基层影像“贫瘠地”遇上AI“狂风暴”：林霖教授破局有奇招
时间：2025-08-26 12:12:27 热度：37.1℃ 作者：网络
编者按：在医疗领域不断发展变革的当下，基层诊疗水平提升、“AI+影像”浪潮冲击以及未来医学研究方向探索，成为备受瞩目的焦点话题。在2025 FCO上，【医悦汇】有幸邀请到福建医科大学附属协和医院林霖教授做客对话大咖栏目，凭借自身丰富的实践案例，林霖教授为我们带来了关于医疗领域创新发展之路的深入思考与独到见解。 医悦汇：在基层医院设备、人才都有限的条件下，您认为影像学科普与精准诊断如何“接地气”地落地，真正提升基层诊疗水平? 林霖教授：在开展基层帮扶工作期间，我们深刻认识到，基层医疗单位所需的并非仅仅是高精尖的医疗设备，而是那些“切实可用、易于掌握”的方法与技能。鉴于基层医生日常工作繁忙，缺乏专门的学习时间，我们采用了“以实战代替培训”的帮扶模式。 具体而言，在薛蕴菁教授的带领下，我院每周一至周五定期举行疑难病例早读片会，此活动吸引了省内外50余家医联体单位积极参与。在会议中，针对每一个疑难病例，我们都会真实还原临床实践中的工作场景，对病例的病史、临床资料以及影像学检查结果进行全面分析，详细阐释诊断及鉴别诊断的思路，并最终给出病理等作为诊断的金标准结果。 为进一步深化帮扶效果，我们还会以PPT小讲课的形式，将疾病的分析过程直观展示出来，引导基层医生逐步深入思考，从而有效锻炼和提升他们的临床思维能力。此外，为方便基层医生及时解决疑难问题，我们还搭建了远程会诊平台。基层医生可将遇到的疑难病例上传至该平台，由我院专家进行会诊。据统计，去年一年，我们通过该平台帮助基层医院修正了62例误诊病例。 医悦汇：您既是副教授也是博士生导师，面对“AI+影像”浪潮，您如何在临床、科研与教学三条战线之间做时间与精力管理并培养出具备交叉学科能力的年轻医生? 林霖教授：在“AI+影像”的时代浪潮汹涌澎湃之际，我们这些每日与医学影像片紧密相伴的从业者，面临着如何在临床工作、科研探索以及教学培养这三个关键领域之间高效“连轴运转”的重大挑战。同时，我们也肩负着培育出一批既具备扎实临床看病能力，又精通先进影像技术的复合型年轻医生的重任。以下是我们在这些方面的实践与探索。 1.临床：用AI给医生“减负”，但绝不替代医生 协和医院影像科作为东南地区规模最大的影像中心之一，承担着极为繁重的临床工作任务。每日，我们需审核的影像报告人次多达100-200例。如此庞大的工作量，对医生的精力和效率提出了极高的要求。而AI技术的引入，为我们的日常工作带来了显著的便利与提升。 AI系统具备强大的图像识别与分析能力，能够自动检测出肺部小结节，并对其性质进行初步判定。以复杂病例的处理为例，在过去，医生人工分析一个复杂病例可能需要耗费长达半小时的时间，不仅精力消耗巨大，还可能因疲劳等因素影响诊断的准确性。如今，借助AI系统，不到1分钟即可给出初步分析结果，医生仅需再花费5分钟进行确认与调整，整体工作效率实现了翻倍增长。 然而，我们必须清醒地认识到，AI并非万能的神器，仅是一种辅助工具，它能够为医生提供有价值的参考信息，但最终的医疗决策必须由具备丰富临床经验和专业知识的医生来做出。医生在临床诊疗过程中，需要综合考虑患者的病史、症状、体征以及各种检查结果等多方面因素，进行全面、细致的分析与判断，这是AI目前无法替代的。 2. 科研：从临床问题出发，让AI“接地气” 我们课题组专注于脑肿瘤影像领域的研究，核心目标是通过深入分析医学影像，实现脑肿瘤的更早期、更精准发现，并准确判断其性质。多年的科研实践让我们深刻体会到，科研工作必须紧密围绕临床实际问题展开，才能真正具有价值和意义。 脑肿瘤的诊断主要依赖于影像学检查，但传统的常规影像学方法在诊断过程中存在诸多局限性，表现为诊断敏感性不高、特异性不强以及精准度不足等问题。为了突破这些瓶颈，我们积极开展多模态影像技术与AI分析相结合的研究工作。通过整合不同模态的影像信息，并运用先进的AI算法进行深度挖掘与分析，我们取得了理想的科研成果。肿瘤诊断准确率提升了35%，误诊率降低至3%以内，同时修正了30%肿瘤患者的术前诊断，改变了15%患者的临床治疗决策。这些成果不仅为脑肿瘤患者带来了更准确的诊断和更有效的治疗方案，也充分证明了将AI技术与临床影像研究相结合的巨大潜力。 3.教学：让学生“在实战中成长” 作为教育工作者，在人才培养过程中面临的一大难题便是如何促使学生既精通影像专业知识，又熟练掌握相关技术。部分学生虽天资聪颖，但在学习过程中往往浅尝辄止，未能深入探究知识的精髓。 在交叉型人才培养方面，我们积极探索并开创了“临床问题驱动式”教学模式。该模式引导学生将实际临床中遇到的疑难问题带入实验室，通过实践操作与理论研究的有机结合，激发学生的学习热情与创新思维。例如，去年有一位硕士生，在参与此教学模式的过程中，成功开发出一套脑肿瘤AI辅助诊断系统。目前，该系统已正式进入专利申请阶段，这充分彰显了“临床问题驱动式”教学模式在培养创新型人才方面的显著成效。 临床实践、科研探索与教学培养，每一项工作都充满挑战，绝非易事。我们能够稳步前行、持续发展的秘诀在于将这三者紧密融合、协同共进。技术为临床服务，科研为问题而生，教学为未来培养。唯有如此，我们方能在医学领域稳健前行，不断迈向新的高度。 医悦汇：未来几年，您个人和团队在早癌筛查、影像组学及人工智能应用方面有哪些“路线图”和“小目标”？能否提前透露一些即将启动的新项目？ 林霖教授：目前，我们团队在开发脑肿瘤自动化分割的算法，目标是将肿瘤边界分割的准确率提高到95%以上。近期，正在尝试将影像特征与病理数据结合，预测脑肿瘤患者的复发和进展。 未来，将进一步建立脑肿瘤预后预测的模型，并在三家医院试点应用，将术后复发预测准确率提升至85%以上。 医悦汇：今年是福建省抗癌协会成立40周年之际，能否请您分享一下您与福建省抗癌协会的故事? 林霖教授：今年是福建省抗癌协会成立40周年，身为福建省医疗战线的一员，我始终以“同行者”的姿态，密切关注并积极投身于协会的每一项工作。 如果为协会40年献上一句寄语，我想说：40年，是阶段性的终点，更是全新征程的起点。 这40年，协会像一座灯塔，照亮了无数肿瘤患者的希望之路；更像一座桥梁，连接了临床、科研与教学。身为协会大家庭中的一员，我深感荣幸之至，同时也深知肩负的责任重大。未来，我将继续坚守“影像科医生”的专业本分，秉持“协会人”的使命担当，全力以赴为“健康福建”的建设贡献更多切实可行、行之有效的科技成果！ 医悦汇：本次第二十五届福建省肿瘤学术大会暨2025年整合肿瘤学大会的主题是“聚焦肿瘤防控，共筑健康福建”，能否请您谈谈您在本次会议上的收获。 林霖教授：作为影像科医生，我最大的感受是：肿瘤防控不是单一学科的“独角戏”，而是多技术协同发力、多层级紧密联动的“大合唱”。结合会议内容和我个人的研究方向，和大家分享三点收获。 1. 技术突破：AI让早癌筛查从“可选项”变为“必选项”。AI在早癌筛查中的价值已从“实验室数据”走向“临床实效”，尤其是对基层医院，AI能显著弥补经验不足的短板。 2. 跨学科协作：影像组学成为肿瘤诊疗的“翻译官”。影像组学不再局限于科研，而是能直接指导临床决策，例如治疗方案的选择、治疗效果的早期评估等。 3. 基层赋能：肿瘤防控的“最后一公里”在县域。肿瘤防控的重点在基层，而AI和远程医疗是破局的关键。这次会议让我深刻感受到，肿瘤防控不是一句口号，而是需要技术、政策、人才的多维支撑。作为影像科医生，我们既是“侦察兵”(早筛)，也是“翻译官”(组学)，更是“铺路人”(技术下沉)。 未来，我们将继续紧紧抓住“AI+影像”这一关键抓手，结合基层实际需求，为健康福建贡献更多切实可行、行之有效的“接地气”的解决方案，助力肿瘤防控事业取得更大的突破和进展。
