美国西北大学医学院研发了全球首个嵌入临床流程的生成式AI放射系统，可在毫秒内识别危及生命的病症，显著提高工作效率。该系统为放射科医生短缺问题提供了有效解决方案。相关研究成果于2025年6月5日发表在《美国医学会杂志》（JAMA）旗下《JAMA网络开放获取》期刊上。

与依赖ChatGPT等大型通用AI模型不同，这款AI系统完全自主构建，训练数据全部来自医疗系统内部的真实临床资料。这种方法不仅让AI系统更加轻量、精准，还显著降低了对计算资源的依赖，运行速度更快。

不同于市面上仅能检测某一类疾病的AI工具，该AI系统能够读取完整的X光或CT图像，并自动生成完成度达95%的个性化报告，供医生选择使用、审核和最终确认。这些报告会总结关键发现，并为医生提供诊断和治疗的辅助模板。

目前，这款AI系统已部署在美国西北大学所属的12家医院。在2024年的5个月时间内，该系统共分析了近2.4万份放射科报告。数据显示，该系统将生成放射报告的效率平均提升15.5%，部分医生的工作效率甚至实现了40%的显著增长，而报告的准确率并未因效率的提升而出现下降。进一步研究表明，在处理CT影像时，该系统的效率提升幅度可达80%。这一显著的效率提升使得放射科医生能够节省出更多时间，从而更加快速地作出诊断，尤其在危急病例中，其重要性不言而喻。

此外，除了提升效率，该AI系统还能实时标记诸如气胸（肺塌陷）等致命病情，并在报告生成过程中同步与病历交叉验证，一旦发现危急状况会立即提醒医生。

研究人员表示，这是首次有AI系统在涵盖从头到脚的各类X光影像中，全面展现出高准确率和高效率的优点。尽管该技术功能强大，但研究人员强调，其目标并非取代人类医生。

信息来源：

https://medicalxpress.com/news/2025-06-generative-ai-fully-embedded-clinical.html

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2834943

https://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2025-06/11/content_589810.htm?div=-1