作为医学影像的特殊分支，核医学在国内起步较晚，且技术门槛高。尤其在PET影像诊断及疗效评估等方面，目前鲜有人工智能的加持。
为大力推进PET/CT的广泛应用，国家八部门联合发布《医用同位素中长期发展规划(2021-2035年)》，提出2025年核医学科将覆盖全国全部三级医院；2035年全国2800个县市区需实现「一县一科」。
由此看来，在2035年前全国2800个县市区需至少增加2500个核医学科，按照每个科室至少配备6人计算，未来需至少增加24000名专业人员。
但截止到2019年，全国核医学从业者仅有10000+，若要达到2025年目标，当前核医学人才缺口可达10000+，人才缺口大，核医学科建设任重道远。
对此，联影智能研发业内首款PET/CT人工智能分析系统，通过将AI和核医学的深度融合，推动核医学的广泛覆盖、实现加速发展。
PET/CT检查普及挑战重重
通过PET/CT，一次显像即可获得全身各方位的断层图像，具有灵敏、准确、特异及定位精确等特点，可一目了然地了解全身整体状况，达到早期发现病灶和诊断疾病的目的。但相应的，PET/CT阅片本身也具有许多难点。
从技术角度来看，PET/CT阅片要求医生对多模态影像进行联合阅片。不仅要诊断出PET影像中的高代谢病灶，还需要对CT影像进行阅片，以避免漏检肺结节、淋巴结等病灶。这需要医生具备较高的专业水平和经验，并且需要更多时间来综合分析不同模态影像之间的关系。
其次，PET/CT检查需要进行全身多系统的联合诊断。PET/CT可以提供全身各个系统代谢情况的信息，在联合诊断时医生需要甄别出哪些代谢异常属于病理性高代谢，而哪些属于生理性高代谢，这涉及到不同器官和组织在正常情况下的代谢差异，需要医生有扎实的知识基础和丰富的经验。
从流程方面来看，核医学医生须从头到脚逐页完成阅片，手动勾画每一处病灶并且按照器官分类，随后还需要撰写描述全身病灶的代谢情况和解剖异常的报告，并配以详细的文字描述和影像截图，最终形成数十页的图文报告，常耗费数小时。这都是普及PET/CT过程中亟待解决的问题。
联影智能PET/CT人工智能分析系统赋能医生提质增效
为助力核医学实现广泛覆盖，联影智能研发业内首款PET/CT人工智能分析系统。一方面可帮助三甲医院医生在面临繁重诊疗压力下快速完成阅片分析，提升诊断效率；另一方面可以有效填补基层医院在人力资源方面的缺口，提升基层医生诊断水平，让优质的医疗及技术资源惠及基层百姓。
针对阅片难的问题，联影智能PET/CT人工智能分析系统能够实现智能配准融合跨模态影像，可在PET图像和CT图像上分别进行病灶的自动检出，并对PET图像和CT图像在器官层面进行精准配准，对融合结果伪彩显示。最大程度发挥PET和CT多模态阅片的价值。
同时，该PET/CT人工智能分析系统能够自动检出每个病灶并按所在器官分类，显示该器官内代谢最高和占位最大的病灶并进行定量分析。在帮助医生快速完成PET/CT诊断的基础上，有效降低漏诊率，提高诊断结果的一致性。
最后，联影智能PET/CT人工智能分析系统提供多种规范化报告模板和版式设计，能够一键生成结构化图文报告，满足定制化报告要求。既能简化医生工作流，图文丰富的结构化报告也便于医生与患者交流病情。
值得一提的是，不同于仅可按照预置方式布局，缺乏自定义功能的传统工作站，联影智能PET/CT人工智能分析系统提供多种预设挂片布局并支持自定义挂片，协助医生多维度观察病灶，更贴合医生个人的阅片习惯。
目前，联影智能PET/CT人工智能分析系统已应用于北京大学第三医院、四川省人民医院、西安交通大学第一附属医院等数家医院，辅助核医学科医生快速完成PET/CT诊断，有效降低漏诊率和假阳率，大幅提升报告书写效率。
联影智能PET/CT人工智能分析系统临床价值显著
在2023中华核医学学术年会上，联影智能联席CEO沈定刚教授呈献了题为《AI赋能PET重建与分析及临床创新应用》的演讲，其中提到了联影智能PET/CT人工智能分析系统的临床价值，并为参会者具体展示了该AI系统在临床应用的典型病例。
在病例一中，患者怀疑为左肺腺癌，进行PET/CT扫描检查后，联影智能PET/CT人工智能分析系统提示该患者有肺癌风险，考虑为淋巴结转移，术后病理后也确诊为左肺腺癌。在该病例中，AI自动匹配了PET高代谢浓聚灶和CT肺结节，在辅助医生快速定位目标病灶方面发挥了显著作用；
在病例二中，患者在体检时发现右肺下叶背段分叶结节，怀疑为右肺腺癌，PET/CT扫描检查后，AI通过秒级检出全身高代谢病灶并给出量化分析结果，提示肺癌风险，怀疑食管癌转移右肺。该PET/CT人工智能分析系统在锁定癌症转移方面的价值也不容忽视。
AI带来的创新机遇仍在延续，智能技术的跃迁演进有望在核医学领域发挥更多作用，核医学前景广阔、大有可为。未来，联影智能将继续秉持「全栈全谱」创新理念，将多种医学挑战转化为高效、精确的医疗实践，让核医学的未来铺展成惠于众人的智能图景。
