近年来，生成式人工智能（Generative AI）正在悄然改变核医学影像领域的技术格局。2024年，在全球领先的技术公司和医疗机构的推动下，核医学影像处理的效率、质量和准确性不断提升，带来了显著的产业变革。武汉协和医院与联影医疗的合作，以及深智透医与西门子医疗在生成式AI领域的技术突破，正快速推进这一趋势。然而，技术的进步无疑为核医学从业人员带来了新的挑战和危机感。
作为核医学的从业者，如何在AI技术革新中找到自己的定位？如何在未来的医疗格局中保持竞争力？
本文将为您深入解读生成式AI的最新应用和潜在的职业影响。
在中国，协和医院与联影医疗的合作为核医学AI应用树立了新的标杆。他们共同开发了一款PET/CT人工智能分析系统，能够在数分钟内自动生成简要报告，大幅缩短了影像分析的时间。这一系统的亮点在于，借助AI的高效数据处理，传统阅片的1-2小时工作量缩减至数分钟甚至秒级，从而提升诊断效率。这一成果不仅有效缓解了核医学科普遍存在的工作压力，也填补了部分基层医院在核医学人才方面的空缺。
对于核医学从业者而言，这意味着技术岗位的职责正在发生深刻变化。曾经花费大量时间和精力的影像分析流程，如今由AI自动执行。AI解读报告的准确性和效率不仅令人惊叹，还在快速缩小基层医院与大医院在影像诊断上的质量差距。在AI全面覆盖影像解读和报告书写的前景下，医生的核心价值在哪里？从业者需要意识到，技术革命带来的不仅是便捷，更是岗位职责和价值重心的重新定位。
深智透医和西门子医疗的合作进一步将生成式AI推向核医学影像的核心领域：图像重建和质量提升。这一合作带来了全新的技术应用——生成式AI技术在PET和SPECT影像中的应用突破，显著改善图像质量、提高成像效率，甚至在降低辐射剂量方面取得了进展。生成式AI可以通过优化影像重建算法，在不影响诊断准确性的前提下，帮助医生获得清晰的医学图像。这一技术进步不仅让影像质量更高、诊断过程更快，同时也大大降低了患者的辐射暴露风险，为患者的健康安全带来了更多保障。
对于核医学从业者来说，这类技术的迅速普及将对影像诊断岗位的核心技能提出严峻挑战。过去，需要丰富经验和专业知识才能完成的影像解读，随着AI的学习能力提升，将逐步自动化、智能化。医生不再是影像解读的唯一决策者。生成式AI不仅能精准找到病灶，还能自动生成诊断报告，完成医生的部分工作。传统的影像解读和诊断技能面临被重塑的可能，核医学从业者的职能将趋向高端决策、疑难病例的分析与AI辅助工具的操作和监督。
生成式AI的发展不可阻挡，核医学从业人员面临以下几点挑战：
影像诊断的核心技能逐渐被AI取代，核医学从业人员需要向高层次的决策和管理型岗位发展。AI在影像重建和自动生成报告方面的应用，促使医生需掌握影像学技术和AI应用技能，以适应自动化趋势。
在AI逐步承担大量诊断和报告生成任务的背景下，从业者的价值不再局限于影像诊断，而应向“技术-医学”跨领域人才发展。在AI的辅助下，核医学从业者可以转向疑难复杂病例的深度解读和综合评估。
随着生成式AI的应用深化，核医学与信息科学、数据分析等领域的界限正在模糊。核医学从业人员需要积极接受跨学科的学习和实践，将自己的技能扩展至AI应用与管理。
生成式AI的应用使得影像检查时间缩短、辐射减少，但患者的个性化需求仍需重视。作为医生，从业人员的专业价值在于将AI提供的数据和报告转化为有温度的医疗服务，帮助患者更好地理解和接受诊断结果。
技术变革无法逆转，但从业者可以主动适应未来。生成式AI带来的不仅是挑战，更为核医学从业者打开了新的发展路径。核医学科医生和技术人员可以通过深造与学习，不断提升自身在AI技术和复杂疾病诊断中的核心竞争力。只有不断学习、适应、创新，才能在技术洪流中稳住脚步，继续为患者和社会贡献专业价值。
AI的崛起并不是对医学工作的取代，而是对诊疗模式的升级。核医学从业者不仅是AI的使用者，更应成为技术变革的引领者。今天的AI正驱动核医学迈向更智能、更精准的未来，而这一未来，也需要每一位核医学从业者共同开创。
核医学的未来，充满了AI驱动的无限可能。每一位核医学从业者，都需要在科技革命中找到自己的位置，成为技术创新与临床应用的桥梁。
生成式AI的时代已经到来，核医学从业者需要不断适应、更新技能，才能在未来的医疗格局中牢牢把握自己的价值，为患者提供更精准、更有效的诊疗服务。
参考文献
https://subtlemedical.com/zh-hans/about-us/
https://www.vbdata.cn/intelDetail/619894
https://kjj.wuhan.gov.cn/xwzx_8/kjspxw/202408/t20240823_2445061.html
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