人工智能 (AI) 在核医学中的应用

引言

人工智能已成为各行各业的变革力量，包括医疗保健。在核医学领域，人工智能有望通过提高诊断成像、治疗规划和护理的准确性、效率和个性化来彻底改变这些领域。以下文章探讨了人工智能在核医学领域的转型、相关挑战及其承诺的未来。

了解核医学

核医学是一门特殊的医学影像学，它利用少量的放射性物质，称为放射性药物，来诊断和治疗某些疾病。它不同于 X 射线或 MRI 等其他传统成像方式，它更多地侧重于体内生理和代谢功能，而不是仅关注结构功能。

核医学的关键应用包括：

早期检测癌症、心脏病和神经系统疾病等疾病，这些被视为诊断。

核医学中的 PET（正电子发射断层扫描）和 SPECT（单光子发射计算机断层扫描）等技术提供了代谢过程的实时成像。这对于在治疗效果最好的早期阶段检测恶性肿瘤至关重要。例如，PET 扫描可以通过描绘葡萄糖代谢高的区域（许多肿瘤的标志）来指示癌症的存在。同样，核方法在心脏成像中也用于帮助检测血流，并在疾病早期阶段识别心脏病。

• 治疗：放射性核素疗法，如用于治疗甲状腺癌等疾病的放射性核素疗法，以及某些类型的骨痛。在放射性核素疗法中，放射性物质将放射剂量靶向病变组织。碘-131 最常用于治疗甲状腺功能亢进和甲状腺癌，直至细胞水平。其他例子包括使用镭-223 作为放射性药物，用于缓解癌症转移患者骨骼的疼痛。所有这些疗法都结合了引导式诊断成像，因此核医学在治疗的个性化方面变得非常重要。
• 监测：确定疾病随着治疗的进展或消退情况。在核医学中，可以对患者进行间歇性成像评估，以确定干预措施的成功程度。PET 响应监测最常见的例子之一是评估肿瘤对化疗或放疗的反应。心脏病学中的情况也类似，系列成像跟踪心肌灌注随时间的变化，以评估血管成形术等手术的成功率。这种追踪疾病动态的能力确保及时采取行动。

AI 在核医学中的作用

AI 在核医学中的集成非常广泛，从图像处理到诊断再到运营效率。以下是 AI 已被证明产生影响的主要领域：

1. 图像重建和增强

基于 AI 的算法通过减少噪声和伪影，显著提高了医学图像的质量。这些改进对于低剂量成像非常有帮助，可以在不暴露于辐射的情况下获得图像。

AI 采用更先进的计算方法来处理成像数据。这包括卷积神经网络 (CNN)，它们可以很好地过滤噪声，同时不丢失图像中的重要特征，从而提高分辨率和对比度。总的来说，另一个主要改进是低剂量成像，这对于减少患者的辐射量非常重要。此外，AI 为更安全的成像方案提供了高质量的图像，而不会影响诊断。

示例

例如，CNN 和其他深度学习技术可以应用于 PET 扫描的降噪，即使在辐射水平降低的情况下也能使其适用于正确解释。

2. 自动图像分析

人工智能自动化的图像分析以高精度降低了放射科医生的工作量。它还提供完整的模式识别，例如检测 PET 或 SPECT（单光子发射计算机断层扫描）扫描中的异常情况。

AI 工具能够描绘出连训练有素的人类都会忽略的细微模式或异常。它们逐像素分析体积成像数据，并标记出发现肿瘤或缺血区域等任何异常的点或特定位置。经过大量数据训练的更先进模型可以进一步将异常分类为诊断类别，从而建议更快的临床决策和提高诊断准确性。它还能够管理不断增长的医学影像数据量。

示例

在大量数据集上训练的 AI 模型可以准确地检测是否存在肿瘤，对其进行分类，甚至预测其未来的发展。

3. 个性化治疗计划

通过智能引擎分析全面的患者数据来制定个性化的治疗策略。这种个性化可以提高治疗效果并减少副作用。

结合基因指纹、影像学标记和临床病史，AI 将这种数据丰富的图景编码到个性化治疗中。这在肿瘤学中尤为重要，因为治疗计划可能需要经常调整；例如，预测患者对放疗或化疗的个体反应，使临床医生能够优化剂量并改善结果，同时减少副作用。

注意：此类基于治疗、数据驱动的方法在肿瘤学中特别有用，因为治疗方案可以根据患者的反应不断进行调整。

4. 影像组学 (Radiomics)

它需要从医学图像中提取大量定量特征进行分析。人工智能 (AI) 加速了这一过程，以实现对疾病结果更准确的预测。

通过基于 AI 的影像组学分析，临床医生将生成与疾病进展、治疗反应或生存结果相关的影像学标记。其中大多数标记对肉眼来说是隐藏的，但它们具有很强的预测能力。这些发现与临床工作流程的协同作用将为精准医疗铺平道路，因为干预措施将与每个个体患者的病史密切相关。

5. 工作流程优化

核医学部门的非功能性方面经常导致患者护理延迟。基于 AI 的调度和资源管理系统可以实现顺利工作，确保服务按时完成。

机器学习采用各种技术来提高工作流程效率，通过自动化标准功能（例如，为影像学安排预约和患者数据管理）来优化设备使用。预测分析进入了对短期供应的预期和预测需求或需求的领域，以尽量减少等待时间并提高部门的生产力。例如，通过依赖 AI 的应用程序动态分配特定患者的影像学插槽和扫描仪可用性，可以消除流程瓶颈并提高患者满意度。

AI 在核医学中的优势

提高准确性

AI 减少了图像解释中的错误，从而使诊断更可信。

AI 驱动的算法能够有效地发现医学诊断图像中的微小差异，这极大地降低了误诊的可能性。通过评估模式和异常来了解置信水平以及 AI 系统诊断的准确性将超越专家临床医生。例如，使用图像分析的 AI 系统可以非常准确地区分良性和恶性病变，这将直接影响患者的管理。

时间效率

基本上，自动化这些简单任务使临床医生能够执行更复杂的动作序列、决策和诊断。

自动化常规文本操作将使放射科医生、核医学专家和其他医疗保健提供者有更多时间来照顾更多患者，同时不降低质量，并且不会造成诊断工作流程中的瓶颈。AI 通过影像预处理、特征提取和从图像中提取简单信息来实现这一点。

个性化

然而，重要的是，这些 AI 见解通过仔细和集成的数据利用来满足患者的需求。放射性核素治疗的个性化剂量计算就是一个例子，它平衡了治疗效果和安全性。统一的治疗方案可带来更有效的患者结局，同时最大限度地减少副作用。

成本效益

优化的工作流程与运营成本的高效降低相结合。

AI 简化了成像调度或设备维护资源分配等流程，最终减少了浪费和运营成本。此外，AI 协助进行的早期准确诊断大大减轻了昂贵的后续检查和治疗负担，从而降低了总体成本。

缺点

数据质量依赖性

训练数据质量差，输出准确性也会受到影响。

AI 必须通过大规模高质量数据集进行训练。缺乏特定的数据源会导致模型存在偏差，这将在患者人群中进行预测时无法泛化。例如，成像数据集可能存在标签不当或伪影，这会影响算法的性能，使其在临床应用中出现缺陷。

道德问题

数据隐私和算法偏差等问题也应得到全面解决，以获得对 AI 系统的信任。

现在面临的问题是 AI 访问患者数据时的保密性和知情同意。虽然 HIPAA 和GDPR 法规试图保护敏感信息，但合规性仍然困难。因此，数据偏差的忽视总是会导致代表性不足的群体获得次优结果。例如，从特定人群的影像训练的 AI 模型在用另一组人群测试时表现会很差。

高昂的初始成本

使这些技术对 AI 有效需要大量的投资，包括设备、软件和培训。

将 AI 应用于核医学运营需要大量成本。高性能计算基础设施需要昂贵的资本投资；专业软件和人员的持续培训会进一步增加成本负担。从长远来看，这些初始投资是合理的，因为它们可以提高生产力并带来增强的产出效益。但如此高的初始资源成本进入此类设施可能无法被规模较小的医疗机构和资源受限的机构所承受。

AI 和核医学的未来趋势

人工智能在核医学中的应用正朝着极其光明的未来发展，许多趋势正迅速趋向于更深入的整合。

与可穿戴设备的集成

持续健康监测中最持续的转变来自 AI 支持的可穿戴设备，这些设备提供实时数据收集和分析，以确保提高患者的依从性。患者佩戴智能手表和生物传感器，它们可以记录心率、血糖或血氧饱和度等生命体征，而无需接触脉搏血氧仪。

结合 AI 算法，这些可穿戴设备将能够检测异常、预测健康危机，并为临床医生和患者提供可操作的见解。例如，与 AI 监测器压力相关的可穿戴 ECG 监测器可以提醒用户和医疗保健提供者心律失常的早期迹象，从而实现快速干预。这不仅会增加预防保健的一个维度，还将持续非侵入性地监测慢性疾病。

可解释的 AI

可解释 AI (XAI) 是一个新兴领域，它将 AI 技术与对 AI 决策需要清晰、可解释的理由相结合。它解决了传统 AI 模型的不透明性。在医疗保健领域尤其重要，因为临床医生需要信任和理解 AI 在该特定领域的影响。例如，核医学中的 XAI 模块可以揭示模型为何将 PET 扫描的某个区域标记为可疑，并详细说明它检查了哪些特征及其决策过程。因此，透明度被用来建立信任、促进临床医生协作并遵守政府规范。

混合成像模式的进步

AI 在混合成像方面的应用极大地改进了 PET/CT 和 PET/MRI 模式的图像融合、分辨率和诊断准确性。这些功能成像模式通过适当的结构成像模式（如 CT 或 MRI）得到进一步补充，以获得更全面的疾病表征。图像配准、降噪和详细定量特征提取等过程都通过 AI 算法完成。在肿瘤学中，先进的 AI 技术可以生成更好的图像，用于肿瘤定位和代谢分析，从而有助于以最高的精度促进治疗计划管理。

这些进展将帮助临床医生以更高的置信度和精度诊断复杂的疾病。

深入了解核医学中的 AI 技术

1. 核医学中的机器学习

机器学习 (ML) 将在分析复杂数据集和提高核医学的预测能力方面发挥至关重要的作用。

• 监督学习：在使用标记数据集时，监督式 ML 模型在肿瘤检测和分类等任务中表现出色。例如，ML 算法可用于根据影像学标记区分良性和恶性病变。
• 无监督学习：这类模型在无标记数据中寻找模式和分组，同时有助于异常检测。例如，通过将聚类技术应用于患者的成像数据，可以发现一些未知的相关性。
• 强化学习：动态决策制定，例如通过迭代学习特定剂量的辐射如何影响治疗结果，属于该方法论的范畴。

2. 深度学习应用

深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNN)，为核医学中的图像识别和分析带来了新时代。

• 分割任务：AI 系统可以分割图像中的任何感兴趣区域，无论是肿瘤还是缺血区域。因此，诊断和治疗计划可以更加精确。
• 分类模型：这些模型使用深度学习技术测试成像数据来预测疾病状态。然后，可以使用它来早期诊断癌症和神经系统疾病等疾病。
• 用于医学图像的 GAN：生成高分辨率输出并合成用于训练的数据，以解决数据稀缺问题。

3. 自然语言处理 (NLP)

自然语言处理 (NLP) 的应用正在改变核医学中文本数据处理的格局。

• 放射学报告分析：NLP 算法可以从放射科医生非结构化的报告中提取核心见解，从而使信息检索更加容易。
• 患者病史摘要：AI 支持的 NLP 解决方案能够总结患者的病历，以便临床医生做出更轻松的决策。
• 伦理和法律：数据隐私是重要的伦理和监管考量。任何 AI 应用都必须遵守当前的数据保护法规，例如 HIPAA，以保护患者在 AI 活动中的身份。安全存储技术和加密方法将用于解决隐私问题。
• 算法偏差：在训练 AI 模型时，多样化的数据集至关重要，以避免偏差，并确保不同患者群体之间的公平和准确的结果。
• 监管审批：AI 支持的工具必须经过严格验证并获得监管机构的批准，才能在临床实践中安全应用。

AI 在核医学中的关键用例

1. 癌症诊断

AI 提高了癌症诊断的特异性和速度，从而促进了早期检测和分期。影像组学特征提取是 AI 的一个组成部分，它有助于对影像学标记进行详细分析，以增强肿瘤侵袭性的准确评估和治疗结果的预测。

2. 心脏病学应用

AI 指导的核成像方法，如心肌灌注显像，可以准确量化血流和心脏功能，进一步协助诊断和监测冠状动脉疾病等疾病。

3. 神经退行性疾病

AI 可以通过结合多模态成像数据以及 PET 和 MRI 扫描，以高精度绘制神经变化图，从而指导阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的早期检测。

全球视角与 AI 采用

• 高水平经济体和国家在先进核医学研究和临床应用中有效利用人工智能技术来推动创新。
• 发展缓慢的地区但考虑更便宜的采用方式，例如云 AI，以获得其益处。
• 科技公司、学术机构和医疗保健提供者之间的伙伴关系加速了人工智能的整合，以加快全球发展。
• 核医学的进步显示了 AI 在转型中的重要性，它正在为更准确的诊断、更个性化的治疗和更经济的医疗保健服务铺平道路。

结论

随着 AI 领域的不断发展，它将在未来越来越多地应用于核医学，这将为提高诊断和治疗的精度带来更多更好的创新机会。所有利益相关者（包括临床医生、技术人员和监管机构）的合作将在充分发挥其在提高全球健康标准方面的潜力方面发挥至关重要的作用。