肿瘤、小器官胰腺肿瘤、恶性程度较高的脑胶质瘤等肿瘤，实现了精准识别与精准分割。“近期，我们将在西安、宝鸡、渭南等地的三甲医院进行工程化部署，加速系统落地应用。”童诺表示。

康复评估的“口袋医生”

在肿瘤诊治领域深耕细作的同时，团队还将目光投向疾病预防领域。“全民健身热潮下，跑步成为很多人的选择。运动本身是好事，但很多人只盯着跑步对心血管的好处，压根没意识到它可能损伤膝盖、磨坏半月板。”缑水平说。团队愈发清晰地认识到，与其在疾病发生后救治，不如做好前置性预防。

带着“把功夫下在前面”的思考，团队研发出“无感常态化智能运动康复评估系统”，旨在破解运动康复效果难以量化的行业痛点。

“人在40岁至45岁，半月板会进入一个关键退化期；到了52岁至56岁（男女略有差异），情况反而会出现好转。”童诺说，“这个阶段是养护的黄金窗口期，即便此前有过运动劳损，只要抓住机会科学干预，很多慢性膝关节问题都能得到显著改善。”

“无感常态化智能运动康复评估系统”的核心突破，在于它实现了运动康复评估的远程化、个性化、精准化。相较于传统人工评估，它不仅大幅节约医疗资源，评估效率更是比人工提升了10倍以上。“AI就像个定制化私人教练，无论是日常运动还是术后康复理疗，用户把运动视频上传到小程序，系统就能快速识别动作隐患，生成针对性的调整建议。”童诺说。

目前，该系统已在空军军医大学、西安电子科技大学、西安外国语大学的体育运动测试中投入应用，为高校师生的运动健康提供科学保障，也为AI在预防医学领域的应用积累宝贵实践经验。

睡眠中的“健康哨兵”

“急性心梗的凶险大家都知道，死亡率高，抢救窗口期短。大家往往会有很多误区，觉得‘早上还好好的’，但其实早就有症状了，大家都没注意到。”团队成员、西安电子科技大学人工智能学院讲师郭璋告诉记者，“我们的任务是用人工智能帮助医生从14亿人里把急性心梗高危人群精准筛选出来，让他们能更早接受救治。”

为此，团队推出了“心电与睡眠质量智慧监控系统”，设计了以智能床垫为核心的心脏状况与睡眠质量智慧监控系统产品体系。该系统破解了传统接触式设备难以长期监护的难题，实现了实时、无感、长时监测，精度达到医用级标准。值得一提的是，它将心理状态评估、血压监测、心率追踪与睡眠分析功能进行一体化设计，能够有效满足心血管疾病早期预警与智能辅助诊断的临床需求。

在团队成员、西安电子科技大学人工智能学院副教授李睿敏看来，这套系统的价值远不止于监测本身。“在人还没有任何生病感觉的时候，系统就能精准预测风险，引导其及时到医院进行早期干预，既有利于健康，又能从根本上降低社会医疗成本。”人工智能正将“治未病”这个理想从模糊概念变成数据驱动、可量化的精准体系。目前，这套系统已在潍坊市人民医院等单位落地应用，为医患双方带来了全新的健康管理体验。

“过去医疗像‘救火队’，等有症状了才忙着扑救；现在我们要做‘智能防火系统’。”李睿敏用一个形象的比喻解释这种转变，“AI能实现从‘群体概率’到‘个人风险’的精准预测，发现人眼看不见的超早期病变迹象，再给出量身定制的健康建议，引导人采取最有效的行动。”这一过程中，优秀的医学影像AI人才需成为架起临床医学与人工智能之间桥梁的“AI临床科学家”和“临床工程师”。

谈及这类人才的能力素养，缑水平表示：“除了具备跨学科沟通协作能力、数据整理与模型部署能力，还要能将模糊的临床需求拆解为具体可落地的技术任务，更要能判断一个AI创意究竟是‘锦上添花’的技术，还是真正解决临床痛点的‘雪中送炭’之举，让AI真正融入守护人民生命健康的实践中。”（记者 郭诗梦 通讯员 蒙少华 杜世豪）

编辑：王瑜